CLISTER : un corpus pour la similarité sémantique textuelle dans des cas cliniques en français

National audienceNatural Language Processing relies on the availability of annotated corpora for training and evaluating models. There are very few resources for semantic similarity in the clinical domain in French. Herein, we introduce a definition of similarity guided by clinical facts and apply it to the development of a new shared corpus of 1,000 sentence pairs manually annotated with similarity scores. We evaluate the corpus through experiments of automatic similarity measurement. We show that a model of sentence embeddings can capture similarity with state of the art performance on the DEFT STS shared task data set (Spearman=0.8343). We also show that CLISTER is complementary to DEFT STS.Le TAL repose sur la disponibilité de corpus annotés pour l'entraînement et l'évaluation de modèles. Il existe très peu de ressources pour la similarité sémantique dans le domaine clinique en français. Dans cette étude, nous proposons une définition de la similarité guidée par l'analyse clinique et l'appliquons au développement d'un nouveau corpus partagé de 1 000 paires de phrases annotées manuellement en scores de similarité. Nous évaluons ensuite le corpus par des expériences de mesure automatique de similarité. Nous montrons ainsi qu'un modèle de plongements de phrases peut capturer la similarité avec des performances à l'état de l'art sur le corpus DEFT STS (Spearman=0,8343). Nous montrons également que le contenu du corpus CLISTER est complémentaire de celui de DEFT STS

Micro-Raman and micro-transmission imaging of epitaxial graphene grown on the Si and C faces of 6H-SiC

Micro-Raman and micro-transmission imaging experiments have been done on epitaxial graphene grown on the C- and Si-faces of on-axis 6H-SiC substrates. On the C-face it is shown that the SiC sublimation process results in the growth of long and isolated graphene ribbons (up to 600 μm) that are strain-relaxed and lightly p-type doped. In this case, combining the results of micro-Raman spectroscopy with micro-transmission measurements, we were able to ascertain that uniform monolayer ribbons were grown and found also Bernal stacked and misoriented bilayer ribbons. On the Si-face, the situation is completely different. A full graphene coverage of the SiC surface is achieved but anisotropic growth still occurs, because of the step-bunched SiC surface reconstruction. While in the middle of reconstructed terraces thin graphene stacks (up to 5 layers) are grown, thicker graphene stripes appear at step edges. In both the cases, the strong interaction between the graphene layers and the underlying SiC substrate induces a high compressive thermal strain and n-type doping

Les textes cliniques français générés sont-ils dangereusement similaires à leur source ? Analyse par plongements de phrases

International audienceLes ressources textuelles disponibles dans le domaine biomédical sont rares pour des raisons de confidentialité. Des données existent mais ne sont pas partageables, c'est pourquoi il est intéressant de s'inspirer de ces données pour en générer de nouvelles sans contrainte de partage. Une difficulté majeure de la génération de données médicales est que les données générées doivent ressembler aux données originales sans compromettre leur confidentialité. L'évaluation de cette tâche est donc difficile. Dans cette étude, nous étendons l'évaluation de corpus cliniques générés en français en y ajoutant une dimension sémantique à l'aide de plongements de phrases. Nous recherchons des phrases proches à l'aide de similarité cosinus entre plongements, et analysons les scores de similarité. Nous observons que les phrases synthétiques sont thématiquement proches du corpus original, mais suffisamment éloignées pour ne pas être de simples reformulations qui compromettraient la confidentialité

CLISTER : un corpus pour la similarité sémantique textuelle dans des cas cliniques en français

National audienceNatural Language Processing relies on the availability of annotated corpora for training and evaluating models. There are very few resources for semantic similarity in the clinical domain in French. Herein, we introduce a definition of similarity guided by clinical facts and apply it to the development of a new shared corpus of 1,000 sentence pairs manually annotated with similarity scores. We evaluate the corpus through experiments of automatic similarity measurement. We show that a model of sentence embeddings can capture similarity with state of the art performance on the DEFT STS shared task data set (Spearman=0.8343). We also show that CLISTER is complementary to DEFT STS.Le TAL repose sur la disponibilité de corpus annotés pour l'entraînement et l'évaluation de modèles. Il existe très peu de ressources pour la similarité sémantique dans le domaine clinique en français. Dans cette étude, nous proposons une définition de la similarité guidée par l'analyse clinique et l'appliquons au développement d'un nouveau corpus partagé de 1 000 paires de phrases annotées manuellement en scores de similarité. Nous évaluons ensuite le corpus par des expériences de mesure automatique de similarité. Nous montrons ainsi qu'un modèle de plongements de phrases peut capturer la similarité avec des performances à l'état de l'art sur le corpus DEFT STS (Spearman=0,8343). Nous montrons également que le contenu du corpus CLISTER est complémentaire de celui de DEFT STS

