Thierry Hamon

Also published as: T. Hamon


2020

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Prédire le niveau de langue d’apprenants d’anglais (Predict the language level for English learners)
Natalia Grabar | Thierry Hamon | Bert Cappelle | Cyril Grandin | Benoît Leclercq | Ilse Depraetere
Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles

L’apprentissage de la deuxième langue (L2) est un processus progressif dans lequel l’apprenant améliore sa maîtrise au fur et à mesure de l’apprentissage. L’analyse de productions d’apprenants intéresse les chercheurs et les enseignants car cela permet d’avoir une meilleure idée des difficultés et les facilités d’apprentissage et de faire des programmes didactiques plus adaptés. Cela peut également donner des indications sur les difficultés cognitives à maîtriser les notions grammaticales abstraites dans une nouvelle langue. Nous proposons de travailler sur un corpus de productions langagières d’apprenants d’anglais provenant de différents pays et donc ayant différentes langues maternelles (L1). Notre objectif consiste à catégoriser ces productions langagières selon six niveaux de langue (A1, A2, B1, B2, C1, C2). Nous utilisons différents ensembles de descripteurs, y compris les verbes et expressions modaux. Nous obtenons des résultats intéressants pour cette catégorisation multiclasse, ce qui indique qu’il existe des différences linguistiques inhérentes entre les différents niveaux.

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Identification des problèmes d’annotation pour l’extraction de relations (Identification of annotation problem for the relation extraction)
Tsanta Randriatsitohaina | Thierry Hamon
Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles

L’annotation d’un corpus est une tâche difficile et laborieuse, notamment sur des textes de spécialité comme les textes biomédicaux. Ainsi, dans un contexte comme l’extraction des interactions alimentmédicament (FDI), l’annotation du corpus POMELO a été réalisée par un seul annotateur et présente des risques d’erreur. Dans cet article, nous proposons d’identifier ces problèmes d’annotation en utilisant un corpus Silver Standard (CSS) que nous établissons à partir d’un vote majoritaire parmi les annotations proposées par des modèles entraînés sur un domaine similaire (interaction médicamentmédicament – DDI) et l’annotation manuelle à évaluer. Les résultats obtenus montrent que l’annotation dans POMELO est considérablement éloignée du CSS. L’analyse des erreurs permet d’en identifier les principales causes et de proposer des solutions pour corriger l’annotation existante.

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Simplification automatique de texte dans un contexte de faibles ressources (Automatic Text Simplification : Approaching the Problem in Low Resource Settings for French)
Sadaf Abdul Rauf | Anne-Laure Ligozat | Francois Yvon | Gabriel Illouz | Thierry Hamon
Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Volume 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles

La simplification de textes a émergé comme un sous-domaine actif du traitement automatique des langues, du fait des problèmes pratiques et théoriques qu’elle permet d’aborder, ainsi que de ses nombreuses applications pratiques. Des corpus de simplification sont nécessaires pour entrainer des systèmes de simplification automatique ; ces ressources sont toutefois rares et n’existent que pour un petit nombre de langues. Nous montrons ici que dans un contexte où les ressources pour la simplification sont rares, il reste néanmoins possible de construire des systèmes de simplification, en ayant recours à des corpus synthétiques, par exemple obtenus par traduction automatique, et nous évaluons diverses manières de les constituer.

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Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Atelier DÉfi Fouille de Textes
Rémi Cardon | Natalia Grabar | Cyril Grouin | Thierry Hamon
Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Atelier DÉfi Fouille de Textes

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Présentation de la campagne d’évaluation DEFT 2020 : similarité textuelle en domaine ouvert et extraction d’information précise dans des cas cliniques (Presentation of the DEFT 2020 Challenge : open domain textual similarity and precise information extraction from clinical cases )
Rémi Cardon | Natalia Grabar | Cyril Grouin | Thierry Hamon
Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition). Atelier DÉfi Fouille de Textes

