Exploiting morphology for the automatic extraction of general public paraphrases of medical terms

1654

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nan

Abstract

. The medical area conveys very specific terms (p. ex., blepharospasm, appendicec- tomy), which are difficult to understand by people without medical training. We propose an au- tomatic method for the acquisition of paraphrases, which we expect to be easier to understand than the original terms. The method is based on the morphological analysis of terms, syntactic analysis of texts, and text mining of non specialized texts. An analysis of the results and their evaluation indicate that such paraphrases can indeed be found and show easier understanding level. According to the setting of the method, precision of the extractions ranges between 90 and 7.4%. Such resources are useful for several NLP applications (p. ex., information retrieval, text simplification...). MOTS-CLÉS : domaines de spécialité, terminologie médicale, composition, analyse morpholo- gique, paraphrase, compréhension. KEYWORDS: specialized area, medical terminology, compounds, morphological analysis, para- phrasis, understanding. TAL. Volume 57 – n◦ 1/2016, pages 85 à 109 86 TAL. Volume 57 – n◦ 1/2016 1.

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Exploitation de la morphologie pour l’extraction automatique de paraphrases grand public des termes médicaux Natalia Grabar* — Thierry Hamon** * CNRS UMR 8163 STL, Université Lille 3, 59653 Villeneuve d’Ascq, France ** LIMSI-CNRS, BP133, Orsay; Université Paris 13, Sorbonne Paris Cité, France natalia.grabar@univ-lille3.fr, hamon@limsi.fr RÉSUMÉ. Le domaine médical manipule des termes très spécifiques comme blépharospasme, appendicectomie, qui sont difficiles à comprendre par les non-spécialistes. Nous proposons une méthode automatique pour l’acquisition de paraphrases, qui soient plus faciles à comprendre que les termes originaux. La méthode est fondée sur l’analyse morphologique des termes, l’ana- lyse syntaxique et la fouille de textes non spécialisés. L’analyse et l’évaluation des résultats in- diquent que de telles paraphrases peuvent être extraites et présentent une compréhension plus facile. En fonction de paramètres, la précision varie entre 90 et 7,4 %. Ce type de ressources est utile pour plusieurs applications de TAL (recherche d’information, simplification de textes...). ABSTRACT. The medical area conveys very specific terms (p. ex., blepharospasm, appendicec- tomy), which are difficult to understand by people without medical training. We propose an au- tomatic method for the acquisition of paraphrases, which we expect to be easier to understand than the original terms. The method is based on the morphological analysis of terms, syntactic analysis of texts, and text mining of non specialized texts. An analysis of the results and their evaluation indicate that such paraphrases can indeed be found and show easier understanding level. According to the setting of the method, precision of the extractions ranges between 90 and 7.4%. Such resources are useful for several NLP applications (p. ex., information retrieval, text simplification...). MOTS-CLÉS : domaines de spécialité, terminologie médicale, composition, analyse morpholo- gique, paraphrase, compréhension. KEYWORDS: specialized area, medical terminology, compounds, morphological analysis, para- phrasis, understanding. TAL. Volume 57 – n◦ 1/2016, pages 85 à 109 86 TAL. Volume 57 – n◦ 1/2016 1. Introduction Comme tout domaine de spécialité, le domaine médical utilise des termes tech- niques qui véhiculent un sens très spécifique, comme blépharospasme, alexithymie, appendicectomie, desmorrhexie, lombalgie. Si la compréhension de ces termes est ai- sée pour certaines catégories du personnel médical (médecins, étudiants en médecine, infirmiers, pharmaciens...), les personnes ordinaires non spécialistes du domaine mé- dical peuvent avoir des difficultés de compréhension et d’utilisation de tels termes. Et pourtant, la compréhension de ces termes est cruciale pour les patients. Il a été ainsi montré que la compréhension de termes médicaux joue un rôle important dans un processus de santé réussi (McCray, 2005 ; Eysenbach, 2007). Toutefois, il a été égale- ment montré que de telles notions ne peuvent pas être correctement maîtrisées par les patients dans plusieurs situations réelles : – compréhension des étapes nécessaires à la préparation et la prise de médicaments (Patel et al., 2002); – compréhension des notices de médicaments et des informations fournies aux pa- tients dans les brochures et les consensus informés. Par exemple, parmi 2 600 patients recrutés dans deux hôpitaux, 26 à 60 % ne peuvent pas comprendre les informations de santé fournies …

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. The medical area conveys very specific terms (p. ex., blepharospasm, appendicectomy), which are difficult to understand by people without medical training. We propose an automatic method for the acquisition of paraphrases, which we expect to be easier to understand than the original terms. The method is based on the morphological analysis of terms, syntactic analysis of texts, and text mining of non specialized texts. An analysis of the results and their evaluation indicate that such paraphrases can indeed be found and show easier understanding level. According to the setting of the method, precision of the extractions ranges between 90 and 7.4%. Such resources are useful for several NLP applications (p. ex., information retrieval, text simplification...). MOTS-CLÉS : domaines de spécialité, terminologie médicale, composition, analyse morphologique, paraphrase, compréhension. KEYWORDS: specialized area, medical terminology, compounds, morphological analysis, paraphrasis, understanding. TAL. Volume 57 – n◦ 1/2016, pages 85 à 109 86 TAL. Volume 57 – n◦ 1/2016 1.

Publication Details

Paper ID:
1654
Year:
2016
Publication:
TIPSTER
Publication Type:
conf
DOI:
nan