Datasets:

WINGNUS
/

ACL-OCL

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	"title": "Groupement de termes bas\u00e9 sur des r\u00e9gularit\u00e9s linguistiques et s\u00e9mantiques dans un contexte cross-langue",
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	"abstract": "Nous proposons d'exploiter des m\u00e9thodes du Traitement Automatique de Langues d\u00e9di\u00e9es \u00e0 la structuration de terminologie ind\u00e9pendamment dans deux langues (anglais et fran\u00e7ais) et de fusionner ensuite les r\u00e9sultats obtenus dans chaque langue. Les termes sont group\u00e9s en clusters gr\u00e2ce aux relations g\u00e9n\u00e9r\u00e9es. L'\u00e9valuation de ces relations est effectu\u00e9e au travers de la comparaison des clusters avec des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence et la baseline, tandis que la compl\u00e9mentarit\u00e9 des relations est analys\u00e9e au travers de leur implication dans la cr\u00e9ation de clusters de termes. Les r\u00e9sultats obtenus indiquent que : chaque langue contribue de mani\u00e8re \u00e9quilibr\u00e9e aux r\u00e9sultats, le nombre de relations hi\u00e9rarchiques communes est plus grand que le nombre de relations synonymiques communes. Globalement, les r\u00e9sultats montrent que, dans un contexte cross-langue, chaque langue permet de d\u00e9tecter des r\u00e9gularit\u00e9s linguistiques et s\u00e9mantiques compl\u00e9mentaires. L'union des r\u00e9sultats obtenus dans les deux langues am\u00e9liore la qualit\u00e9 globale des clusters.",
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	"text": "Plusieurs travaux de recherche ont d\u00e9montr\u00e9 qu'au travers des langues, il est possible de trouver des r\u00e9gularit\u00e9s linguistiques et s\u00e9mantiques. De plus, ces r\u00e9gularit\u00e9s peuvent \u00eatre renforc\u00e9es dans un contexte cross-langue. Ce point peut \u00eatre int\u00e9ressant pour diff\u00e9rentes applications du Traitement Automatique de Langues (TAL). L'analyse de travaux existants en TAL et en linguistique montre que le contexte cross-langue peut en effet \u00eatre exploit\u00e9 de diff\u00e9rentes mani\u00e8res : -\u00e9tudes comparatives, qui permettent de trouver des r\u00e9gularit\u00e9s et universaux interlangues. Ce type d'approche a \u00e9t\u00e9 par exemple exploit\u00e9e pour l'\u00e9tude de la grammaticalisation (Willett, 1988) , de la modalit\u00e9 (Diewald et Smirnova, 2010) , des structures argumentatives (Li, 2011) ou stylistiques (Vinay et Darbelnet, 1958) ; -\u00e9tudes cross-langues contrastives, qui visent \u00e0 faire des analyses comparatives entre les langues afin de relever des constantes aux langues compar\u00e9es et des diff\u00e9rences propres \u00e0 chaque langue (Cartoni et Namer, 2012; Lefer et Grabar, 2013) ; -transposition et adaptation de m\u00e9thodes et ressources d'une langue vers une autre, qui visent \u00e0 faire profiter une langue gr\u00e2ce aux travaux, m\u00e9thodes et ressources d\u00e9j\u00e0 r\u00e9alis\u00e9s et \u00e9prouv\u00e9s dans une autre langue (Farreres et al., 1998; Huang et al., 2002; Rodrigues et al., 2006) ; -collaboration entre les langues, qui vise \u00e0 appliquer des m\u00e9thodes ou ressources dans des langues diff\u00e9rentes pour ensuite combiner les r\u00e9sultats. Ce type d'approches a \u00e9t\u00e9 par exemple exploit\u00e9e pour la d\u00e9sambigu\u00efsation s\u00e9mantique (Ceusters et al., 2003; Banea et al., 2011) , l'indexation et recherche d'information (Schulz et Hahn, 2000; Malais\u00e9 et al., 2007; Steinberger, 2011) , et l'extraction d'information (Collier, 2011) . Par ailleurs, la combinaison des r\u00e9sultats obtenus dans les langues diff\u00e9rentes peut prendre diff\u00e9rentes formes : un enrichissement mutuel afin d'obtenir des r\u00e9sultats plus exhaustifs, un syst\u00e8me de vote ou de validation mutuelle afin d'obtenir des r\u00e9sultats plus pr\u00e9cis, etc.",
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	"section": "Introduction",
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	"text": "Nous proposons de travailler en mode collaboratif entre les langues et visons essentiellement l'am\u00e9lioration de la compl\u00e9tude des r\u00e9sultats. L'hypoth\u00e8se de notre travail est la suivante : le traitement du m\u00eame mat\u00e9riel avec les m\u00eames m\u00e9thodes dans deux langues (anglais et fran\u00e7ais), peut fournir des r\u00e9sultats diff\u00e9rents et compl\u00e9mentaires, tandis que la combinaison de ces r\u00e9sultats peut am\u00e9liorer les performances globales du syst\u00e8me automatique.",
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	"section": "Introduction",