L’édition 2020 du défi fouille de texte (DEFT) a proposé deux tâches autour de la similarité textuelle et une tâche d’extraction d’information. La première tâche vise à identifier le degré de similarité entre paires de phrases sur une échelle de 0 (le moins similaire) à 5 (le plus similaire). Les résultats varient de 0,65 à 0,82 d’EDRM. La deuxième tâche consiste à déterminer la phrase la plus proche d’une phrase source parmi trois phrases cibles fournies, avec des résultats très élevés, variant de 0,94 à 0,99 de précision. Ces deux tâches reposent sur un corpus du domaine général et de santé. La troisième tâche propose d’extraire dix catégories d’informations du domaine médical depuis le corpus de cas cliniques de DEFT 2019. Les résultats varient de 0,07 à 0,66 de F-mesure globale pour la sous-tâche des pathologies et signes ou symptômes, et de 0,14 à 0,76 pour la sous-tâche sur huit catégories médicales. Les méthodes utilisées reposent sur des CRF et des réseaux de neurones.

2019

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RNN Embeddings for Identifying Difficult to Understand Medical Words
Hanna Pylieva | Artem Chernodub | Natalia Grabar | Thierry Hamon
Proceedings of the 18th BioNLP Workshop and Shared Task

Patients and their families often require a better understanding of medical information provided by doctors. We currently address this issue by improving the identification of difficult to understand medical words. We introduce novel embeddings received from RNN - FrnnMUTE (French RNN Medical Understandability Text Embeddings) which allow to reach up to 87.0 F1 score in identification of difficult words. We also note that adding pre-trained FastText word embeddings to the feature set substantially improves the performance of the model which classifies words according to their difficulty. We study the generalizability of different models through three cross-validation scenarios which allow testing classifiers in real-world conditions: understanding of medical words by new users, and classification of new unseen words by the automatic models. The RNN - FrnnMUTE embeddings and the categorization code are being made available for the research.

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Query selection methods for automated corpora construction with a use case in food-drug interactions
Georgeta Bordea | Tsanta Randriatsitohaina | Fleur Mougin | Natalia Grabar | Thierry Hamon
Proceedings of the 18th BioNLP Workshop and Shared Task

In this paper, we address the problem of automatically constructing a relevant corpus of scientific articles about food-drug interactions. There is a growing number of scientific publications that describe food-drug interactions but currently building a high-coverage corpus that can be used for information extraction purposes is not trivial. We investigate several methods for automating the query selection process using an expert-curated corpus of food-drug interactions. Our experiments show that index term features along with a decision tree classifier are the best approach for this task and that feature selection approaches and in particular gain ratio outperform frequency-based methods for query selection.

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Clinical Case Reports for NLP
Cyril Grouin | Natalia Grabar | Vincent Claveau | Thierry Hamon
Proceedings of the 18th BioNLP Workshop and Shared Task

Textual data are useful for accessing expert information. Yet, since the texts are representative of distinct language uses, it is necessary to build specific corpora in order to be able to design suitable NLP tools. In some domains, such as medical domain, it may be complicated to access the representative textual data and their semantic annotations, while there exists a real need for providing efficient tools and methods. Our paper presents a corpus of clinical cases written in French, and their semantic annotations. Thus, we manually annotated a set of 717 files into four general categories (age, gender, outcome, and origin) for a total number of 2,835 annotations. The values of age, gender, and outcome are normalized. A subset with 70 files has been additionally manually annotated into 27 categories for a total number of 5,198 annotations.

