Évaluation des méthodes de résumé de texte avec les LLMs

Évaluer à quel point un système résume bien un texte, c'est pas simple. Y'a des méthodes automatiques qui utilisent souvent des résumés de référence, mais ça marche pas toujours bien. D'un autre côté, demander aux gens d'évaluer des résumés prend beaucoup de temps et d'efforts. Cet article propose une nouvelle façon d'évaluer les résumés en utilisant des grands modèles de langage (LLMs). On compare aussi plusieurs méthodes existantes, y compris les métriques automatiques traditionnelles et les évaluations humaines. Notre étude se concentre sur sept modèles de résumés différents, en analysant spécifiquement des documents de brevets, et nos résultats suggèrent que les évaluations basées sur LLM s'alignent mieux avec les jugements humains que les métriques traditionnelles.

#Qu'est-ce que le Résumé de Texte ?

Le résumé de texte, c'est créer une version plus courte d'un texte tout en gardant ses idées principales et ses infos. Ce processus est utile dans plein de domaines, comme la science, la médecine, et le droit, car ça permet aux lecteurs de saisir rapidement les points essentiels de documents plus longs. Y'a deux façons principales de résumer : le Résumé extractif et le Résumé Abstractive.

#Résumé Extractif

Dans le résumé extractif, on sélectionne des phrases ou des phrases clés du texte original pour former un résumé. Cette méthode est rapide et simple parce qu'elle utilise de vraies phrases du texte. Cependant, même si les résumés extractifs gardent le langage du texte original, ils peuvent finir par être moins fluides et cohérents.

#Résumé Abstractive

Le résumé abstractive est une approche plus complexe. Au lieu de prendre des phrases directement du texte original, cette méthode génère de nouvelles phrases qui transmettent le même sens et les infos clés. Bien que les avancées récentes dans les modèles de langage aient amélioré le résumé abstractive, ça fait toujours face à des défis comme produire des infos trompeuses ou des résumés qui ne répondent pas aux attentes humaines.

#Évaluer le Résumé

L'évaluation des résumés peut être catégorisée en deux types : basée sur référence et sans référence.

#Évaluation Basée sur Référence

L'évaluation basée sur référence compare un résumé généré avec un ou plusieurs résumés de référence. Cela signifie que l'évaluation repose sur le fait de faire correspondre le contenu du résumé généré avec des résumés existants. La plupart des métriques automatiques courantes, comme ROUGE et BLEU, rentrent dans cette catégorie. Cependant, ces métriques ne reflètent pas toujours bien la qualité d'un résumé, surtout quand les résumés de référence sont trop génériques ou pas disponibles.

#Évaluation Sans Référence

L'évaluation sans référence évalue un résumé sans avoir besoin de référence. Cette évaluation se concentre sur le texte source lui-même pour mesurer la qualité du résumé. Bien que ça puisse fournir des infos que les méthodes basées sur référence pourraient manquer, créer des métriques sans référence efficaces reste un défi.

#Évaluation Automatique et Humaine

#Métriques d'Évaluation Automatique

Les méthodes d'évaluation automatiques sont rapides et moins chères, permettant d'analyser des quantités énormes de données sans l'intervention humaine. Elles peuvent être divisées en trois groupes principaux :

1. Métriques de Chevauchement de Texte : Ces méthodes, comme ROUGE et BLEU, regardent combien de mots ou de phrases du résumé généré correspondent à ceux des résumés de référence.

2. Métriques de Distance en Espace Vectoriel : Ces métriques évaluent la similarité entre le résumé généré et le texte source en utilisant des représentations vectorielles des mots, comme BERTScore.

3. Métriques Basées sur des Tâches NLP : Celles-ci évaluent à quel point le résumé généré performe sur des tâches spécifiques de traitement du langage naturel.

Malgré leur efficacité, les métriques automatiques échouent souvent à correspondre aux jugements humains. De nombreuses études ont montré que les métriques traditionnelles comme BLEU et ROUGE ne correspondent pas efficacement aux évaluations humaines de la qualité des résumés.

#Évaluation Humaine

L'évaluation humaine est une méthode plus fiable pour juger des résumés. Cette méthode consiste à demander aux gens de noter des résumés générés selon différentes dimensions. Cependant, faire une évaluation humaine prend beaucoup de temps et de ressources, ce qui rend ça impraticable pendant le développement du modèle. Pour améliorer le processus d'évaluation, les chercheurs échantillonnent souvent un petit ensemble de résumés et demandent aux évaluateurs de les noter sur une échelle de Likert, qui va généralement de mauvais à excellent.