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	"text": "Nous d\u00e9tectons les termes qui sont li\u00e9s s\u00e9mantiquement et les clusterisons. Nous travaillons avec les termes m\u00e9dicaux qui d\u00e9crivent les effets ind\u00e9sirables dus \u00e0 la prise de m\u00e9dicaments. La t\u00e2che vis\u00e9e dans notre travail est difficile, car il s'agit souvent de termes qui n'ont pas de similarit\u00e9 lexicale entre eux, comme leuc\u00e9mie (pathologie) et ponction de moelle osseuse anormale (r\u00e9sultats d'examen qui permet de la d\u00e9tecter) (Fleischman, 2001) . Cependant, l'\u00e9tablissement de relations est tr\u00e8s utile pour plusieurs applications, comme (1) la recherche et l'extraction d'information (Baeza-Yates et Ribeiro-Neto, 1999; Hahn et al., 2001; Alfonseca et al., 2002; Anizi et Dichy, 2009) , o\u00f9 il est tr\u00e8s utile de pouvoir d\u00e9tecter des contenus similaires afin d'augmenter le rappel des syst\u00e8mes automatiques, (2) l'alignement de terminologies (Fridman Noy et Musen, 2000; Marko et al., 2006) , nombreuses dans le domaine m\u00e9dical et dont l'interop\u00e9rabilit\u00e9 s\u00e9mantique constitue un objectif tr\u00e8s pris\u00e9 dans le contexte clinique, (3) la fouille de bases de donn\u00e9es de pharmacovigilance (Fescharek et al., 2004; Hauben et Bate, 2009) pour la surveillance des m\u00e9dicaments et la g\u00e9n\u00e9ration des alertes lorsqu'un m\u00e9dicament pr\u00e9sente un danger statistiquement significatif pour la population. Notre travail concerne la surveillance des m\u00e9dicaments.",
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	"text": "(Fleischman, 2001)",
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	"text": "Hahn et al., 2001;",
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	"text": "Alfonseca et al., 2002;",
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	"text": "Anizi et Dichy, 2009)",
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	"text": "(Fridman Noy et Musen, 2000;",
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	"text": "Marko et al., 2006)",
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	"text": "(Fescharek et al., 2004;",
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	"text": "Hauben et Bate, 2009)",
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	"section": "Introduction",
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	"text": "Pour la d\u00e9tection de relations s\u00e9mantiques, nous proposons d'exploiter des m\u00e9thodes de structuration de termes ind\u00e9pendamment sur deux langues (fran\u00e7ais et anglais), puis de regrouper les r\u00e9sultats afin de consolider l'ensemble et en augmenter la qualit\u00e9. Nous visons la d\u00e9tection de trois types de relations : variantes morpho-syntaxiques {st\u00e9nose de l'aorte, st\u00e9nose aortique}, synonymie {tumeur gastrique, cancer gastrique} et relations de subsomption hi\u00e9rarchique {d\u00e9faillance r\u00e9nale, d\u00e9faillance r\u00e9nale post-op\u00e9ratoire}. Nous pr\u00e9sentons d'abord le mat\u00e9riel (section 2) et d\u00e9crivons la m\u00e9thodologie (section 3). Nous pr\u00e9sentons et discutons les r\u00e9sultats obtenus (section 4) et concluons avec des perspectives (section 5). Nous exploitons trois types de mat\u00e9riel (table 1) . Chaque mat\u00e9riel existe en anglais et en fran\u00e7ais : il s'agit de ressources qui ont des contenus comparables dans les deux langues.",
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	"section": "Introduction",
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	{
	"text": "Les termes exploit\u00e9s proviennent de la terminologie MedDRA (Medical Dictionary for Regulatory Activities) (Brown et al., 1999) (Grabar et al., 2009) et l'anglais (Grabar et Hamon, 2010) . Elles sont \u00e9galement adapt\u00e9es \u00e0 la langue m\u00e9dicale car elles ont \u00e9t\u00e9 acquises \u00e0 partir de trois terminologies biom\u00e9dicales gr\u00e2ce \u00e0 l'exploitation du principe de compositionnalit\u00e9 ; Gen : synonymes de la langue g\u00e9n\u00e9rale fournis par le WordNet (Fellbaum, 1998) en anglais et par le Petit Robert (Robert, 1990) en fran\u00e7ais. \u00c0 la figure 1, nous pr\u00e9sentons le sch\u00e9ma g\u00e9n\u00e9ral de notre approche. Si la d\u00e9tection de relations s\u00e9mantiques est l'\u00e9tape principale, notre approche comporte quatre autres \u00e9tapes : le pr\u00e9traitement des termes, la clusterisation des relations g\u00e9n\u00e9r\u00e9es, l'union des clusters g\u00e9n\u00e9r\u00e9s dans chaque langue, et l'\u00e9valuation des clusters (dans chaque langue et apr\u00e8s leur union). La clusterisation est n\u00e9cessaire pour effectuer l'\u00e9valuation. Comme nous l'avons indiqu\u00e9 (section 2.2), les donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence sont des clusters de termes relatifs \u00e0 une condition m\u00e9dicale donn\u00e9e. Au sein de ces clusters, les termes ont des relations s\u00e9mantiques (et m\u00e9dicales) entre eux, mais ces relations ne sont pas explicites. L'\u00e9valuation, que nous pouvons effectuer avec ces donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence, porte donc sur l'appartenance des termes \u00e0 un cluster de termes ind\u00e9pendamment des types de relations qui ont permis de relier ces termes.",
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	"text": "(Brown et al., 1999)",
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	"start": 127,
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	"text": "(Grabar et al., 2009)",
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	"text": "(Grabar et Hamon, 2010)",
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	"text": "(Fellbaum, 1998)",
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	"end": 495,
	"text": "(Robert, 1990)",
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	"section": "Termes de pharmacovigilance",
	"sec_num": "2.1"