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Corpus annoté de cas cliniques en français (Annotated corpus with clinical cases in French)
Natalia Grabar | Cyril Grouin | Thierry Hamon | Vincent Claveau
Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume I : Articles longs

Les corpus textuels sont utiles pour diverses applications de traitement automatique des langues (TAL) en fournissant les données nécessaires pour leur création, adaptation ou évaluation. Cependant, dans certains domaines comme le domaine médical, l’accès aux données est rendu compliqué, voire impossible, pour des raisons de confidentialité et d’éthique. Il existe néanmoins de réels besoins en corpus cliniques pour l’enseignement et la recherche. Pour répondre à ce défi, nous présentons dans cet article le corpus CAS contenant des cas cliniques de patients, réels ou fictifs, que nous avons compilés. Ces cas cliniques en français couvrent plusieurs spécialités médicales et focalisent donc sur différentes situations cliniques. Actuellement, le corpus contient 4 300 cas (environ 1,5M d’occurrences de mots). Il est accompagné d’informations (discussions des cas cliniques, mots-clés, etc.) et d’annotations que nous avons effectuées au regard des besoins de la recherche en TAL dans ce domaine. Nous présentons également les résultats de premières expériences de recherche et d’extraction d’information qui ont été effectuées avec ce corpus annoté. Ces expériences peuvent fournir une baseline à d’autres chercheurs souhaitant travailler avec les données.

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De l’extraction des interactions médicament-médicament vers les interactions aliment-médicament à partir de textes biomédicaux: Adaptation de domaine (From the extraction of drug-drug interactions to the food-drug interactions in biomedical texts : domain adaptation)
Tsanta Randriatsitohaina | Thierry Hamon
Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume II : Articles courts

Les interactions aliments-médicaments (FDI) se produisent lorsque des aliments et des médicaments sont pris simultanément et provoquent un effet inattendu. Nous considérons l’extraction de ces interactions dans les textes comme une tâche d’extraction de relation pouvant être résolue par des méthodes de classification. Toutefois, étant donné que ces interactions sont décrites de manière très fine, nous sommes confrontés au manque de données et au manque d’exemples par type de relation. Pour résoudre ce problème, nous proposons d’appliquer une adaptation de domaine à partir des interactions médicament-médicament (DDI) qui est une tâche similaire, afin d’établir une correspondance entre les types de relations et d’étiqueter les instances FDI selon les types DDI. Notre approche confirme une cohérence entre les 2 domaines et fournit une base pour la spécification des relations et la pré-annotation de nouvelles données. Les performances des modèles de classification appuie également l’efficacité de l’adaptation de domaine sur notre tâche.

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Recherche et extraction d’information dans des cas cliniques. Présentation de la campagne d’évaluation DEFT 2019 (Information Retrieval and Information Extraction from Clinical Cases)
Natalia Grabar | Cyril Grouin | Thierry Hamon | Vincent Claveau
Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Défi Fouille de Textes (atelier TALN-RECITAL)

Cet article présente la campagne d’évaluation DEFT 2019 sur l’analyse de textes cliniques rédigés en français. Le corpus se compose de cas cliniques publiés et discutés dans des articles scientifiques, et indexés par des mots-clés. Nous proposons trois tâches indépendantes : l’indexation des cas cliniques et discussions, évaluée prioritairement par la MAP (mean average precision), l’appariement entre cas cliniques et discussions, évalué au moyen d’une précision, et l’extraction d’information parmi quatre catégories (âge, genre, origine de la consultation, issue), évaluée en termes de rappel, précision et F-mesure. Nous présentons les résultats obtenus par les participants sur chaque tâche.

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Identification des catégories de relations aliment-médicament (Identification of categories of food-drug relations)
Tsanta Randriatsitohaina | Thierry Hamon
Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Terminologie et Intelligence Artificielle (atelier TALN-RECITAL \& IC)

Les interactions aliment-médicament se produisent lorsque des aliments et des médicaments pris ensembles provoquent un effet inattendu. Leur reconnaissance automatique dans les textes peut être considérée comme une tâche d’extraction de relation à l’aide de méthodes de classification. Toutefois, étant donné que ces interactions sont décrites de manière très fine, nous sommes confrontés au manque de données et au manque d’exemples par type de relation. Pour résoudre ce problème, nous proposons une approche efficace pour regrouper des relations partageant une représentation similaire en groupes et réduire le manque d’exemples. Notre approche améliore les performances de la classification des FDI. Enfin, nous contrastons une méthode de regroupement intuitive basée sur la définition des types de relation et un apprentissage non supervisé basé sur les instances de chaque type de relation.

