Analyse et transformation des questions médicales en requêtes SPARQL

RÉSUMÉ. La conception des systèmes de questions-réponses nécessite une analyse profonde des questions posées. Cette tâche primordiale requiert d’être étudiée et évaluée séparément. Dans cet article, nous nous intéressons à l’analyse de questions en domaine médical. Plus précisément, nous étudions la transformation de questions posées en langage naturel en requêtes basées sur un langage formel. Cette étude examine trois points clés : (i) Quelles sont les caractéristiques d’une question médicale, (ii) Quelles sont les méthodes les mieux adaptées pour l’extraction des informations utiles et (iii) Comment transformer les informations extraites en une représentation formelle. Nous présentons une approche sémantique comportant la reconnaissance des entités médicales, l’extraction de relations sémantiques et la transformation automatique de la question en requête(s) SPARQL. Notre étude supporte l’hypothèse que SPARQL peut représenter de nombreux types de questions. Les résultats obtenus sur un corpus de questions réelles montrent que les requêtes SPARQL sont correctes pour 62 % des questions. Ces résultats dépendent fortement de la couverture des relations traitées. Si les systèmes d’extraction d’information sont fiables, SPARQL peut représenter correctement 98 % des questions du corpus d’évaluation.