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	{
	"text": "La m\u00e9thodologie que nous proposons est guid\u00e9e par les donn\u00e9es langagi\u00e8res et leurs propri\u00e9t\u00e9s telles que d\u00e9tect\u00e9es dans le corpus de termes exploit\u00e9s dans les deux langues. Notre m\u00e9thodologie ne requiert donc pas une \u00e9tape d'apprentissage, elle ne requiert pas non plus de ressources s\u00e9mantiques sp\u00e9cifiques. Dans la suite de cette section, nous pr\u00e9sentons les cinq \u00e9tapes de l'approche :",
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	"section": "M\u00e9thodologie pour la d\u00e9tection de relations s\u00e9mantiques",
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	"text": "(1) op\u00e9rations effectu\u00e9es pour le pr\u00e9-traitement des termes (section 3.1), (2) \u00e9tape de d\u00e9tection de relations s\u00e9mantiques entre les termes (section 3.2), (3) clusterisation des termes gr\u00e2ce aux relations g\u00e9n\u00e9r\u00e9es (section 3.3), (4) union de clusters g\u00e9n\u00e9r\u00e9s dans chacune des deux langues (section 3.4), et (5) \u00e9valuation (section 3.5). Il est important de souligner que, de la m\u00eame mani\u00e8re que le mat\u00e9riel, nous effectuons les m\u00eames traitements dans les deux langues : les m\u00e9thodes et ressources exploit\u00e9es sont en effet adapt\u00e9es aux deux langues trait\u00e9es.",
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	"section": "M\u00e9thodologie pour la d\u00e9tection de relations s\u00e9mantiques",
	"sec_num": "3"
	},
	{
	"text": "Le pr\u00e9-traitement est effectu\u00e9 avec la plate-forme Ogmios (Hamon et Nazarenko, 2008) . Apr\u00e8s la segmentation en mots, les termes sont \u00e9tiquet\u00e9s morpho-syntaxiquement avec l'\u00e9tiqueteur Genia (Tsuruoka et al., 2005) en anglais et TreeTagger (Schmid, 1994) en fran\u00e7ais. Comme les termes sont des structures syntaxiques particuli\u00e8res (souvent des groupes nominaux et non pas des phrases bien form\u00e9es) et pour garantir une meilleure qualit\u00e9 de l'\u00e9tiquetage, nous transformons les termes en pseudo-phrases bien form\u00e9es. Par exemple, le terme fibrome du sein est transform\u00e9 en C'est un fibrome du sein. Par la suite, seuls les mots originaux des termes (fibrome du sein) sont consid\u00e9r\u00e9s. Les termes sont aussi trait\u00e9s par l'analyseur syntaxique Y A T E A (Aubin et Hamon, 2006) , qui permet de d\u00e9tecter les d\u00e9pendances syntaxiques au sein des termes.",
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	"text": "(Hamon et Nazarenko, 2008)",
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	"end": 213,
	"text": "(Tsuruoka et al., 2005)",
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	"text": "(Schmid, 1994)",
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	"text": "Hamon, 2006)",
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	"section": "Pr\u00e9-traitement des termes",
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	},
	{
	"text": "Nous appliquons trois m\u00e9thodes de l'\u00e9tat de l'art pour l'acquisition de relations s\u00e9mantiques entre termes. Les relations vis\u00e9es sont la synonymie, la variation morpho-syntaxique et les relations hi\u00e9rarchiques. Nous nous attendons \u00e0 ce que ces relations relient des termes qui sont des \u00e9quivalents s\u00e9mantiques dans le contexte de notre travail. L'originalit\u00e9 et l'apport de notre travail concerne : (1) l'application de ces m\u00e9thodes dans le contexte biom\u00e9dical et aux donn\u00e9es en deux langues, et (2) l'exploitation du contexte cross-langue pour exploiter les r\u00e9gularit\u00e9s s\u00e9mantiques des termes dans deux langues et pour obtenir ainsi des r\u00e9sultats plus performants.",
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	"eq_spans": [],
	"section": "M\u00e9thodes de structuration de termes",
	"sec_num": "3.2"
	},
	{
	"text": "Variantes morpho-syntaxiques. L'identification de variantes morpho-syntaxique est effectu\u00e9e avec Faster (Jacquemin, 1996) . Trois r\u00e8gles de transformation sont appliqu\u00e9es : insertion (cardiac disease/cardiac valve disease), d\u00e9rivation morphologique (artery restenosis/arterial restenosis) et permutation (aorta coarctation/coarctation of the aorta). Nous \u00e9tablissons une correspondance entre ces r\u00e8gles et les types de relations s\u00e9mantiques :",
	"cite_spans": [
	{
	"start": 104,
	"end": 121,
	"text": "(Jacquemin, 1996)",
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	}
	],
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	"section": "M\u00e9thodes de structuration de termes",
	"sec_num": "3.2"
	},
	{
	"text": "-l'insertion introduit les relations hi\u00e9rarchiques : cardiac valve disease est plus sp\u00e9cifique que cardiac disease, -la permutation introduit les relations de synonymie : aorta coarctation et coarctation of the aorta sont en effet tr\u00e8s proches s\u00e9mantiquement, -la d\u00e9rivation morphologique introduit aussi des relations de synonymie : artery restenosis/arterial restenosis, -par contre, lorsque plusieurs r\u00e8gles sont impliqu\u00e9es et lorsqu'il s'agit de r\u00e8gles correspondant aux relations hi\u00e9rarchiques et de synonymie, ce sont les relations hi\u00e9rarchiques qui pr\u00e9valent (parce qu'elles sont plus sp\u00e9cifiques). Ainsi, pour la paire gland abscess et abscess of salivary gland, qui montre une insertion et une permutation, nous retenons la relation hi\u00e9rarchique.",