2018

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Détection des couples de termes translittérés à partir d’un corpus parallèle anglais-arabe ()
Wafa Neifar | Thierry Hamon | Pierre Zweigenbaum | Mariem Ellouze | Lamia-Hadrich Belguith
Actes de la Conférence TALN. Volume 1 - Articles longs, articles courts de TALN

2017

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Understanding of unknown medical words
Natalia Grabar | Thierry Hamon
Proceedings of the Biomedical NLP Workshop associated with RANLP 2017

We assume that unknown words with internal structure (affixed words or compounds) can provide speakers with linguistic cues as for their meaning, and thus help their decoding and understanding. To verify this hypothesis, we propose to work with a set of French medical words. These words are annotated by five annotators. Then, two kinds of analysis are performed: analysis of the evolution of understandable and non-understandable words (globally and according to some suffixes) and analysis of clusters created with unsupervised algorithms on basis of linguistic and extra-linguistic features of the studied words. Our results suggest that, according to linguistic sensitivity of annotators, technical words can be decoded and become understandable. As for the clusters, some of them distinguish between understandable and non-understandable words. Resources built in this work will be made freely available for the research purposes.

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POMELO: Medline corpus with manually annotated food-drug interactions
Thierry Hamon | Vincent Tabanou | Fleur Mougin | Natalia Grabar | Frantz Thiessard
Proceedings of the Biomedical NLP Workshop associated with RANLP 2017

When patients take more than one medication, they may be at risk of drug interactions, which means that a given drug can cause unexpected effects when taken in combination with other drugs. Similar effects may occur when drugs are taken together with some food or beverages. For instance, grapefruit has interactions with several drugs, because its active ingredients inhibit enzymes involved in the drugs metabolism and can then cause an excessive dosage of these drugs. Yet, information on food/drug interactions is poorly researched. The current research is mainly provided by the medical domain and a very tentative work is provided by computer sciences and NLP domains. One factor that motivates the research is related to the availability of the annotated corpora and the reference data. The purpose of our work is to describe the rationale and approach for creation and annotation of scientific corpus with information on food/drug interactions. This corpus contains 639 MEDLINE citations (titles and abstracts), corresponding to 5,752 sentences. It is manually annotated by two experts. The corpus is named POMELO. This annotated corpus will be made available for the research purposes.

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Analyse et évolution de la compréhension de termes techniques (Analysis and Evolution of Understanding of Technical Terms)
Natalia Grabar | Thierry Hamon
Actes des 24ème Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Volume 1 - Articles longs

Nous faisons l’hypothèse que les mots techniques inconnus dotés d’une structure interne (mots affixés ou composés) peuvent fournir des indices linguistiques à un locuteur, ce qui peut l’aider à analyser et à comprendre ces mots. Afin de tester notre hypothèse, nous proposons de travailler sur un ensemble de mots techniques provenant du domaine médical. Un grand ensemble de mots techniques est annoté par cinq annotateurs. Nous effectuons deux types d’analyses : l’analyse de l’évolution des mots compréhensibles et incompréhensibles (de manière générale et en fonction de certains suffixes) et l’analyse des clusters avec ces mots créés par apprentissage non-supervisé, sur la base des descripteurs linguistiques et extra-linguistiques. Nos résultats indiquent que, selon la sensibilité linguistique des annotateurs, les mots techniques peuvent devenir décodables et compréhensibles. Quant aux clusters, le contenu de certains reflète la difficulté des mots qui les composent et montre également la progression des annotateurs dans leur compréhension. La ressource construite est disponible pour la recherche : http://natalia.grabar.free.fr/rated-lexicon.html.

