Automatic medical term generation for a low-resource language: translation of SNOMED CT into Basque

211 p. (eusk.) 148 p. (eng.)Tesi-lan honetan, terminoak automatikoki euskaratzeko sistemak garatu eta ebaluatu ditugu. Horretarako,SNOMED CT, terminologia kliniko zabala barnebiltzen duen ontologia hartu dugu abiapuntutzat, etaEuSnomed deritzon sistema garatu dugu horren euskaratzea kudeatzeko. EuSnomedek lau urratsekoalgoritmoa inplementatzen du terminoen euskarazko ordainak lortzeko: Lehenengo urratsak baliabidelexikalak erabiltzen ditu SNOMED CTren terminoei euskarazko ordainak zuzenean esleitzeko. Besteakbeste, Euskalterm banku terminologikoa, Zientzia eta Teknologiaren Hiztegi Entziklopedikoa, eta GizaAnatomiako Atlasa erabili ditugu. Bigarren urratserako, ingelesezko termino neoklasikoak euskaratzekoNeoTerm sistema garatu dugu. Sistema horrek, afixu neoklasikoen baliokidetzak eta transliterazio erregelakerabiltzen ditu euskarazko ordainak sortzeko. Hirugarrenerako, ingelesezko termino konplexuak euskaratzendituen KabiTerm sistema garatu dugu. KabiTermek termino konplexuetan agertzen diren habiaratutakoterminoen egiturak erabiltzen ditu euskarazko egiturak sortzeko, eta horrela termino konplexuakosatzeko. Azken urratsean, erregeletan oinarritzen den Matxin itzultzaile automatikoa osasun-zientziendomeinura egokitu dugu, MatxinMed sortuz. Horretarako Matxin domeinura egokitzeko prestatu dugu,eta besteak beste, hiztegia zabaldu diogu osasun-zientzietako testuak itzuli ahal izateko. Garatutako lauurratsak ebaluatuak izan dira metodo ezberdinak erabiliz. Alde batetik, aditu talde txiki batekin egin dugulehenengo bi urratsen ebaluazioa, eta bestetik, osasun-zientzietako euskal komunitateari esker egin dugunMedbaluatoia kanpainaren baitan azkeneko bi urratsetako sistemen ebaluazioa egin da

SNOMED CT sare semantikoa euskaratzeko aplikazioa

[EU]Master bukaerako proiektu honetan, SNOMED CT sare semantikoa euskaratzeko aplikazioaren lehenengo urratsak azaltzen ditugu. Horretarako, SNOMED CTren sakoneko analisia egin dugu, eta bio-zientzien domeinuko euskarazko baliabideak aztertu ditugu. Aplikazioaren diseinu osoa egin dugu, euskarazko ordainak lortzeko algoritmo bat definituz. Algoritmo horren lehenengo urratsa izan da inplementatu duguna, hiztegi espezializatuen parekatzeari dagokiona, alegia. Aplikazioaren hastapen hauetan emaitza itxaropentsuak lortu ditugu.[EN]This paper presents the rst steps in the development of a system to translate the SNOMED CT ontology into Basque. For this purpose, we analyzed SNOMED CT in depth and we examined the bio-medical domain resources in Basque. We did a full design of the system, de ning an algorithm to get the Basque terms. The rst step of that algorithm is what we implemented, the part that corresponds to the specialized dictionaries matching. We obtained promising results at the beginnings of the system

Automatic medical term generation for a low-resource language: translation of SNOMED CT into Basque