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	"section": "M\u00e9thodes de structuration de termes",
	"sec_num": "3.2"
	},
	{
	"text": "Compositionnalit\u00e9 et synonymie. Les relations de synonymie sont acquises de deux mani\u00e8res :",
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	"section": "M\u00e9thodes de structuration de termes",
	"sec_num": "3.2"
	},
	{
	"text": "-la relation de synonymie est \u00e9tablie entre deux termes simples si cette relation existe dans les ressources linguistiques ; -la relation de synonymie est \u00e9tablie entre deux termes complexes si la compositionnalit\u00e9 s\u00e9mantique (Partee, 1984) est v\u00e9rifi\u00e9e pour ces termes. Ainsi, deux termes complexes sont consid\u00e9r\u00e9s comme synonymes si au moins un de leurs composants \u00e0 une position syntaxique donn\u00e9e est synonyme et l'autre composant est identique (Hamon et Nazarenko, 2001 ). Par exemple, \u00e9tant donn\u00e9 la relation de synonymie entre deux mots, tumeur et cancer, les termes tumeur gastrique et cancer gastrique sont identifi\u00e9s comme synonymes.",
	"cite_spans": [
	{
	"start": 226,
	"end": 240,
	"text": "(Partee, 1984)",
	"ref_id": null
	},
	{
	"start": 448,
	"end": 473,
	"text": "(Hamon et Nazarenko, 2001",
	"ref_id": "BIBREF15"
	}
	],
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	"section": "M\u00e9thodes de structuration de termes",
	"sec_num": "3.2"
	},
	{
	"text": "Inclusion lexicale et hi\u00e9rarchie. Selon l'hypoth\u00e8se de l'inclusion lexicale (Kleiber et Tamba, 1990 ), il existe une relation de subsomption hi\u00e9rarchique entre deux termes lorsqu'un terme est lexicalement inclus, \u00e0 une position syntaxique donn\u00e9e, dans un autre terme. Par exemple, le terme court cancer est le p\u00e8re hi\u00e9rarchique, tandis que le terme long cancer gastrique est le fils hi\u00e9rarchique parce que cancer est la t\u00eate syntaxique de cancer gastrique. ",
	"cite_spans": [
	{
	"start": 76,
	"end": 99,
	"text": "(Kleiber et Tamba, 1990",
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	}
	],
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	"eq_spans": [],
	"section": "M\u00e9thodes de structuration de termes",
	"sec_num": "3.2"
	},
	{
	"text": "L'union de clusters, g\u00e9n\u00e9r\u00e9s dans chaque langue, repose sur le libell\u00e9 de ces clusters. Comme nous l'avons indiqu\u00e9 dans la section 2, chaque terme MedDRA re\u00e7oit un identifiant unique, qui reste le m\u00eame quelle que soit la langue de ses termes. Ces deux informations (les libell\u00e9s des clusters et les identifiant de ces libell\u00e9s) permettent d'\u00e9tablir le lien entre les clusters correspondants dans chacune des langues. Ainsi, lorsqu'il existe des clusters avec les m\u00eames libell\u00e9s dans les deux langues, ils sont fusionn\u00e9s, sinon l'union ne peut pas avoir lieu.",
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	"eq_spans": [],
	"section": "Union de clusters g\u00e9n\u00e9r\u00e9s dans les deux langues",
	"sec_num": "3.4"
	},
	{
	"text": "Pour pouvoir exploiter ces donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence, nous consid\u00e9rons l'ensemble des termes au sein des clusters et non pas chaque relation prise individuellement.",
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	"eq_spans": [],
	"section": "\u00c9valuation et analyse de la compl\u00e9mentarit\u00e9",
	"sec_num": "3.5"
	},
	{
	"text": "Le lien entre les clusters g\u00e9n\u00e9r\u00e9s et les clusters de r\u00e9f\u00e9rence est effectu\u00e9 gr\u00e2ce au nombre de termes qu'ils partagent : pour un cluster de r\u00e9f\u00e9rence donn\u00e9, nous s\u00e9lectionnons celui des clusters g\u00e9n\u00e9r\u00e9s qui partage le plus de termes communs avec lui. Une fois que les clusters de r\u00e9f\u00e9rence sont associ\u00e9s avec les clusters g\u00e9n\u00e9r\u00e9s, les relations s\u00e9mantiques g\u00e9n\u00e9r\u00e9es sont \u00e9valu\u00e9es contre les donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence avec trois mesures : -pr\u00e9cision P (nombre de termes pertinents au sein d'un cluster divis\u00e9 par le nombre total de termes au sein de ce cluster), -rappel R (nombre de termes pertinents au sein d'un cluster divis\u00e9 par le nombre total de termes dans le cluster de r\u00e9f\u00e9rence correspondant), -F-mesure F 1 (la moyenne harmonique de P et de R).",
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	"section": "\u00c9valuation et analyse de la compl\u00e9mentarit\u00e9",
	"sec_num": "3.5"
	},
	{
	"text": "Pour l'analyse de la compl\u00e9mentarit\u00e9, nous analysons par exemple les points suivants : -existence de relations uniques et communes entre les deux langues, -am\u00e9lioration de la couverture et/ou de la pr\u00e9cision des r\u00e9sultats \u00e0 l'aide des informations issues de deux langues.",
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	"eq_spans": [],
	"section": "\u00c9valuation et analyse de la compl\u00e9mentarit\u00e9",
	"sec_num": "3.5"
	},
	{
