Comment affiner un transformeur pour comprendre les abréviations courtes dans les textes médicaux?

Pour affiner le transformeur pour la tâche de compréhension des abréviations médicales courtes, il est nécessaire de préparer un ensemble de données spécialisé avec des exemples d’abréviations et leurs décryptages dans le contexte. Il est important que les données reflètent la diversité des abréviations et leur utilisation dans les textes médicaux.

Étapes principales :

1. Préparer les données : recueillir des paires (abréviation, décryptage) avec contexte. On peut utiliser des corpus annotés ou créer manuellement.
2. Choisir le modèle : utiliser un transformeur pré-entraîné, par exemple BioBERT ou ClinicalBERT, déjà entraînés sur des textes médicaux.
3. Format de la tâche : peut être formulé comme une tâche d’étiquetage de séquences (reconnaissance d’abréviations et de leurs extensions) ou comme une tâche seq2seq (transformer l’abréviation en décryptage).
4. Fine-tuning : entraîner le modèle sur les données préparées en utilisant une fonction de perte appropriée (par exemple, entropie croisée), en contrôlant le surapprentissage.

Exemple pour seq2seq avec Transformers de Hugging Face (pseudo-code) :

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("facebook/bart-base")
model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("facebook/bart-base")

inputs = tokenizer(["BP"], return_tensors="pt")  # BP - abréviation
labels = tokenizer(["blood pressure"], return_tensors="pt").input_ids

outputs = model(input_ids=inputs.input_ids, labels=labels)
loss = outputs.loss
loss.backward()
# optimizer.step() et al.

Il est également utile d’ajouter dans le dictionnaire du modèle les abréviations les plus courantes pour améliorer la tokenisation. Ainsi, le modèle pourra mieux comprendre et déchiffrer les abréviations médicales.