Vers un modèle d'indexation sémantique adapté aux dossiers médicaux de patients

International audienceCe papier présente un modèle d'indexation sémantique adapté aux dossiers électroniques de patients. Ce modèle servira de support à des processus de recherche d'information médicale, permettant à terme de promouvoir l'expérience collective des médecins. Compte tenu de la spécificité de ce type de documents, le processus d'indexation est basé sur la succession d'étapes d'annotation sémantique fondée sur l'utilisation de MeSH (Medical Subject Headings), de désambiguïsation répondant au problème d'homonymie, d'extraction de valeurs cliniques, puis de pondération des concepts. Le schéma de pondération tient compte du niveau de description de l'index (document ou dossier) ainsi que de la localisation des concepts dans le document et dans la hiérarchie de MeSH et ce, dans le but de traduire à la fois leur spécificité et leur centralité. Le modèle d'indexation proposé est évalué sur un corpus de dossiers électroniques de patients et montre son efficacité pour ce type de documents

Structuration sématique de documents XML centres-documents

La numérisation des documents et le développement des technologies Internet ont engendré une augmentation permanente du nombre de documents et de types de documents disponibles. Face à cette masse documentaire, XML (eXtensible Markup Language) s’est imposé comme format standard de structuration et d’échange de documents. Ainsi, un nombre de plus en plus important de documents devient disponible sous ce format. Ces documents XML peuvent être classés en deux types : les documents XML orienté-données et les documents XML orienté-textes. Les documents XML orienté-données sont constitués d’un ensemble d’éléments généralement courts et précis et sont similaires aux données relationnelles. Nous constatons que les balises utilisées pour ce type de documents décrivent généralement d’une manière précise le contenu, et offrent la sémantique basique nécessaire à la description de l’information (Exemples de balises : Article, Client, Quantité, Prix). A contrario, les documents XML orienté-textes sont riches en texte et utilisent des balises qui reflètent la plupart du temps un découpage (structurel) logique (exemples de balises : Contenu, Section, Paragraphe). Malheureusement, ces balises n’ont qu’une très pauvre vocation sémantique. Partant de cette constatation, le développement d’approches supportées par des outils automatisés permettant de décrire la sémantique des documents XML orientés-textes devient un besoin urgent, voire une nécessité pour certains usages. Dans ce contexte, nous proposons une approche de structuration sémantique des documents XML à partir de leurs structures logiques et de leurs contenus. Elle construit une arborescence de concepts. Cette approche de structuration sémantique passe par quatre phases : 1) Extraction des termes des contenus des documents en utilisant des techniques de recherche d’information ; 2) Détermination d’une taxonomie1 qui sera affectée au document, c’est-à-dire celle qui correspond au mieux à sa sémantique (cette étape se base sur une démarche de pondération d’un ensemble de taxonomies candidates) ; 3) Affectation, à chaque élément feuille de la structure logique du document, du concept le plus significatif à partir de la taxonomie retenue ; 4) Inférence de concepts aux éléments non feuilles du document. Notre approche de structuration sémantique des documents se base sur l’indexation sémantique et diffère des autres travaux par : 1) Le choix d’une taxonomie appropriée pour chaque document, il s’agit de déterminer la taxonomie qui décrit au mieux la sémantique du document, et 2) La pondération des concepts extraits de manière à donner plus d’importance aux concepts les plus spécifiques car nous partons du constat suivant : plus le niveau auquel se situe le concept est bas dans la hiérarchie, plus l’information qu’il apporte est fine et ciblée. Pour exploiter ces structures sémantiques, nous avons étendu le méta-modèle d’entrepôts de documents pour assurer leur stockage. De plus, nous avons introduit le concept de métadocument afin de permettre l’interrogation de ces structures sémantiques. Enfin, pour évaluer nos propositions, nous avons mené un ensemble d’expérimentations sur la collection de documents XML ImageCLEFMed 2010 en utilisant la ressource sémantique MeSH (NML's Medical Subject Headings). Les résultats obtenus montrent que l’algorithme de pondération des concepts des taxonomies qui a été proposé permet de sélectionner avec précision la taxonomie pertinente pour un document donné et, en conséquence, les concepts pertinents à affecter aux éléments feuilles de la structure sémantique de ce document.Le résumé en anglais n'a pas été communiqué par l'auteur

