Analyse morphologique en terminologie biomédicale par alignement et apprentissage non-supervisé - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2010

Analyse morphologique en terminologie biomédicale par alignement et apprentissage non-supervisé

Ewa Kijak

Abstract

In the biomedical domain, many terms are neoclassical compounds (composed of several Greek or Latin roots). The study of their morphology is important for numerous applications since it makes it possible to structure them, retrieve them efficiently, translate them... In this paper, we propose an original yet fruitful approach to carry out this morphological analysis by relying on Japanese, more precisely on terms written in kanjis, as a pivot language. In order to do so, we have developed a specially crafted alignment algorithm. This alignment process of French terms with their kanji-based counterparts provides at the same time a decomposition of the French term into morphs, and a kanji label for each morph. Evaluated on a big dataset, our approach yields a precision greater than 70% and shows its the relevance compared with existing techniques. We also illustrate the validity of our reasoning through two direct applications of the produced alignments: translation of unknown terms and discovering of relationships between morphs for terminological structuring.
Dans le domaine biomédical, beaucoup de termes sont des composés savants (composés de plusieurs racines gréco-latines). L'étude de leur morphologie est importante pour de nombreuses applications puisqu'elle permet de structurer ces termes, de les rechercher efficacement, de les traduire... Dans cet article, nous proposons de suivre une démarche originale mais fructueuse pour mener cette analyse morphologique sur des termes simples en français, en nous appuyant sur une langue pivot, le japonais, et plus précisément sur les termes écrits en kanjis. Pour cela nous avons développé un algorithme d'alignement de termes spécialement adapté à cette tâche. C'est cet alignement d'un terme français avec sa traduction en kanjis qui fournit en même temps une décomposition en morphe et leur étiquetage par les kanjis correspondants. Évalué sur un jeu de données conséquent, notre approche obtient une précision supérieure à 70% et montrent son bien fondé en comparaison avec les techniques existantes. Nous illustrons également l'intérêt de notre démarche au travers de deux applications directes de ces alignements : la traduction de termes inconnus et la découverte de relations entre morphes pour la tructuration terminologique.
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Dates and versions

inria-00561086 , version 1 (31-01-2011)

Identifiers

  • HAL Id : inria-00561086 , version 1

Cite

Vincent Claveau, Ewa Kijak. Analyse morphologique en terminologie biomédicale par alignement et apprentissage non-supervisé. Conférence Traitement automatique des langues naturelles, TALN'10, ATALA, Jul 2010, Montréal, Québec, Canada. ⟨inria-00561086⟩
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