Détection automatique de phrases parallèles dans un corpus biomédical comparable technique/simplifié

International audienceAutomatic detection of parallel sentences in comparable biomedical corpora Parallel sentences provide identical or semantically similar information which gives important clues on language. When sentences vary by their register (like expert vs non-expert), they can be exploited for the automatic text simplification. The aim of text simplification is to improve the understanding of texts. For instance, in the biomedical field, simplification may permit patients to understand better medical texts in relation to their health. Yet, there is currently very few resources for the simplification of French texts. We propose to exploit comparable corpora, which are distinguished by their technicality, to detect parallel sentences and to align them. The reference data are created manually and show 0.76 inter-annotator agreement. We perform experiments on balanced and imbalanced data. The results on balanced data reach up to 0.94 F-measure. On imbalanced data, the results are lower (up to 0.92 F-measure) but remain competitive when using classification models trained on balanced data.Les phrases parallèles contiennent des informations identiques ou très proches sémantiquement et offrent des indications importantes sur le fonctionnement de la langue. Lorsque les phrases sont différenciées par leur registre (comme expert vs. non-expert), elles peuvent être exploitées pour la simplification automatique de textes. Le but de la simplification automatique est d'améliorer la compréhension de textes. Par exemple, dans le domaine biomédical, la simplification peut permettre aux patients de mieux comprendre les textes relatifs à leur santé. Il existe cependant très peu de ressources pour la simplification en français. Nous proposons donc d'exploiter des corpus com-parables, différenciés par leur technicité, pour y détecter des phrases parallèles et les aligner. Les données de référence sont créées manuellement et montrent un accord inter-annotateur de 0,76. Nous expérimentons sur des données équilibrées et déséquilibrées. La F-mesure sur les données équilibrées atteint jusqu'à 0,94. Sur les données déséquilibrées, les résultats sont plus faibles (jusqu'à 0,92 de F-mesure) mais restent compétitifs lorsque les modèles sont entraînés sur les données équilibrées

Identification of Parallel Sentences in Comparable Monolingual Corpora from Different Registers

International audienceParallel aligned sentences provide useful information for different NLP applications. Yet, this kind of data is seldom available, especially for languages other than English. We propose to exploit comparable corpora in French which are distinguished by their registers (spe-cialized and simplified versions) to detect and align parallel sentences. These corpora are related to the biomedical area. Our purpose is to state whether a given pair of specialized and simplified sentences is to be aligned or not. Manually created reference data show 0.76 inter-annotator agreement. We exploit a set of features and several automatic classi-fiers. The automatic alignment reaches up to 0.93 Precision, Recall and F-measure. In order to better evaluate the method, it is applied to data in English from the SemEval STS competitions. The same features and models are applied in monolingual and cross-lingual contexts , in which they show up to 0.90 and 0.73 F-measure, respectively