Analyse contrastive des verbes dans des corpus médicaux et création d’une ressource verbale de simplification de textes

Automatic analysis of verbs in texts of medical corpora : theoretical and applied issues

• Auteur / Autrice : Ornella Wandji Tchami
• Direction : Dany Amiot, Ulrich Heid
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Science du Langage - Spécialité Linguistique computationnelle
• Date : Soutenance le 26/02/2018
• Etablissement(s) : Université de Lille (2018-2021) en cotutelle avec Universität Hildesheim
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences de l'homme et de la société (Lille ; 2006-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Savoirs, textes, langage (Villeneuve d'Ascq, Nord)
• Jury : Président / Présidente : Christiane Maas
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Dany Amiot, Ulrich Heid, Christiane Maas, Anne-Laure Ligozat, Amalia Todiraşcu-Courtier, Natalia Grabar
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Anne-Laure Ligozat

Mots clés

Mots clés contrôlés

Communication en médecine

Langage médical

Mots clés libres

Langue de spécialité

Langage médical

Communication médecin/patient

Verbe spécialisé

Structure argumentale

Simplification de textes

Language for specific purposes

Medical language

Doctor/patient communication

Specialized verb readings

Argument structure

Text simplification

Résumé

Grâce à l’évolution de la technologie à travers le Web, la documentation relative à la santé est de plus en plus abondante et accessible à tous, plus particulièrement aux patients, qui ont ainsi accès à une panoplie d’informations sanitaires. Malheureusement, la grande disponibilité de l’information médicale ne garantit pas sa bonne compréhension par le public visé, en l’occurrence les non-experts. Notre projet de thèse a pour objectif la création d’une ressource de simplification de textes médicaux, à partir d’une analyse syntaxico-sémantique des verbes dans quatre corpus médicaux en français qui se distinguent de par le degré d’expertise de leurs auteurs et celui des publics cibles. La ressource conçue contient 230 patrons syntaxicosémantiques des verbes (appelés pss), alignés avec leurs équivalents non spécialisés. La méthode semi-automatique d’analyse des verbes appliquée pour atteindre notre objectif est basée sur quatre tâches fondamentales : l’annotation syntaxique des corpus, réalisée grâce à l’analyseur syntaxique Cordial (Laurent, Dominique et al, 2009) ; l’annotation sémantique des arguments des verbes, à partir des catégories sémantiques de la version française de la terminologie médicale Snomed Internationale (Côté, 1996) ; l’acquisition des patrons syntactico-sémantiqueset l’analyse contrastive du fonctionnement des verbes dans les différents corpus. Les patrons syntaxico-sémantiques des verbes acquis au terme de ce processus subissent une évaluation (par trois équipes d’experts en médecine) qui débouche sur la sélection des candidats constituant la nomenclature de la ressource de simplification. Les pss sont ensuite alignés avec leurs correspondants non spécialisés, cet alignement débouche sur le création de la ressource de simplification, qui représente le résultat principal de notre travail de thèse. Une évaluation du rendement du contenu de la ressource a été effectuée avec deux groupes d’évaluateurs : des linguistes et des non-linguistes. Les résultats montrent que la simplification des pss permet de faciliter la compréhension du sens du verbe en emploi spécialisé, surtout lorsque un certains paramètres sont réunis.

With the evolution of Web technology, healthcare documentation is becoming increasinglyabundant and accessible to all, especially to patients, who have access to a large amount ofhealth information. Unfortunately, the ease of access to medical information does not guaranteeits correct understanding by the intended audience, in this case non-experts. Our PhD work aimsat creating a resource for the simplification of medical texts, based on a syntactico-semanticanalysis of verbs in four French medical corpora, that are distinguished according to the levelof expertise of their authors and that of the target audiences. The resource created in thepresent thesis contains 230 syntactico-semantic patterns of verbs (called pss), aligned withtheir non-specialized equivalents. The semi-automatic method applied, for the analysis of verbs,in order to achieve our goal is based on four fundamental tasks : the syntactic annotation of thecorpora, carried out thanks to the Cordial parser (Laurent et al., 2009) ; the semantic annotationof verb arguments, based on semantic categories of the French version of a medical terminologyknown as Snomed International (Côté, 1996) ; the acquisition of syntactico-semantic patternsof verbs and the contrastive analysis of the verbs behaviors in the different corpora. Thepss, acquired at the end of this process, undergo an evaluation (by three teams of medicalexperts) which leads to the selection of candidates constituting the nomenclature of our textsimplification resource. These pss are then aligned with their non-specialized equivalents, thisalignment leads to the creation of the simplification resource, which is the main result of ourPhD study. The content of the resource was evaluated by two groups of people : linguists andnon-linguists. The results show that the simplification of pss makes it easier for non-expertsto understand the meaning of verbs used in a specialized way, especially when a certain set ofparameters is collected.