	"text": "Pour la baseline, nous exploitons l'approche la plus commun\u00e9ment utilis\u00e9e pour ce type de t\u00e2che : les relations s\u00e9mantiques qui correspondent aux relations hi\u00e9rarchiques de MedDRA (Mozzicato, 2007; Pearson et al., 2009; Yuen et al., 2008) . Plus particuli\u00e8rement, il s'agit de l'exploitation de la subsomption hi\u00e9rarchique des termes P T au travers de leurs termes H LT de MedDRA. ",
	"cite_spans": [
	{
	"start": 180,
	"end": 197,
	"text": "(Mozzicato, 2007;",
	"ref_id": "BIBREF27"
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	{
	"start": 198,
	"end": 219,
	"text": "Pearson et al., 2009;",
	"ref_id": "BIBREF30"
	},
	{
	"start": 220,
	"end": 238,
	"text": "Yuen et al., 2008)",
	"ref_id": "BIBREF40"
	}
	],
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	"eq_spans": [],
	"section": "\u00c9valuation et analyse de la compl\u00e9mentarit\u00e9",
	"sec_num": "3.5"
	},
	{
	"text": "Dans la table 2, nous indiquons le nombre de relations acquises dans les deux langues. Nous pouvons faire les observations suivantes : -il existe plus de relations g\u00e9n\u00e9r\u00e9es en anglais qu'en fran\u00e7ais, -chaque ressource linguistique exploit\u00e9e en anglais contribue \u00e0 l'acquisition de relations entre les termes, tandis qu'en fran\u00e7ais les synonymes d'UMLS ne fournissent pas de r\u00e9sultats, -l'ensemble de relations hi\u00e9rarchiques induites avec la subsomption lexicale en fran\u00e7ais (3 980) est plus grand qu'en anglais (3 366). ) . Nous pouvons voir que les relations acquises par la subsomption hi\u00e9rarchique apportent la majorit\u00e9 de termes dans les clusters (79,57 % en anglais et jusqu'\u00e0 96,66 % en fran\u00e7ais), tandis que les relations de synonymie montrent seulement un impact tr\u00e8s faible sur les clusters (moins de 1 % en fran\u00e7ais, mais jusqu'\u00e0 11,81 % en anglais). \u00c0 la figure 2, nous pr\u00e9sentons un extrait de graphe sur l'exemple du cluster leuc\u00e9mie. Diff\u00e9rentes couleurs de fl\u00e8ches correspondent aux diff\u00e9rentes m\u00e9thodes qui relient les termes (inclusion lexicale en bleu, Faster en vert, synonymie en rouge). Les fl\u00e8ches unidirectionnelles sont des relations hi\u00e9rarchiques, les fl\u00e8ches bidirectionnelles sont des relations de synonymie. Nous indiquons \u00e9galement la et les langues o\u00f9 une relation donn\u00e9e a \u00e9t\u00e9 d\u00e9tect\u00e9e. Souvent les inclusions lexicales sont d\u00e9tect\u00e9es dans les deux langues. Mais il arrive aussi que le libell\u00e9 d'un terme ne permet de d\u00e9tecter une relation que dans une seule langue : les termes acute leukaemia et b-cell type acute leukaemia n'ont pas pu \u00eatre reli\u00e9s en anglais car les libell\u00e9s sont trop \u00e9loign\u00e9s lexicalement, par contre cette relation a \u00e9t\u00e9 \u00e9tablie en fran\u00e7ais entre les termes correspondants leuc\u00e9mie aigu\u00eb et leuc\u00e9mie B aigu\u00eb. Nous pouvons aussi voir que la synonymie est surtout d\u00e9tect\u00e9e en anglais (ressources de synonymie plus compl\u00e8tes). La synonymie directe entre les termes simples relie une seule paire de termes (leukaemia et lymphoma) dans cet exemple. Rappelons que les termes trait\u00e9s proviennent du m\u00eame niveau hi\u00e9rarchique dans MedDRA, alors que nous voyons que plusieurs niveaux de relations hi\u00e9rarchiques peuvent \u00eatre d\u00e9tect\u00e9s : la structure actuelle de la terminologie MedDRA pourrait \u00eatre affin\u00e9e. FIGURE 3 -\u00c9valuation des clusters g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par rapport aux donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence (84 clusters).",
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	{
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	"end": 481,
	"text": "(3 980)",
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	{
	"start": 520,
	"end": 521,
	"text": ")",
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	}
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	"section": "D\u00e9tection de relations s\u00e9mantiques",
	"sec_num": "4.1"
	},
	{
	"text": "Les r\u00e9sultats de l'\u00e9valuation par rapport aux donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence sont indiqu\u00e9s \u00e0 la figure 3. Pour leur pr\u00e9sentation, nous ne les projetons pas sur les axes x et y, mais sur un plan circulaire. Chaque rayon correspond \u00e0 un cluster de r\u00e9f\u00e9rence (un total de 84 clusters de r\u00e9f\u00e9rence). L'\u00e9chelle du rayon, r\u00e9gl\u00e9e en mode logarithmique, va de 0 \u00e0 100 et permet de positionner les valeurs d'\u00e9valuation (pr\u00e9cision, rappel et F-mesure). Dans cette pr\u00e9sentation, plus une ligne (et une m\u00e9thode) est proche du bord ext\u00e9rieur, meilleurs sont les r\u00e9sultats correspondants. Nous pouvons faire plusieurs observations sur les r\u00e9sultats obtenus : -Tr\u00e8s souvent, la pr\u00e9cision est \u00e9lev\u00e9e tandis que le rappel est faible. La raison g\u00e9n\u00e9rale est que les clusters g\u00e9n\u00e9r\u00e9s sont plus petits que les clusters de r\u00e9f\u00e9rence et peuvent de ce fait montrer leurs diff\u00e9rents aspects. Du point de vue de la m\u00e9thodologie, cela veut dire que les approches exploit\u00e9es ne permettent pas de d\u00e9tecter toutes les relations qui seraient