La recherche de réponses précises à des questions formulées en langue naturelle renouvelle le champ de la recherche d’information. De nombreux travaux ont eu lieu sur la recherche de réponses à des questions factuelles en domaine ouvert. Moins de travaux ont porté sur la recherche de réponses en domaine de spécialité, en particulier dans le domaine médical ou biomédical. Plusieurs conditions différentes sont rencontrées en domaine de spécialité comme les lexiques et terminologies spécialisés, les types particuliers de questions, entités et relations du domaine ou les caractéristiques des documents ciblés. Dans une première partie, nous étudions les méthodes permettant d’analyser sémantiquement les questions posées par l’utilisateur ainsi que les textes utilisés pour trouver les réponses. Pour ce faire nous utilisons des méthodes hybrides pour deux tâches principales : (i) la reconnaissance des entités médicales et (ii) l’extraction de relations sémantiques. Ces méthodes combinent des règles et patrons construits manuellement, des connaissances du domaine et des techniques d’apprentissage statistique utilisant différents classifieurs. Ces méthodes hybrides, expérimentées sur différents corpus, permettent de pallier les inconvénients des deux types de méthodes d’extraction d’information, à savoir le manque de couverture potentiel des méthodes à base de règles et la dépendance aux données annotées des méthodes statistiques. Dans une seconde partie, nous étudions l’apport des technologies du web sémantique pour la portabilité et l’expressivité des systèmes de questions-réponses. Dans le cadre de notre approche, nous exploitons les technologies du web sémantique pour annoter les informations extraites en premier lieu et pour interroger sémantiquement ces annotations en second lieu. Enfin, nous présentons notre système de questions-réponses, appelé MEANS, qui utilise à la fois des techniques de TAL, des connaissances du domaine et les technologies du web sémantique pour répondre automatiquement aux questions médicales. / With the dramatic growth of digital information, finding precise answers to natural language questions is more and more essential for retrieving domain knowledge in real time. Many research works tackled answer retrieval for factual questions in open domain. Less works were performed for domain-specific question answering such as the medical domain. Compared to the open domain, several different conditions are met in the medical domain such as specialized vocabularies, specific types of questions, different kinds of domain entities and relations. Document characteristics are also a matter of importance, as, for example, clinical texts may tend to use a lot of technical abbreviations while forum pages may use long “approximate” terms. We focus on finding precise answers to natural language questions in the medical field. A key process for this task is to analyze the questions and the source documents semantically and to use standard formalisms to represent the obtained annotations. We propose a medical question-answering approach based on: (i) NLP methods combing domain knowledge, rule-based methods and statistical ones to extract relevant information from questions and documents and (ii) Semantic Web technologies to represent and interrogate the extracted information.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2012PA112112 |
| Date | 28 June 2012 |
| Creators | Ben Abacha, Asma |
| Contributors | Paris 11, Zweigenbaum, Pierre |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text, StillImage |
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