211 p. (eusk.) 148 p. (eng.)Tesi-lan honetan, terminoak automatikoki euskaratzeko sistemak garatu eta ebaluatu ditugu. Horretarako,SNOMED CT, terminologia kliniko zabala barnebiltzen duen ontologia hartu dugu abiapuntutzat, etaEuSnomed deritzon sistema garatu dugu horren euskaratzea kudeatzeko. EuSnomedek lau urratsekoalgoritmoa inplementatzen du terminoen euskarazko ordainak lortzeko: Lehenengo urratsak baliabidelexikalak erabiltzen ditu SNOMED CTren terminoei euskarazko ordainak zuzenean esleitzeko. Besteakbeste, Euskalterm banku terminologikoa, Zientzia eta Teknologiaren Hiztegi Entziklopedikoa, eta GizaAnatomiako Atlasa erabili ditugu. Bigarren urratserako, ingelesezko termino neoklasikoak euskaratzekoNeoTerm sistema garatu dugu. Sistema horrek, afixu neoklasikoen baliokidetzak eta transliterazio erregelakerabiltzen ditu euskarazko ordainak sortzeko. Hirugarrenerako, ingelesezko termino konplexuak euskaratzendituen KabiTerm sistema garatu dugu. KabiTermek termino konplexuetan agertzen diren habiaratutakoterminoen egiturak erabiltzen ditu euskarazko egiturak sortzeko, eta horrela termino konplexuakosatzeko. Azken urratsean, erregeletan oinarritzen den Matxin itzultzaile automatikoa osasun-zientziendomeinura egokitu dugu, MatxinMed sortuz. Horretarako Matxin domeinura egokitzeko prestatu dugu,eta besteak beste, hiztegia zabaldu diogu osasun-zientzietako testuak itzuli ahal izateko. Garatutako lauurratsak ebaluatuak izan dira metodo ezberdinak erabiliz. Alde batetik, aditu talde txiki batekin egin dugulehenengo bi urratsen ebaluazioa, eta bestetik, osasun-zientzietako euskal komunitateari esker egin dugunMedbaluatoia kanpainaren baitan azkeneko bi urratsetako sistemen ebaluazioa egin da

Snomed CT in a Language Isolate: an Algorithm for a Semiautomatic Translation

Background:: The Systematized Nomenclature of Medicine - Clinical Terms (SNOMED CT) is officially released in English and Spanish. In the Basque Autonomous Community two languages, Spanish and Basque, are official. The first attempt to semi-automatically translate the SNOMED CT terminology content to Basque, a less resourced language is presented in this paper. Methods:: A translation algorithm that has its basis in Natural Language Processing methods has been designed and partially implemented. The algorithm comprises four phases from which the first two have been implemented and quantitatively evaluated. Results:: Results are promising as we obtained the equivalents in Basque of 21.41% of the disorder terms of the English SNOMED CT release. As the methods developed are focused on that hierarchy, the results in other hierarchies are lower (12.57% for body structure descriptions, 8.80% for findings and 3% for procedures). Conclusions:: We are in the way to reach two of our objectives when translating SNOMED CT to Basque: to use our language to access rich multilingual resources and to strengthen the use of the Basque language in the biomedical area.This work was partially supported by the European Commission (325099), the Spanish Ministry of Science and Innovation (TIN2012-38584-C06-02) and the Basque Government (IT344-10 and IE12-333). Olatz Perez-de-Viñaspre's work is funded by a PhD grant from the Basque Government (BFI-2011-389)

The use of Basque language in debates in the Basque Parliament (2012-2020)

[EU] Legebiltzarretan, deliberazio demokrazien testuinguruan egindako hitzaldien azterketa garrantzitsua da, hitzaldi horiek hertsiki lotuta baitaude ekintza politikoarekin eta legegintza ekimenak garatzeko arrazoien azalpenarekin. Bestalde, azken urteotan, azterketa automatizatuei esker gehitu egin dira diskurtsoa aztertzeko aukerak, eta informazio bolumen handiak prozesatu daitezke. Testuinguru horretan, euskarak Eusko Legebiltzarrean duen erabilera aztertzen da artikulu honetan, bi legegintzaldiko (hots, 2012-2016 eta 2016-2020 legegintzaldietako) bilkuren akten azterketa automatizatuan oinarrituta. Emaitzek adierazten dutenez, euskaraz egindako agerraldien guztizko bolumena eguneroko erabilerari dagokiona baino handixeagoa da, baina adierazi beharra dago euskarari agerikotasuna emateko helburua duten protokolo erabilerak eta erabilera sinbolikoak ere identifikatu direla.[EN] The analysis of interventions in parliament, in the context of deliberative democracies, is relevant because they are closely linked to political action and to the exposition of the reasons why legislative initiatives are developed. For its part, in recent years, automated content analysis has made it possible to process large volumes of information. In this context, this article studies the use of Basque in the Basque Parliament based on the automated analysis of the minutes of the sessions during two legislatures (2012-2016 and 2016-2020). The results indicate that, in the total volume of interventions, those carried out in Basque are slightly above their daily use, although tendencies towards their formal and symbolic use that seek to make their presence visible are also identified