n\u00e9cessaires pour grouper les termes des clusters de r\u00e9f\u00e9rence de mani\u00e8re automatique. Par exemple, nous ne d\u00e9tectons pas de relations entre les termes ponction de moelle osseuse anormale (aspiration bone marrow abnormal), an\u00e9mie r\u00e9fractaire (anemia refractory) et leuc\u00e9mie (leukaemia) qui sont pourtant tous li\u00e9s aux anomalies du sang : ponction de moelle osseuse anormale est le r\u00e9sultat d'examen m\u00e9dical qui permet de d\u00e9pister de telles anomalies, an\u00e9mie r\u00e9fractaire est une des cons\u00e9quences possibles des leuc\u00e9mies. -L'union des deux langues montre un effet positif sur le rappel et la F-mesure surtout. Notons que, contrairement \u00e0 notre attente, la pr\u00e9cision ne souffre pas beaucoup de l'union : elle est am\u00e9lior\u00e9e par rapport \u00e0 la valeur obtenue sur l'anglais (+4,8 %), mais elle perd 0,5 % par rapport \u00e0 la valeur obtenue sur le fran\u00e7ais. -Il existe une variabilit\u00e9 importante entre les performances de diff\u00e9rents clusters g\u00e9n\u00e9r\u00e9s. Cela est observable sur la forme des trac\u00e9s : par exemple, pour la pr\u00e9cision, presque la moiti\u00e9 des clusters g\u00e9n\u00e9r\u00e9s montre des valeurs maximales (100 %) ou proches, mais pour les clusters restants, ces valeurs diminuent jusqu'\u00e0 10 %. FIGURE 4 -\u00c9valuation des clusters g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par rapport \u00e0 la baseline et aux donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence.",
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	"section": "\u00c9valuation",
	"sec_num": "4.4"
	},
	{
	"text": "L'\u00e9valuation par rapport \u00e0 la baseline (figure 4) indique que les r\u00e9sultats obtenus sur l'anglais sont meilleurs que la baseline, les r\u00e9sultats obtenus sur le fran\u00e7ais sont comparables et parfois moins bons que la baseline. Nous pouvons voir aussi que la qualit\u00e9 des clusters de la baseline d\u00e9cro\u00eet plus rapidement que dans les autres exp\u00e9riences, et ceci pour les trois mesures d'\u00e9valuation. En ce qui concerne les r\u00e9sultats de l'union, ils sont \u00e0 la fois meilleurs que la baseline et meilleurs que chaque langue prise s\u00e9par\u00e9ment (sauf une perte de 0,6 % pour la F-mesure).",
	"cite_spans": [],
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	"eq_spans": [],
	"section": "\u00c9valuation",
	"sec_num": "4.4"
	},
	{
	"text": "Les performances d'autres m\u00e9thodes automatiques exploit\u00e9es pour cette t\u00e2che (similarit\u00e9 s\u00e9mantique (Iavindrasana et al., 2006; Dupuch et al., 2012) , requ\u00eates OWL (Declerck et al., 2012) ou subsomption hi\u00e9rarchique (Jaulent et Alecu, 2009) ) conduisent aux m\u00eames observations, lorsque une \u00e9valuation est effectu\u00e9e : une des mesures d'\u00e9valuation est privil\u00e9gi\u00e9e. Notons que ces m\u00e9thodes exploitent souvent des ressources d\u00e9di\u00e9es \u00e0 leur fonctionnement et qu'il est alors n\u00e9cessaire d'y encoder les connaissances n\u00e9cessaires \u00e0 leur fonctionnement. Les avantages de notre approche sont : (1) elle ne requiert pas la cr\u00e9ation d'une ressource s\u00e9mantique (terminologie ou ontologie) d\u00e9di\u00e9e ;",
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	{
	"start": 99,
	"end": 126,
	"text": "(Iavindrasana et al., 2006;",
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	},
	{
	"start": 127,
	"end": 147,
	"text": "Dupuch et al., 2012)",
	"ref_id": "BIBREF6"
	},
	{
	"start": 163,
	"end": 186,
	"text": "(Declerck et al., 2012)",
	"ref_id": "BIBREF4"
	},
	{
	"start": 215,
	"end": 239,
	"text": "(Jaulent et Alecu, 2009)",
	"ref_id": "BIBREF21"
	}
	],
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	"section": "\u00c9valuation",
	"sec_num": "4.4"
	},
	{
	"text": "(2) elle n'est pas consommatrice en temps et effort pour constituer cette ressource, car elle fonctionne dans un contexte s\u00e9mantique relativement pauvre ;",
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	"section": "\u00c9valuation",
	"sec_num": "4.4"
	},
	{
	"text": "(3) elle peut \u00eatre exploit\u00e9e avec une simple liste de termes et des ressources linguistiques disponibles ; (4) elle n'est pas sp\u00e9cifique aux donn\u00e9es et \u00e0 la t\u00e2che trait\u00e9e ici et peut \u00eatre exploit\u00e9e dans d'autres contextes (acquisition de relations terminologiques, terminologies \u00e0 facettes...).",
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	"section": "\u00c9valuation",
	"sec_num": "4.4"
	},
	{
