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Enregistrement W2473554196 · doi:10.29173/cais6

Apports de la generation automatique de textes en langue naturelle a la recherche d'information

2013· article· fr· W2473554196 sur OpenAlexvenueno aff
Laurence Balicco, Salaheddine Ben-Ali, Claude Ponton, Stéphanie Pouchot

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Annual Conference of CAIS / Actes du congrès annuel de l ACSI · 2013
Typearticle
Languefr
DomaineComputer Science
ThématiqueNatural Language Processing Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

L’expérience acquise dans notre équipe en recherche d’information et en génération automatique de textes (production de textes par un système informatique à partir d’un contenu formel) nous a montré que la relation de l’utilisateur avec le système de recherche d’information n’était pas naturelle, l’utilisateur devant généralement s’adapter au système. Pour simplifier cette interaction personne-système, nous avons étudié les apports d’un système de génération automatique à un système de recherche d’information. Le processus de recherche d’information se compose de trois phases :• formulation de la requête par l’utilisateur,• traitement de la requête par le système,• affichage des résultats.En quoi et comment un système de génération automatique rend-il l’utilisation d’un système de recherche d’information plus efficace et facilite-t-il son appréhension ? Ceci fait l’objet de cette publication. Quand la formulation de la requête est inadéquate, on peut en générer automatiquement différentes reformulations en fonction des caractéristiques du système de recherche d’information. Il est également possible d’engendrer une explication sur la méthode employée et le type de données traitées par le système afin que l’utilisateur puisse comprendre le processus de recherche et adapter sa requête. Si une trop grande quantité d’informations est délivrée, il est nécessaire de structurer, d’organiser la présentation des résultats voire, selon l’application, de produire un résumé des réponses. Le générateur intervient donc au niveau de l’interface personne-machine et communique avec le système et l’utilisateur. Nos travaux sur la structuration et la mise en forme des textes produits, sur la génération de textes explicatifs et la reformulation de requêtes ont servi de point de départ à ce travail dont l’objectif final est la mise en oeuvre d’une application réelle.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,068

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,002
Communication savante0,0050,004
Science ouverte0,0020,003
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0200,011

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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