Automatic medical term generation for a low-resource language: translation of SNOMED CT into Basque

211 p. (eusk.) 148 p. (eng.)Tesi-lan honetan, terminoak automatikoki euskaratzeko sistemak garatu eta ebaluatu ditugu. Horretarako,SNOMED CT, terminologia kliniko zabala barnebiltzen duen ontologia hartu dugu abiapuntutzat, etaEuSnomed deritzon sistema garatu dugu horren euskaratzea kudeatzeko. EuSnomedek lau urratsekoalgoritmoa inplementatzen du terminoen euskarazko ordainak lortzeko: Lehenengo urratsak baliabidelexikalak erabiltzen ditu SNOMED CTren terminoei euskarazko ordainak zuzenean esleitzeko. Besteakbeste, Euskalterm banku terminologikoa, Zientzia eta Teknologiaren Hiztegi Entziklopedikoa, eta GizaAnatomiako Atlasa erabili ditugu. Bigarren urratserako, ingelesezko termino neoklasikoak euskaratzekoNeoTerm sistema garatu dugu. Sistema horrek, afixu neoklasikoen baliokidetzak eta transliterazio erregelakerabiltzen ditu euskarazko ordainak sortzeko. Hirugarrenerako, ingelesezko termino konplexuak euskaratzendituen KabiTerm sistema garatu dugu. KabiTermek termino konplexuetan agertzen diren habiaratutakoterminoen egiturak erabiltzen ditu euskarazko egiturak sortzeko, eta horrela termino konplexuakosatzeko. Azken urratsean, erregeletan oinarritzen den Matxin itzultzaile automatikoa osasun-zientziendomeinura egokitu dugu, MatxinMed sortuz. Horretarako Matxin domeinura egokitzeko prestatu dugu,eta besteak beste, hiztegia zabaldu diogu osasun-zientzietako testuak itzuli ahal izateko. Garatutako lauurratsak ebaluatuak izan dira metodo ezberdinak erabiliz. Alde batetik, aditu talde txiki batekin egin dugulehenengo bi urratsen ebaluazioa, eta bestetik, osasun-zientzietako euskal komunitateari esker egin dugunMedbaluatoia kanpainaren baitan azkeneko bi urratsetako sistemen ebaluazioa egin da

SNOMED CT sare semantikoa euskaratzeko aplikazioa

[EU]Master bukaerako proiektu honetan, SNOMED CT sare semantikoa euskaratzeko aplikazioaren lehenengo urratsak azaltzen ditugu. Horretarako, SNOMED CTren sakoneko analisia egin dugu, eta bio-zientzien domeinuko euskarazko baliabideak aztertu ditugu. Aplikazioaren diseinu osoa egin dugu, euskarazko ordainak lortzeko algoritmo bat definituz. Algoritmo horren lehenengo urratsa izan da inplementatu duguna, hiztegi espezializatuen parekatzeari dagokiona, alegia. Aplikazioaren hastapen hauetan emaitza itxaropentsuak lortu ditugu.[EN]This paper presents the rst steps in the development of a system to translate the SNOMED CT ontology into Basque. For this purpose, we analyzed SNOMED CT in depth and we examined the bio-medical domain resources in Basque. We did a full design of the system, de ning an algorithm to get the Basque terms. The rst step of that algorithm is what we implemented, the part that corresponds to the specialized dictionaries matching. We obtained promising results at the beginnings of the system