Christel Gérardin

Also published as: Christel Gerardin


2022

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Findings of the WMT 2022 Biomedical Translation Shared Task: Monolingual Clinical Case Reports
Mariana Neves | Antonio Jimeno Yepes | Amy Siu | Roland Roller | Philippe Thomas | Maika Vicente Navarro | Lana Yeganova | Dina Wiemann | Giorgio Maria Di Nunzio | Federica Vezzani | Christel Gerardin | Rachel Bawden | Darryl Johan Estrada | Salvador Lima-lopez | Eulalia Farre-maduel | Martin Krallinger | Cristian Grozea | Aurelie Neveol
Proceedings of the Seventh Conference on Machine Translation (WMT)

In the seventh edition of the WMT Biomedical Task, we addressed a total of seven languagepairs, namely English/German, English/French, English/Spanish, English/Portuguese, English/Chinese, English/Russian, English/Italian. This year’s test sets covered three types of biomedical text genre. In addition to scientific abstracts and terminology items used in previous editions, we released test sets of clinical cases. The evaluation of clinical cases translations were given special attention by involving clinicians in the preparation of reference translations and manual evaluation. For the main MEDLINE test sets, we received a total of 609 submissions from 37 teams. For the ClinSpEn sub-task, we had the participation of five teams.

2021

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Classification multilabel de concepts médicaux pour l’identification du profil clinique du patient (Multilabel classification of medical concepts for patient’s clinical profile identification )
Christel Gérardin | Pascal Vaillant | Perceval Wajsbürt | Clément Gilavert | Ali Bellamine | Emmanuelle Kempf | Xavier Tannier
Actes de la 28e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Atelier DÉfi Fouille de Textes (DEFT)

La première tâche du Défi fouille de textes 2021 a consisté à extraire automatiquement, à partir de cas cliniques, les phénotypes pathologiques des patients regroupés par tête de chapitre du MeSH-maladie. La solution présentée est celle d’un classifieur multilabel basé sur un transformer. Deux transformers ont été utilisés : le camembert-large classique (run 1) et le camembert-large fine-tuné (run 2) sur des articles biomédicaux français en accès libre. Nous avons également proposé un modèle « bout-enbout », avec une première phase d’extraction d’entités nommées également basée sur un transformer de type camembert-large et un classifieur de genre sur un modèle Adaboost. Nous obtenons un très bon rappel et une précision correcte, pour une F1-mesure autour de 0,77 pour les trois runs. La performance du modèle « bout-en-bout » est similaire aux autres méthodes.