2016

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Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 1 : JEP
Laurence Danlos | Thierry Hamon
Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 1 : JEP

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Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Articles longs)
Laurence Danlos | Thierry Hamon
Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Articles longs)

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Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Posters)
Laurence Danlos | Thierry Hamon
Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Posters)

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Impact de l’agglutination dans l’extraction de termes en arabe standard moderne (Adaptation of a term extractor to the Modern Standard Arabic language)
Wafa Neifar | Thierry Hamon | Pierre Zweigenbaum | Mariem Ellouze | Lamia Hadrich Belguith
Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 2 : TALN (Posters)

Nous présentons, dans cet article, une adaptation à l’arabe standard moderne d’un extracteur de termes pour le français et l’anglais. L’adaptation a d’abord consisté à décrire le processus d’extraction des termes de manière similaire à celui défini pour l’anglais et le français en prenant en compte certains particularités morpho-syntaxiques de la langue arabe. Puis, nous avons considéré le phénomène de l’agglutination de la langue arabe. L’évaluation a été réalisée sur un corpus de textes médicaux. Les résultats montrent que parmi 400 termes candidats maximaux analysés, 288 sont jugés corrects par rapport au domaine (72,1%). Les erreurs d’extraction sont dues à l’étiquetage morpho-syntaxique et à la non-voyellation des textes mais aussi à des phénomènes d’agglutination.

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Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 3 : RECITAL
Laurence Danlos | Thierry Hamon
Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 3 : RECITAL

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Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. Volume 4 : Conférences invitées
Laurence Danlos | Thierry Hamon
Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. Volume 4 : Conférences invitées

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Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 5 : Démonstrations
Laurence Danlos | Thierry Hamon
Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 5 : Démonstrations

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Interface Web pour l’annotation morpho-syntaxique de textes (Web interface for the morpho-syntactic annotation of texts)
Thierry Hamon
Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016. volume 5 : Démonstrations

Nous présentons une interface Web pour la visualisation etl’annotation de textes avec des étiquettes morphosyntaxiques etdes lemmes. Celle-ci est actuellement utilisée pour annoter destextes ukrainiens avec le jeu d’étiquettes Multext-East.Les utilisateurs peuvent rapidement visualiser les annotationsassociées aux mots d’un texte, modifier les annotationsexistantes ou en ajouter de nouvelles. Les annotations peuvent chargéeset exportées en XML au format TEI, mais aussi sous forme tabulée.Des scripts de conversion de format et de chargement dans une basede données sont également mis à disposition.

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A Large Rated Lexicon with French Medical Words
Natalia Grabar | Thierry Hamon
Proceedings of the Tenth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC'16)

Patients are often exposed to medical terms, such as anosognosia, myelodysplastic, or hepatojejunostomy, that can be semantically complex and hardly understandable by non-experts in medicine. Hence, it is important to assess which words are potentially non-understandable and require further explanations. The purpose of our work is to build specific lexicon in which the words are rated according to whether they are understandable or non-understandable. We propose to work with medical words in French such as provided by an international medical terminology. The terms are segmented in single words and then each word is manually processed by three annotators. The objective is to assign each word into one of the three categories: I can understand, I am not sure, I cannot understand. The annotators do not have medical training nor they present specific medical problems. They are supposed to represent an average patient. The inter-annotator agreement is then computed. The content of the categories is analyzed. Possible applications in which this lexicon can be helpful are proposed and discussed. The rated lexicon is freely available for the research purposes. It is accessible online at http://natalia.grabar.perso.sfr.fr/rated-lexicon.html

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Proceedings of the 5th International Workshop on Computational Terminology (Computerm2016)
Patrick Drouin | Natalia Grabar | Thierry Hamon | Kyo Kageura | Koichi Takeuchi
Proceedings of the 5th International Workshop on Computational Terminology (Computerm2016)

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Proceedings of the Seventh International Workshop on Health Text Mining and Information Analysis
Cyril Grouin | Thierry Hamon | Aurélie Névéol | Pierre Zweigenbaum
Proceedings of the Seventh International Workshop on Health Text Mining and Information Analysis