Structuration sématique de documents XML centres-documents

La numérisation des documents et le développement des technologies Internet ont engendré une augmentation permanente du nombre de documents et de types de documents disponibles. Face à cette masse documentaire, XML (eXtensible Markup Language) s’est imposé comme format standard de structuration et d’échange de documents. Ainsi, un nombre de plus en plus important de documents devient disponible sous ce format. Ces documents XML peuvent être classés en deux types : les documents XML orienté-données et les documents XML orienté-textes. Les documents XML orienté-données sont constitués d’un ensemble d’éléments généralement courts et précis et sont similaires aux données relationnelles. Nous constatons que les balises utilisées pour ce type de documents décrivent généralement d’une manière précise le contenu, et offrent la sémantique basique nécessaire à la description de l’information (Exemples de balises : Article, Client, Quantité, Prix). A contrario, les documents XML orienté-textes sont riches en texte et utilisent des balises qui reflètent la plupart du temps un découpage (structurel) logique (exemples de balises : Contenu, Section, Paragraphe). Malheureusement, ces balises n’ont qu’une très pauvre vocation sémantique. Partant de cette constatation, le développement d’approches supportées par des outils automatisés permettant de décrire la sémantique des documents XML orientés-textes devient un besoin urgent, voire une nécessité pour certains usages. Dans ce contexte, nous proposons une approche de structuration sémantique des documents XML à partir de leurs structures logiques et de leurs contenus. Elle construit une arborescence de concepts. Cette approche de structuration sémantique passe par quatre phases : 1) Extraction des termes des contenus des documents en utilisant des techniques de recherche d’information ; 2) Détermination d’une taxonomie1 qui sera affectée au document, c’est-à-dire celle qui correspond au mieux à sa sémantique (cette étape se base sur une démarche de pondération d’un ensemble de taxonomies candidates) ; 3) Affectation, à chaque élément feuille de la structure logique du document, du concept le plus significatif à partir de la taxonomie retenue ; 4) Inférence de concepts aux éléments non feuilles du document. Notre approche de structuration sémantique des documents se base sur l’indexation sémantique et diffère des autres travaux par : 1) Le choix d’une taxonomie appropriée pour chaque document, il s’agit de déterminer la taxonomie qui décrit au mieux la sémantique du document, et 2) La pondération des concepts extraits de manière à donner plus d’importance aux concepts les plus spécifiques car nous partons du constat suivant : plus le niveau auquel se situe le concept est bas dans la hiérarchie, plus l’information qu’il apporte est fine et ciblée. Pour exploiter ces structures sémantiques, nous avons étendu le méta-modèle d’entrepôts de documents pour assurer leur stockage. De plus, nous avons introduit le concept de métadocument afin de permettre l’interrogation de ces structures sémantiques. Enfin, pour évaluer nos propositions, nous avons mené un ensemble d’expérimentations sur la collection de documents XML ImageCLEFMed 2010 en utilisant la ressource sémantique MeSH (NML's Medical Subject Headings). Les résultats obtenus montrent que l’algorithme de pondération des concepts des taxonomies qui a été proposé permet de sélectionner avec précision la taxonomie pertinente pour un document donné et, en conséquence, les concepts pertinents à affecter aux éléments feuilles de la structure sémantique de ce document.Le résumé en anglais n'a pas été communiqué par l'auteur

Accès à l'information biomédicale : vers une approche d'indexation et de recherche d'information conceptuelle basée sur la fusion de ressources termino-ontologiques