	"text": "Nous avons propos\u00e9 et r\u00e9alis\u00e9 des exp\u00e9riences consistant \u00e0 exploiter des donn\u00e9es linguistiques provenant de deux langues, anglais et fran\u00e7ais, pour obtenir des r\u00e9sultats plus complets et performants en d\u00e9tection de relations s\u00e9mantiques entre les termes m\u00e9dicaux. L'objectif principal a consist\u00e9 en v\u00e9rification de la compl\u00e9mentarit\u00e9 entre les langues. En effet, lorsque les m\u00eames m\u00e9thodes sont appliqu\u00e9es aux m\u00eames ensembles de termes dans des langues diff\u00e9rentes, la diff\u00e9rence dans les r\u00e9sultats provient essentiellement du fait que les libell\u00e9s de ces termes sont diff\u00e9rents et qu'ils permettent de d\u00e9tecter des r\u00e9gularit\u00e9s linguistiques et s\u00e9mantiques diff\u00e9rentes et compl\u00e9mentaires. De mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, cette approche a permis d'am\u00e9liorer les r\u00e9sultats obtenus en termes de pr\u00e9cision, de rappel et de la F-mesure. Nous avons par exemple observ\u00e9 que chaque langue contribue de mani\u00e8re quasiment \u00e9quivalente, m\u00eame si l'apport par types de relations n'est pas comparable (les relations hi\u00e9rarchiques sont beaucoup plus nombreuses que les relations de synonymie). La t\u00e2che vis\u00e9e dans notre travail (d\u00e9tection de relations s\u00e9mantiques et m\u00e9dicales entre termes) est difficile, car il s'agit souvent de termes qui n'ont pas de similarit\u00e9 lexicale entre eux. La difficult\u00e9 de la t\u00e2che est due aussi au fait que la surveillance des effets ind\u00e9sirables est effectu\u00e9e dans un contexte r\u00e9glementaire tr\u00e8s strict. Cependant, avec la m\u00e9thode propos\u00e9e nous obtenons de meilleurs r\u00e9sultats que ceux fournis par la baseline. De plus, notre m\u00e9thode fonctionne avec des m\u00e9thodes et ressources assez \"pauvres\", qui ne requi\u00e8rent pas de ressources terminologiques ou ontologiques d\u00e9di\u00e9es.",
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	"eq_spans": [],
	"section": "Conclusion et perspectives",
	"sec_num": "5"
	},
	{
	"text": "Nous avons plusieurs perspectives \u00e0 ce travail : (1) enrichissement des ressources linguistiques avec des ressources de type associatif qui pourraient \u00eatre acquises avec des m\u00e9thodes distributionnelles \u00e0 partir de corpus et/ou de terminologies ;",
	"cite_spans": [],
	"ref_spans": [],
	"eq_spans": [],
	"section": "Conclusion et perspectives",
	"sec_num": "5"
	},
	{
	"text": "(2) exploitation de la m\u00e9thode compositionnelle non seulement pour construire des ressources linguistiques de synonymie mais aussi pour acqu\u00e9rir des relations hi\u00e9rarchiques ou associatives ;",
	"cite_spans": [],
	"ref_spans": [],
	"eq_spans": [],
	"section": "Conclusion et perspectives",
	"sec_num": "5"
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	"content": "<table><tr><td>manuellement par des groupes d'experts. Il existe actuellement 84 clusters (CIOMS, 2004).</td></tr><tr><td>Les conditions m\u00e9dicales sont par exemple : Affections h\u00e9patiques, Rhabdomyolyse/Myopathie,</td></tr><tr><td>Infarctus myocardique, Convulsions. 2.3 Ressources linguistiques</td></tr><tr><td>Les ressources linguistiques externes que nous utilisons apportent des connaissances linguistiques</td></tr><tr><td>et s\u00e9mantiques sur les mots des termes. Ces ressources sont aussi en deux langues, fran\u00e7ais et</td></tr><tr><td>anglais. Typiquement, ces ressources contiennent des relations de synonymie entre les mots ou</td></tr><tr><td>les termes, comme par exemple {accord, concordance}, {aceperone, acetabutone} ou {bleeding, hemorrhage}. Trois types de synonymes sont utilis\u00e9s :</td></tr><tr><td>UMLS : synonymes de la langue m\u00e9dicale extraits directement de la ressource terminologique</td></tr><tr><td>UMLS (Unified Medical Language System) (NLM, 2011). Ces synonymes correspondent aux</td></tr><tr><td>termes qui appartiennent \u00e0 un m\u00eame concept d'UMLS ;</td></tr><tr><td>3t : ressources de synonymie construites lors des travaux pr\u00e9c\u00e9dents pour le fran\u00e7ais</td></tr><tr><td>, cr\u00e9\u00e9e pour l'indexation, l'analyse et la surveillance des effets</td></tr><tr><td>ind\u00e9sirables de m\u00e9dicaments. C'est une terminologie internationale cr\u00e9\u00e9e et maintenue en anglais,</td></tr><tr><td>et traduite en fran\u00e7ais et espagnol. Nous exploitons les termes pr\u00e9f\u00e9r\u00e9s P T de cette terminologie</td></tr><tr><td>en anglais et en fran\u00e7ais, 18 209 et 18 786 respectivement. Il s'agit donc globalement du m\u00eame</td></tr><tr><td>ensemble de termes, mais dont les libell\u00e9s sont en langues diff\u00e9rentes (anglais et fran\u00e7ais) :</td></tr><tr><td>leukaemia et leuc\u00e9mie, B-cell type acute leukaemia et Leuc\u00e9mie B aigu\u00eb, atypical depressive disorder</td></tr><tr><td>et trouble d\u00e9pressif atypique, etc. Chaque terme re\u00e7oit un identifiant unique, qui reste le m\u00eame</td></tr><tr><td>quelle que soit la langue de la terminologie. Les termes de MedDRA sont structur\u00e9s en cinq</td></tr><tr><td>niveaux hi\u00e9rarchiques. Au-dessus des termes P T , que nous exploitons, les termes de niveau H LT</td></tr><tr><td>(High Level Terms) subsument hi\u00e9rarchiquement les termes P T .</td></tr><tr><td>2.2 Donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence</td></tr><tr><td>Les donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence se pr\u00e9sentent sous forme de clusters de termes li\u00e9s \u00e0 une condition</td></tr><tr><td>m\u00e9dicale donn\u00e9e. Ces donn\u00e9es sont ind\u00e9pendantes de notre travail et elles ont \u00e9t\u00e9 constitu\u00e9es</td></tr></table>"
	},
	"TABREF3": {
	"num": null,