2015

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Proceedings of the Sixth International Workshop on Health Text Mining and Information Analysis
Cyril Grouin | Thierry Hamon | Aurélie Névéol | Pierre Zweigenbaum
Proceedings of the Sixth International Workshop on Health Text Mining and Information Analysis

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Extraction automatique de paraphrases grand public pour les termes médicaux
Natalia Grabar | Thierry Hamon
Actes de la 22e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Nous sommes tous concernés par notre état de santé et restons sensibles aux informations de santé disponibles dans la société moderne à travers par exemple les résultats des recherches scientifiques, les médias sociaux de santé, les documents cliniques, les émissions de télé et de radio ou les nouvelles. Cependant, il est commun de rencontrer dans le domaine médical des termes très spécifiques (e.g., blépharospasme, alexitymie, appendicectomie), qui restent difficiles à comprendre par les non spécialistes. Nous proposons une méthode automatique qui vise l’acquisition de paraphrases pour les termes médicaux, qui soient plus faciles à comprendre que les termes originaux. La méthode est basée sur l’analyse morphologique des termes, l’analyse syntaxique et la fouille de textes non spécialisés. L’analyse et l’évaluation des résultats indiquent que de telles paraphrases peuvent être trouvées dans les documents non spécialisés et présentent une compréhension plus facile. En fonction des paramètres de la méthode, la précision varie entre 86 et 55%. Ce type de ressources est utile pour plusieurs applications de TAL (e.g., recherche d’information grand public, lisibilité et simplification de textes, systèmes de question-réponses).

2014

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Reducing VSM data sparseness by generalizing contexts: application to health text mining
Amandine Périnet | Thierry Hamon
Proceedings of the 5th International Workshop on Health Text Mining and Information Analysis (Louhi)

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Tuning HeidelTime for identifying time expressions in clinical texts in English and French
Thierry Hamon | Natalia Grabar
Proceedings of the 5th International Workshop on Health Text Mining and Information Analysis (Louhi)

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Automatic diagnosis of understanding of medical words
Natalia Grabar | Thierry Hamon | Dany Amiot
Proceedings of the 3rd Workshop on Predicting and Improving Text Readability for Target Reader Populations (PITR)

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Proceedings of the 4th International Workshop on Computational Terminology (Computerm)
Patrick Drouin | Natalia Grabar | Thierry Hamon | Kyo Kageura
Proceedings of the 4th International Workshop on Computational Terminology (Computerm)

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Generalising and Normalising Distributional Contexts to Reduce Data Sparsity: Application to Medical Corpora
Amandine Périnet | Thierry Hamon
Proceedings of the 4th International Workshop on Computational Terminology (Computerm)

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Unsupervised Method for the Acquisition of General Language Paraphrases for Medical Compounds
Natalia Grabar | Thierry Hamon
Proceedings of the 4th International Workshop on Computational Terminology (Computerm)

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Automatic Analysis of Scientific and Literary Texts. Presentation and Results of the DEFT2014 Text Mining Challenge (Analyse automatique de textes littéraires et scientifiques : présentation et résultats du défi fouille de texte DEFT2014) [in French]
Thierry Hamon | Quentin Pleplé | Patrick Paroubek | Pierre Zweigenbaum | Cyril Grouin
TALN-RECITAL 2014 Workshop DEFT 2014 : DÉfi Fouille de Textes (DEFT 2014 Workshop: Text Mining Challenge)

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Reducing data sparsity by generalising distributional contexts: application to specialised texts (Réduction de la dispersion des données par généralisation des contextes distributionnels : application aux textes de spécialité) [in French]
Amandine Périnet | Thierry Hamon
Proceedings of TALN 2014 (Volume 1: Long Papers)

2013

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BioNLP Shared Task 2013: Supporting Resources
Pontus Stenetorp | Wiktoria Golik | Thierry Hamon | Donald C. Comeau | Rezarta Islamaj Doğan | Haibin Liu | W. John Wilbur
Proceedings of the BioNLP Shared Task 2013 Workshop