La recherche d'information (RI) est une discipline scientifique qui a pour objectif de produire des solutions permettant de sélectionner à partir de corpus d'information celle qui sont dites pertinentes pour un utilisateur ayant exprimé une requête. Dans le contexte applicatif de la RI biomédicale, les corpus concernent différentes sources d'information du domaine : dossiers médicaux de patients, guides de bonnes pratiques médicales, littérature scientifique du domaine médical etc. Les besoins en information peuvent concerner divers profils : des experts médicaux, des patients et leurs familles, des utilisateurs néophytes etc. Plusieurs défis sont liés spécifiquement à la RI biomédicale : la représentation "spécialisée" des documents, basés sur l'usage des ressources terminologiques du domaine, le traitement des synonymes, des acronymes et des abréviations largement pratiquée dans le domaine, l'accès à l'information guidé par le contexte du besoin et des profils des utilisateurs. Nos travaux de thèse s'inscrivent dans le domaine général de la RI biomédicale et traitent des défis de représentation de l'information biomédicale et de son accès. Sur le volet de la représentation de l'information, nous proposons des techniques d'indexation de documents basées sur : 1) la reconnaissance de concepts termino-ontologiques : cette reconnaissance s'apparente à une recherche approximative de concepts pertinents associés à un contenu, vu comme un sac de mots. La technique associée exploite à la fois la similitude structurelle des contenus informationnels des concepts vis-à-vis des documents mais également la similitude du sujet porté par le document et le concept, 2) la désambiguïsation des entrées de concepts reconnus en exploitant la branche liée au sous-domaine principal de la ressource termino-ontologique, 3) l'exploitation de différentes ressources termino-ontologiques dans le but de couvrir au mieux la sémantique du contenu documentaire. Sur le volet de l'accès à l'information, nous proposons des techniques d'appariement basées sur l'expansion combinée de requêtes et des documents guidées par le contexte du besoin en information d'une part et des contenus documentaires d'autre part. Notre analyse porte essentiellement sur l'étude de l'impact des différents paramètres d'expansion sur l'efficacité de la recherche : distribution des concepts dans les ressources ontologiques, modèle de fusion des concepts, modèle de pondération des concepts, etc. L'ensemble de nos contributions, en termes de techniques d'indexation et d'accès à l'information ont fait l'objet d'évaluation expérimentale sur des collections de test dédiées à la recherche d'information médicale, soit du point de vue de la tâche telles que TREC Medical track, CLEF Image, Medical case ou des collections de test telles que TREC Genomics.Information Retrieval (IR) is a scientific field aiming at providing solutions to select relevant information from a corpus of documents in order to answer the user information need. In the context of biomedical IR, there are different sources of information: patient records, guidelines, scientific literature, etc. In addition, the information needs may concern different profiles : medical experts, patients and their families, and other users ... Many challenges are specifically related to the biomedical IR : the document representation, the usage of terminologies with synonyms, acronyms, abbreviations as well as the access to the information guided by the context of information need and the user profiles. Our work is most related to the biomedical IR and deals with the challenges of the representation of biomedical information and the access to this rich source of information in the biomedical domain.Concerning the representation of biomedical information, we propose techniques and approaches to indexing documents based on: 1) recognizing and extracting concepts from terminologies : the method of concept extraction is basically based on an approximate lookup of candidate concepts that could be useful to index the document. This technique expoits two sources of evidence : (a) the content-based similarity between concepts and documents and (b) the semantic similarity between them. 2) disambiguating entry terms denoting concepts by exploiting the polyhierarchical structure of a medical thesaurus (MeSH - Medical Subject Headings). More specifically, the domains of each concept are exploited to compute the semantic similarity between ambiguous terms in documents. The most appropriate domain is detected and associated to each term denoting a particular concept. 3) exploiting different termino-ontological resources in an attempt to better cover the semantics of document contents. Concerning the information access, we propose a document-query matching method based on the combination of document and query expansion techniques. Such a combination is guided by the context of information need on one hand and the semantic context in the document on the other hand. Our analysis is essentially based on the study of factors related to document and query expansion that could have an impact on the IR performance: distribution of concepts in termino-ontological resources, fusion techniques for concept extraction issued from multiple terminologies, concept weighting models, etc

Contribution à la construction d’ontologies et à la recherche d’information : application au domaine médical