	"text": "Les termes et les relations hi\u00e9rarchiques sont repr\u00e9sent\u00e9s sous forme de graphes orient\u00e9s : les termes sont les noeuds et les liens hi\u00e9rarchiques les arcs orient\u00e9s. Ces graphes sont partitionn\u00e9s en composantes fortement connexes : dans un graphe orient\u00e9 G, nous identifions des sous-graphes maximaux H de G, o\u00f9 pour chaque paire {x, y} de noeuds de H, il existe un chemin compos\u00e9 d'arcs orient\u00e9s de x \u00e0 y. Avec ce type de composantes, un terme peut appartenir \u00e0 plus d'un cluster, ce qui est aussi le cas des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence. Les clusters peuvent correspondre aux ensembles ou aux sous-ensembles des donn\u00e9es de r\u00e9f\u00e9rence. Pour am\u00e9liorer la couverture, nous ajoutons les synonymes : si un terme a une relation de synonymie avec un terme du cluster, ce terme est ajout\u00e9 au cluster. Le terme central d'un cluster lui donne son libell\u00e9.",
	"html": null,
	"type_str": "table",
	"content": "<table/>"
	},
	"TABREF5": {
	"num": null,
	"text": "Clusters g\u00e9n\u00e9r\u00e9s dans chaque langue (anglais, fran\u00e7ais) et avec leur union.La table 3 contient les donn\u00e9es sur les clusters g\u00e9n\u00e9r\u00e9s. Nous pouvons observer que le nombre de clusters, aussi bien que leurs tailles, sont plus grands lorsque les donn\u00e9es des deux langues sont consid\u00e9r\u00e9es. Ainsi, les deux langues sont compl\u00e9mentaires de diff\u00e9rents points de vue : au niveau des relations et au niveau des clusters.",
	"html": null,
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	"content": "<table><tr><td>Relations et m\u00e9thodes</td><td/><td colspan=\"2\"># relations</td></tr><tr><td/><td colspan=\"3\">anglais fran\u00e7ais</td></tr><tr><td>Hi\u00e9rarchique (inclusion lexicale)</td><td colspan=\"2\">3 366</td><td>3 980</td></tr><tr><td colspan=\"2\">Hi\u00e9rarchique (variantes morpho-synt.)</td><td>316</td><td>178</td></tr><tr><td>Synonymie (UMLS)</td><td/><td>54</td><td>-</td></tr><tr><td>Synonymie (relations acquises)</td><td colspan=\"2\">1 110</td><td>31</td></tr><tr><td>Synonymie (termes simples)</td><td/><td>214</td><td>-</td></tr><tr><td>Synonymie (langue g\u00e9n\u00e9rale)</td><td/><td>28</td><td>142</td></tr><tr><td>Nombre total de synonymes</td><td colspan=\"2\">1 459</td><td>164</td></tr><tr><td colspan=\"4\">TABLE 2 -Relations g\u00e9n\u00e9r\u00e9es dans chaque langue.</td></tr><tr><td colspan=\"5\">Une remarque int\u00e9ressante peut aussi \u00eatre faite sur l'apport de ressources linguistiques. Nous</td></tr><tr><td colspan=\"5\">voyons par exemple que les synonymes d'UMLS, qui sont directement accessibles dans cette</td></tr><tr><td colspan=\"5\">ressource, fournissent un apport faible en anglais et un apport nul en fran\u00e7ais. Nos r\u00e9sultats</td></tr><tr><td colspan=\"5\">indiquent ainsi clairement l'int\u00e9r\u00eat de construire et d'utiliser d'autres ressources linguistiques.</td></tr><tr><td>4.2 G\u00e9n\u00e9ration de clusters</td><td/><td/><td/></tr><tr><td colspan=\"3\">anglais fran\u00e7ais</td><td colspan=\"2\">union</td></tr><tr><td>Nombre de clusters</td><td>965</td><td>1 133</td><td colspan=\"2\">1 571</td></tr><tr><td colspan=\"5\">Taille des clusters (intervalle) [2 ; 257] [2 ; 205] [2 ; 301]</td></tr><tr><td>Taille des clusters (moyenne)</td><td>6,39</td><td>4,97</td><td/><td>6</td></tr><tr><td>Relations et m\u00e9thodes</td><td colspan=\"4\">% dans les clusters</td></tr><tr><td/><td colspan=\"4\">anglais fran\u00e7ais union</td></tr><tr><td>Hi\u00e9rarchique (inclusion lexicale)</td><td>79,57</td><td colspan=\"2\">96,66</td><td>89,2</td></tr><tr><td>Hi\u00e9rarchique (variantes morpho-synt.)</td><td>8,62</td><td/><td>2,56</td><td>4,36</td></tr><tr><td>Synonymes</td><td>11,81</td><td/><td>0,78</td><td>6,44</td></tr></table>"
	},
	"TABREF6": {
	"num": null,
	"text": "Participation des relations dans la cr\u00e9ation de clusters.",
	"html": null,
	"type_str": "table",
	"content": "<table/>"
	},
	"TABREF7": {
	"num": null,
	"text": "Nous pouvons ainsi observer que la g\u00e9n\u00e9ration de relations hi\u00e9rarchiques permet de d\u00e9tecter plus de r\u00e9gularit\u00e9s communes dans les deux langues. Mais plusieurs relations sont uniques \u00e0 une langue (i.e., {abdominal rebound tenderness, abdominal tenderness} en anglais, {fibrome du sein, tumeur du sein} en fran\u00e7ais). De mani\u00e8re g\u00e9n\u00e9rale, l'union indique que les langues contribuent de mani\u00e8re quasiment \u00e9gale : 39,69 % de termes uniques en anglais, 34,03 % uniques en fran\u00e7ais, et 26,27 % de termes communs aux deux langues.",
	"html": null,
	"type_str": "table",
	"content": "<table><tr><td>Relations</td><td colspan=\"3\">anglais fran\u00e7ais intersection</td></tr><tr><td colspan=\"2\">Hi\u00e9rarchique 1 919</td><td>2 395</td><td>1 763</td></tr><tr><td>Synonymie</td><td>1 332</td><td>137</td><td>27</td></tr><tr><td>Total</td><td>3 251</td><td>2 532</td><td>1 790</td></tr><tr><td colspan=\"4\">TABLE 5 -Nombre de relations sp\u00e9cifiques et communes (intersection) aux langues.</td></tr><tr><td colspan=\"4\">La table 5 indique la compl\u00e9mentarit\u00e9 entre les deux langues pour chaque type de relations :</td></tr><tr><td colspan=\"4\">seulement 27 relations de synonymie, mais jusqu'\u00e0 1 763 relations hi\u00e9rarchiques sont communes</td></tr><tr><td>aux deux langues.</td><td/><td/><td/></tr></table>"
	}
	}
	}
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