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Grouping of terms based on linguistic and semantic regularities in a cross-lingual context (Groupement de termes basé sur des régularités linguistiques et sémantiques dans un contexte cross-langue) [in French]
Marie Dupuch | Thierry Hamon | Natalia Grabar
Proceedings of TALN 2013 (Volume 1: Long Papers)

2012

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Proceedings of the Workshop on Innovative Hybrid Approaches to the Processing of Textual Data
Natalia Grabar | Marie Dupuch | Amandine Périnet | Thierry Hamon
Proceedings of the Workshop on Innovative Hybrid Approaches to the Processing of Textual Data

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Acquisition terminologique pour identifier les mots-clés d’articles scientifiques (Terminological acquisition for identifying keywords of scientific articles) [in French]
Thierry Hamon
JEP-TALN-RECITAL 2012, Workshop DEFT 2012: DÉfi Fouille de Textes (DEFT 2012 Workshop: Text Mining Challenge)

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Semantic distance and terminology structuring methods for the detection of semantically close terms
Marie Dupuch | Laëtitia Dupuch | Thierry Hamon | Natalia Grabar
BioNLP: Proceedings of the 2012 Workshop on Biomedical Natural Language Processing

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Combining Compositionality and Pagerank for the Identification of Semantic Relations between Biomedical Words
Thierry Hamon | Christopher Engström | Mounira Manser | Zina Badji | Natalia Grabar | Sergei Silvestrov
BioNLP: Proceedings of the 2012 Workshop on Biomedical Natural Language Processing

2009

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Profilage sémantique endogène des relations de synonymie au sein de Gene Ontology
Thierry Hamon | Natalia Grabar
Actes de la 16ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles courts

Le calcul de la similarité sémantique entre les termes repose sur l’existence et l’utilisation de ressources sémantiques. Cependant de telles ressources, qui proposent des équivalences entre entités, souvent des relations de synonymie, doivent elles-mêmes être d’abord analysées afin de définir des zones de fiabilité où la similarité sémantique est plus forte. Nous proposons une méthode d’acquisition de synonymes élémentaires grâce à l’exploitation des terminologies structurées au travers l’analyse de la structure syntaxique des termes complexes et de leur compositionnalité. Les synonymes acquis sont ensuite profilés grâce aux indicateurs endogènes inférés automatiquement à partir de ces mêmes terminologies (d’autres types de relations, inclusions lexicales, productivité, forme des composantes connexes). Dans le domaine biomédical, il existe de nombreuses terminologies structurées qui peuvent être exploitées pour la constitution de ressources sémantiques. Le travail présenté ici exploite une de ces terminologies, Gene Ontology.

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Actes de la 16ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. REncontres jeunes Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues
Thibault Mondary | Aurélien Bossard | Thierry Hamon
Actes de la 16ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. REncontres jeunes Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues

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Exploring Graph Structure for Detection of Reliability Zones within Synonym Resources: Experiment with the Gene Ontology
Thierry Hamon | Natalia Grabar
Proceedings of the BioNLP 2009 Workshop

2007

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OGMIOS : une plate-forme d’annotation linguistique de collection de documents issus du Web
Thierry Hamon | Julien Derivière | Adeline Nazarenko
Actes de la 14ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Posters

L’un des objectifs du projet ALVIS est d’intégrer des informations linguistiques dans des moteurs de recherche spécialisés. Dans ce contexte, nous avons conçu une plate-forme d’enrichissement linguistique de documents issus du Web, OGMIOS, exploitant des outils de TAL existants. Les documents peuvent être en français ou en anglais. Cette architecture est distribuée, afin de répondre aux contraintes liées aux traitements de gros volumes de textes, et adaptable, pour permettre l’analyse de sous-langages. La plate-forme est développée en Perl et disponible sous forme de modules CPAN. C’est une structure modulaire dans lequel il est possible d’intégrer de nouvelles ressources ou de nouveaux outils de TAL. On peut ainsi définir des configuration différentes pour différents domaines et types de collections. Cette plateforme robuste permet d’analyser en masse des données issus du web qui sont par essence très hétérogènes. Nous avons évalué les performances de la plateforme sur plusieurs collections de documents. En distribuant les traitements sur vingt machines, une collection de 55 329 documents du domaine de la biologie (106 millions de mots) a été annotée en 35 heures tandis qu’une collection de 48 422 dépêches relatives aux moteurs de recherche (14 millions de mots) a été annotée en 3 heures et 15 minutes.