This work aims at providing efficient access to relevant information among the increasing volume of digital data. Towards this end, we studied the benefit from using ontology to support an information retrieval (IR) system.We first described a methodology for constructing ontologies. Thus, we proposed a mixed method which combines natural language processing techniques for extracting knowledge from text and the reuse of existing semantic resources for the conceptualization step. We have also developed a method for aligning terms in English and French in order to enrich terminologically the resulting ontology. The application of our methodology resulted in a bilingual ontology dedicated to Alzheimer’s disease.We then proposed algorithms for supporting ontology-based semantic IR. Thus, we used concepts from ontology for describing documents automatically and for query reformulation. We were particularly interested in: 1) the extraction of concepts from texts, 2) the disambiguation of terms, 3) the vectorial weighting schema adapted to concepts and 4) query expansion. These algorithms have been used to implement a semantic portal about Alzheimer’s disease. Further, because the content of documents are not always fully available, we exploited incomplete information for identifying the concepts, which are relevant for indexing the whole content of documents. Toward this end, we have proposed two classification methods: the first is based on the k nearest neighbors’ algorithm and the second on the explicit semantic analysis. The two methods have been evaluated on large standard collections of biomedical documents within an international challenge.Ce travail vise à permettre un accès efficace à des informations pertinentes malgré le volume croissant des données disponibles au format électronique. Pour cela, nous avons étudié l’apport d’une ontologie au sein d’un système de recherche d'information (RI).Nous avons tout d’abord décrit une méthodologie de construction d’ontologies. Ainsi, nous avons proposé une méthode mixte combinant des techniques de traitement automatique des langues pour extraire des connaissances à partir de textes et la réutilisation de ressources sémantiques existantes pour l’étape de conceptualisation. Nous avons par ailleurs développé une méthode d’alignement de termes français-anglais pour l’enrichissement terminologique de l’ontologie. L’application de notre méthodologie a permis de créer une ontologie bilingue de la maladie d’Alzheimer.Ensuite, nous avons élaboré des algorithmes pour supporter la RI sémantique guidée par une ontologie. Les concepts issus d’une ontologie ont été utilisés pour décrire automatiquement les documents mais aussi pour reformuler les requêtes. Nous nous sommes intéressés à : 1) l’identification de concepts représentatifs dans des corpus, 2) leur désambiguïsation, 3), leur pondération selon le modèle vectoriel, adapté aux concepts et 4) l’expansion de requêtes. Ces propositions ont permis de mettre en œuvre un portail de RI sémantique dédié à la maladie d’Alzheimer. Par ailleurs, le contenu des documents à indexer n’étant pas toujours accessible dans leur ensemble, nous avons exploité des informations incomplètes pour déterminer les concepts pertinents permettant malgré tout de décrire les documents. Pour cela, nous avons proposé deux méthodes de classification de documents issus d’un large corpus, l’une basée sur l’algorithme des k plus proches voisins et l’autre sur l’analyse sémantique explicite. Ces méthodes ont été évaluées sur de larges collections de documents biomédicaux fournies lors d’un challenge international

Contribution à l’amélioration de la recherche d’information par utilisation des méthodes sémantiques: application à la langue arabe

Un système de recherche d’information est un ensemble de programmes et de modules qui sert à interfacer avec l’utilisateur, pour prendre et interpréter une requête, faire la recherche dans l’index et retourner un classement des documents sélectionnés à cet utilisateur. Cependant le plus grand challenge de ce système est qu’il doit faire face au grand volume d’informations multi modales et multilingues disponibles via les bases documentaires ou le web pour trouver celles qui correspondent au mieux aux besoins des utilisateurs. A travers ce travail, nous avons présenté deux contributions. Dans la première nous avons proposé une nouvelle approche pour la reformulation des requêtes dans le contexte de la recherche d’information en arabe. Le principe est donc de représenter la requête par un arbre sémantique pondéré pour mieux identifier le besoin d'information de l'utilisateur, dont les nœuds représentent les concepts (synsets) reliés par des relations sémantiques. La construction de cet arbre est réalisée par la méthode de la Pseudo-Réinjection de la Pertinence combinée à la ressource sémantique du WordNet Arabe. Les résultats expérimentaux montrent une bonne amélioration dans les performances du système de recherche d’information. Dans la deuxième contribution, nous avons aussi proposé une nouvelle approche pour la construction d’une collection de test de recherche d’information arabe. L'approche repose sur la combinaison de la méthode de la stratégie de Pooling utilisant les moteurs de recherches et l’algorithme Naïve-Bayes de classification par l’apprentissage automatique. Pour l’expérimentation nous avons créé une nouvelle collection de test composée d’une base documentaire de 632 documents et de 165 requêtes avec leurs jugements de pertinence sous plusieurs topics. L’expérimentation a également montré l’efficacité du classificateur Bayésien pour la récupération de pertinences des documents, encore plus, il a réalisé des bonnes performances après l’enrichissement sémantique de la base documentaire par le modèle word2vec