Avancées collaboratives dans le traitement du NLP biomédical

Le traitement du langage naturel en bio-médical (NLP) c'est super important, mais ça peut être galère pour plein de chercheurs. Souvent, c'est à cause de la masse de textes variés à gérer. Pour ça, des outils et solutions sont sans cesse créés et améliorés. Cet article explique comment l'industrie et le monde académique ont bossé ensemble pour trouver un moyen efficace de traiter les données bio-médicales et d'identifier les entités et relations importantes dans la littérature scientifique.

#Le Défi

Un concours appelé le LitCoin NLP Challenge a impliqué l'extraction d'infos à partir d'articles scientifiques. Ça s'est passé en 2022 et environ 200 équipes y ont participé. Les participants devaient extraire des concepts scientifiques des papiers de recherche. Ils devaient identifier des entités comme des maladies, des produits chimiques et des organismes dans le texte. En plus, ils devaient trouver les relations entre ces entités et les classifier comme nouvelles ou existantes.

#L'Approche d'Équipe

Notre équipe a mélangé les forces de l'académique et de l'industrie. On a utilisé des outils développés par une boîte d'ingénierie de données pour traiter les données efficacement. En parallèle, on a utilisé des systèmes académiques conçus pour reconnaître des entités nommées et extraire des relations. Cette approche nous a permis de créer un pipeline complet pour gérer les énormes volumes de données du concours.

#Gestion des données

Les données bio-médicales existent sous plein de formats, ce qui les rend complexes et difficiles à manipuler. Que ce soit à partir de textes simples ou de graphiques de connaissances structurés, les données doivent être bien organisées pour être utiles. Vu les gros volumes de données dans le domaine bio-médical, il était essentiel de développer des solutions flexibles capables de gérer différents formats efficacement.

Le partenaire industriel a fourni plein de commandes pour créer des programmes flexibles. Ces programmes fonctionnent bien avec n'importe quel type de données textuelles et sont faits pour être rapides et efficaces. Beaucoup de ces commandes sont meilleures que les outils traditionnels des systèmes d'exploitation, et elles nous permettent de bâtir rapidement des pipelines de traitement de données robustes.

#Reconnaissance des Entités Nommées (NER)

La première étape de notre process, c'était la reconnaissance des entités nommées. On voulait identifier des types spécifiques d'entités dans le texte, comme des maladies, des produits chimiques et des organismes. Par exemple, si une phrase mentionnait "leucodystrophie métachromatique", notre but était de la reconnaître comme une maladie.

Pour faire ça, on a utilisé une variété de datasets déjà étiquetés avec des infos sur différentes entités. On a formaté ces datasets pour les adapter aux exigences de nos modèles. Après avoir préparé les données, on a construit six modèles différents basés sur un outil appelé PubMedBERT. Chaque modèle se concentrait sur la reconnaissance d'un type d'entité. Ensuite, on a formé ces modèles avec les datasets préparés.

#Comment NER a Fonctionné

Le process a commencé par la conversion des données brutes d'entraînement en un format spécifique, et on a fusionné différentes sources de données en un seul fichier. On a utilisé les commandes du partenaire industriel pour prétraiter et organiser les données rapidement. Cette mise en place efficace nous a permis de créer des modèles capables de reconnaître précisément diverses entités dans un nouveau texte.

On a entraîné les modèles, en se concentrant sur l'optimisation de plusieurs paramètres comme les taux d'apprentissage et les tailles de lot. Ensuite, on a testé les modèles sur un dataset séparé pour s'assurer qu'ils reconnaissaient bien les entités. Les modèles ont traité des phrases pour trouver des mentions de maladies, de produits chimiques ou d'autres termes pertinents.

#Extraction de relations (RE)

Après avoir identifié les entités, l'étape suivante était de trouver les relations entre elles. Ça impliquait de déterminer comment différentes entités sont connectées, comme si un médicament affecte une maladie particulière. Chaque relation a été classifiée en types spécifiques, comme "Corrélation Positive" ou "Corrélation Négative", et étiquetée comme "Nouvelle" ou "Pas Nouvelle".

Le process d'extraction de relations comportait plusieurs étapes. D'abord, on a prétraité les données pour s'assurer qu'elles contenaient le contexte pertinent. Ensuite, on a construit des modèles pour identifier les relations basées sur les entités reconnues dans l'étape précédente. En utilisant des ontologies établies, on a pu enrichir notre compréhension des relations entre entités.

#Comment RE a Fonctionné

Pour la deuxième partie du défi, après avoir prétraité les données, on les a reliées à des ontologies existantes qui fournissent un contexte supplémentaire pour les entités concernées. Par exemple, on a connecté des entités de maladies et de produits chimiques à des classifications médicales.

On a utilisé un système spécifique qui exploitait des techniques avancées pour comprendre les relations. Il a traité l'ensemble du résumé et cherché des relations potentielles entre les entités. L'approche nous a permis de tirer parti des connaissances existantes provenant de sources externes pour améliorer la précision de nos résultats.

#Résultats et Évaluation

Pour les deux parties du défi, on a suivi des directives d'évaluation strictes. La première partie de la compétition était centrée sur la reconnaissance des entités, tandis que la seconde portait sur l'identification des relations. Notre équipe a obtenu des résultats significatifs, remportant un prix pour notre approche combinée lors de la compétition.

Notre pipeline de reconnaissance d'entités a bien fonctionné, obtenant un score élevé par rapport aux autres équipes. L'extraction de relations a également donné des résultats positifs, même s'il y a toujours de la place pour s'améliorer. On a reconnu que même si nos modèles étaient efficaces, des avancées technologiques pourraient encore améliorer leurs performances.

#Améliorations Futures

En regardant vers l'avenir, on vise à affiner nos modèles de reconnaissance des entités en élargissant et en améliorant les datasets d'entraînement. Il y a besoin d'explorer différentes techniques pour améliorer la manière dont les modèles classifient les entités et les relations. L'intégration de plus de sources de données externes pourrait mener à une meilleure précision et efficacité.

On compte aussi continuer à travailler avec les outils industriels qui se sont révélés bénéfiques pendant la compétition. Explorer comment ceux-ci peuvent être intégrés davantage dans nos tâches NLP sera une priorité. Cette collaboration pourrait mener à des solutions innovantes pour traiter des données bio-médicales dans de futurs projets.

#Conclusion

Le travail présenté montre une forte collaboration entre l'industrie et l'académie. En utilisant des outils de traitement de données efficaces et des modèles conçus pour la reconnaissance d'entités et l'extraction de relations, on a réussi à relever un défi important dans le domaine bio-médical. Les résultats de la compétition ont mis en lumière le potentiel de combiner différentes expertises pour faire avancer la recherche en traitement du langage naturel.

L'expérience acquise lors de ce projet va guider nos efforts futurs, en particulier pour élargir les datasets et affiner nos approches afin d'améliorer les performances. Cette collaboration représente un pas en avant dans notre capacité à analyser et à utiliser la littérature bio-médicale à plus grande échelle.