CLISTER : un corpus pour la similarité sémantique textuelle dans des cas cliniques en français

National audienceNatural Language Processing relies on the availability of annotated corpora for training and evaluating models. There are very few resources for semantic similarity in the clinical domain in French. Herein, we introduce a definition of similarity guided by clinical facts and apply it to the development of a new shared corpus of 1,000 sentence pairs manually annotated with similarity scores. We evaluate the corpus through experiments of automatic similarity measurement. We show that a model of sentence embeddings can capture similarity with state of the art performance on the DEFT STS shared task data set (Spearman=0.8343). We also show that CLISTER is complementary to DEFT STS.Le TAL repose sur la disponibilité de corpus annotés pour l'entraînement et l'évaluation de modèles. Il existe très peu de ressources pour la similarité sémantique dans le domaine clinique en français. Dans cette étude, nous proposons une définition de la similarité guidée par l'analyse clinique et l'appliquons au développement d'un nouveau corpus partagé de 1 000 paires de phrases annotées manuellement en scores de similarité. Nous évaluons ensuite le corpus par des expériences de mesure automatique de similarité. Nous montrons ainsi qu'un modèle de plongements de phrases peut capturer la similarité avec des performances à l'état de l'art sur le corpus DEFT STS (Spearman=0,8343). Nous montrons également que le contenu du corpus CLISTER est complémentaire de celui de DEFT STS

Les textes cliniques français générés sont-ils dangereusement similaires à leur source ? Analyse par plongements de phrases

International audienceLes ressources textuelles disponibles dans le domaine biomédical sont rares pour des raisons de confidentialité. Des données existent mais ne sont pas partageables, c'est pourquoi il est intéressant de s'inspirer de ces données pour en générer de nouvelles sans contrainte de partage. Une difficulté majeure de la génération de données médicales est que les données générées doivent ressembler aux données originales sans compromettre leur confidentialité. L'évaluation de cette tâche est donc difficile. Dans cette étude, nous étendons l'évaluation de corpus cliniques générés en français en y ajoutant une dimension sémantique à l'aide de plongements de phrases. Nous recherchons des phrases proches à l'aide de similarité cosinus entre plongements, et analysons les scores de similarité. Nous observons que les phrases synthétiques sont thématiquement proches du corpus original, mais suffisamment éloignées pour ne pas être de simples reformulations qui compromettraient la confidentialité

Similarité surfacique et similarité sémantique dans des cas cliniques générés

National audienceLa disponibilité restreinte des documents cliniques est un frein à la recherche en traitement automatique de la langue dans le domaine médical. Les corpus cliniques dont l'accès est relativement facile en français (E3C (Magnini et al., 2020), CAS (Grabar et al., 2018)) ne sont pas tout à fait représentatifs des documents confidentiels présents dans les hôpitaux. Le partage des connaissances au sein de la communauté scientifique est compliqué. Aucune reproductibilité n'est possible, tout comme les comparaisons avec d'autres méthodes / données. Une piste de création de ressource partageable en substitut des données confidentielles est la génération de données similaires à ces données privées. Cela pourrait permettre à des personnes ayant accès à un corpus privé de générer un corpus librement distribué à partir du premier. En partageant la méthode de génération, il serait également possible de reproduire l'expérience sur d'autres données confidentielles. La mise à disposition des données générées donnerait alors à la communauté scientifique un terrain de test, de comparaison, de discussion et d'entraide dans la recherche en TAL biomédical. Nous proposons ici une méthode d'évaluation de textes cliniques générés à base de plongements de phrases

CLISTER: A corpus for semantic textual similarity in French clinical narratives

International audienceModern Natural Language Processing relies on the availability of annotated corpora for training and evaluating models. Such resources are scarce, especially for specialized domains in languages other than English. In particular, there are very few resources for semantic similarity in the clinical domain in French. This can be useful for many biomedical natural language processing applications, including text generation. We introduce a definition of similarity that is guided by clinical facts and apply it to the development of a new French corpus of 1,000 sentence pairs manually annotated according to similarity scores. This new sentence similarity corpus is made freely available to the community. We further evaluate the corpus through experiments of automatic similarity measurement. We show that a model of sentence embeddings can capture similarity with state of the art performance on the DEFT STS shared task evaluation data set (Spearman=0.8343). We also show that the CLISTER corpus is complementary to DEFT STS