2006

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The ALVIS Format for Linguistically Annotated Documents
A. Nazarenko | E. Alphonse | J. Derivière | T. Hamon | G. Vauvert | D. Weissenbacher
Proceedings of the Fifth International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC’06)

The paper describes the ALVIS annotation format and discusses the problems that we encountered for the indexing of large collections of documents for topic specific search engines. This paper is exemplified on the biological domain and on MedLine abstracts, as developing a specialized search engine for biologist is one of the ALVIS case studies. The ALVIS principle for linguistic annotations is based on existing works and standard propositions. We made the choice of stand-off annotations rather than inserted mark-up, and annotations are encoded as XML elements which form the linguistic subsection of the document record.

2005

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Comment mesurer la couverture d’une ressource terminologique pour un corpus ?
Goritsa Ninova | Adeline Nazarenko | Thierry Hamon | Sylvie Szulman
Actes de la 12ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Cet article propose une définition formelle de la notion de couverture lexicale. Celleci repose sur un ensemble de quatre métriques qui donnent une vue globale de l’adéquation d’une ressource lexicale à un corpus et permettent ainsi de guider le choix d’une ressource en fonction d’un corpus donné. Les métriques proposées sont testées dans le contexte de l’analyse de corpus spécialisés en génomique : 5 terminologies différentes sont confrontées à 4 corpus. La combinaison des valeurs obtenues permet de discerner différents types de relations entre ressources et corpus.

2004

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Event-Based Information Extraction for the Biomedical Domain: the Caderige Project
Erick Alphonse | Sophie Aubin | Philippe Bessières | Gilles Bisson | Thierry Hamon | Sandrine Lagarrigue | Adeline Nazarenko | Alain-Pierre Manine | Claire Nédellec | Mohamed Ould Abdel Vetah | Thierry Poibeau | Davy Weissenbacher
Proceedings of the International Joint Workshop on Natural Language Processing in Biomedicine and its Applications (NLPBA/BioNLP)

2002

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How to evaluate necessary cooperative systems of terminology building?
Thierry Hamon | Olivier Hû
Proceedings of the Third International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC’02)

2001

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Exploitation de l’expertise humaine dans un processus de constitution de terminologie
Thierry Hamon | Adeline Nazarenko
Actes de la 8ème conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Le processus de construction de terminologie ne peut être entièrement automatisé. Les méthodes et des outils de la terminologie computationnelle permettent de prendre en charge une partie de la tâche, mais l’expertise humaine garde une place prépondérant. Le défi pour les outils terminologiques est de dégrossir les tâches qui sont soit trop longues soit trop complexes pour l’utilisateur tout en permettant à ce dernier d’intégrer ses propres connaissances spécialisées et en lui laissant le contrôle sur la terminologie à construire. Nous montrons ici comment le rôle de cette expertise est pris en compte dans SynoTerm, l’outil d’acquisition de relation de synonymie entre termes que nous avons d ́eveloppé.

1998

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A step towards the detection of semantic variants of terms in technical documents
Thierry Hamon | Adeline Nazarenko | Cecile Gros
COLING 1998 Volume 1: The 17th International Conference on Computational Linguistics

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A Step towards the Detection of Semantic Variants of Terms in Technical Documents
Thierry Hamon | Adeline Nazarenko | Cecile Gros
36th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics and 17th International Conference on Computational Linguistics, Volume 1