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Extraction automatique de paraphrases grand public pour les termes m\'edicaux

Nous sommes tous concern{\'e}s par notre {\'e}tat de sant{\'e} et restons sensibles aux informations de sant{\'e} disponibles dans la soci{\'e}t{\'e} moderne {\a} travers par exemple les r{\'e}sultats des recherches scientifiques, les m{\'e}dias sociaux de sant{\'e}, les documents cliniques, les {\'e}missions de t{\'e}l{\'e} et de radio ou les nouvelles. Cependant, il est commun de rencontrer dans le domaine m{\'e}dical des termes tr{\e}s sp{\'e}cifiques (e.g., bl{\'e}pharospasme, alexitymie, appendicectomie), qui restent difficiles {\a} comprendre par les non sp{\'e}cialistes. Nous proposons une m{\'e}thode automatique qui vise l{'}acquisition de paraphrases pour les termes m{\'e}dicaux, qui soient plus faciles {\a} comprendre que les termes originaux. La m{\'e}thode est bas{\'e}e sur l{'}analyse morphologique des termes, l{'}analyse syntaxique et la fouille de textes non sp{\'e}cialis{\'e}s. L{'}analyse et l{'}{\'e}valuation des r{\'e}sultats indiquent que de telles paraphrases peuvent {\^e}tre trouv{\'e}es dans les documents non sp{\'e}cialis{\'e}s et pr{\'e}sentent une compr{\'e}hension plus facile. En fonction des param{\e}tres de la m{\'e}thode, la pr{\'e}cision varie entre 86 et 55{\%}. Ce type de ressources est utile pour plusieurs applications de TAL (e.g., recherche d{'}information grand public, lisibilit{\'e} et simplification de textes, syst{\e}mes de question-r{\'e}ponses).

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