Une Approche S´emantique Pour La Simplification Automatique Des Textes M´edicaux

Abstract

Ce mémoire présente une approche sémantique visant `a simplifier les textes médicaux. Trois solutions distinctes sont mises en œuvre dans cette approche; Dans la première solution, le modèle pré-entraîne BioGPT est utilisé pour générer du texte médical. La deuxième solution repose sur l’algorithme TextRank, qui permet de résumer les textes médicaux. Enfin, la dernière solution exploite les ontologies de UMLS et la ressource lexico-semantique WordNet afin de simplifier le langage médical, complétant ainsi les deux premières solutions. Ce travail de recherche apporte une contribution significative au domaine de la simplification des textes médicaux en proposant des solutions concrètes. L’approche sémantique adoptée offre des perspectives prometteuses pour faciliter la compréhension et l’utilisation des informations médicales. Une telle simplification des textes médicaux peut avoir un impact positif sur la qualité des soins de santé et favoriser une meilleure accessibilité aux informations médicales pour une large gamme de lecteurs. En résumé, ce mémoire souligne l’importance de cette approche et ses implications potentielles dans le domaine de la santé. Mots-cl´es: Traitement Automatique du Langage Naturel, Génération Automatique de Texte, Résumé de Texte, Simplification des Textes, Analyse Sémantique.