#Problèmes avec les Méthodes d'Évaluation

Aucune méthode d'évaluation n'est parfaite. Certaines études prétendent que les métriques automatiques basées sur le chevauchement de texte montrent une forte corrélation avec les jugements humains, tandis que d'autres soutiennent qu'elles ne sont pas adaptées. Cette incohérence souligne le besoin de réévaluer les méthodes d'évaluation de résumé existantes.

#L'Étude

Dans cet article, on mène une étude comparative pour évaluer l'efficacité des méthodes d'évaluation de résumé, y compris les métriques automatiques et l'évaluation humaine. On explore à quel point les LLM peuvent servir d'agents d'évaluation et on introduit une méthode pour améliorer la qualité du résumé en se basant sur les retours des LLM.

#Modèles de Résumés

On analyse divers modèles de résumé à la pointe, y compris la famille T5, XLNet, BART, BigBird, Pegasus et GPT-3.5. Ces modèles couvrent une large gamme d'applications et se classifient en :

1. Modèles Spécifiques à un Domaine : Ces modèles sont conçus pour des types spécifiques de documents, comme des textes juridiques.

2. Modèles à Domaine Général : Ces modèles sont conçus pour bien performer sur divers types de contenu.

3. Modèles pour Longs Séquences d'Entrée : Ceux-là gèrent mieux les documents plus longs grâce à leur architecture améliorée.

4. Grands Modèles de Langage (LLMs) : Ces modèles ont montré des capacités remarquables à générer du texte semblable à celui des humains.

#Ensembles de Données et Échantillons d'Évaluation

Pour notre étude, on a collecté 1 630 documents de brevets liés aux technologies de communication et de streaming. Ces brevets ont été récupérés sur internet. En évaluant les résumés, on s'est concentré sur les parties clés des brevets, y compris les résumés et les revendications, car ces parties contiennent les infos essentielles pour un résumé efficace.

#Méthodes d'Évaluation

On a sélectionné huit métriques automatiques pour cette étude, en plus des méthodes d'évaluation humaine et d'une approche basée sur LLM.

#Métriques Automatiques

1. ROUGE-1 : Mesure le chevauchement des mots individuels entre le résumé candidat et la référence.

2. ROUGE-2 : Mesure le chevauchement des paires de mots consécutifs (bigrams) entre le résumé candidat et les résumés de référence.

3. ROUGE-L : Évalue la plus longue sous-séquence commune pour tenir compte de l'ordre des mots dans les résumés.

4. BLEU : Une métrique pour le texte généré par machine qui vérifie la similarité des n-grams entre le texte généré et le texte de référence.

5. BERTScore : Regarde la similarité contextuelle des mots en utilisant des modèles de langage pré-entraînés.

6. SummaC : Évalue à quel point un résumé est cohérent avec le document source en vérifiant les incohérences.

7. Flesch Reading Ease (FRE) : Évalue la facilité de lecture d'un texte en se basant sur des facteurs comme la longueur des phrases et la complexité des mots.

8. Dale-Chall Readability (DCR) : Évalue la lisibilité en analysant la familiarité des mots et la longueur des phrases.

#Évaluation Humaine

Notre évaluation humaine impliquait des participants des domaines de l'ingénierie et des sciences informatiques qui ont évalué les résumés générés selon la clarté, l'exactitude, la couverture, et la qualité générale. Chaque résumé était noté sur une échelle de Likert allant de mauvais à excellent.

#Évaluation Basée sur LLM

La méthode d'évaluation basée sur LLM a testé à quel point les LLM peuvent évaluer la qualité des résumés générés en utilisant les mêmes critères fournis aux évaluateurs humains. Cette approche innovante permet d'avoir une alternative potentiellement moins coûteuse à l'évaluation humaine traditionnelle.

#Résultats et Analyse

#Performance des Modèles de Résumé

On a évalué la performance des résumés en utilisant des métriques automatiques traditionnelles, en se concentrant sur la qualité du contenu des résumés générés. Nos résultats montrent que certains modèles, comme XLNet et GPT-3.5, produisent des résumés de haute qualité. Cependant, leur lisibilité n'était pas aussi forte que celle des résumés générés par T5.

#Évaluation Humaine et Basée sur LLM

En comparant les évaluations humaines avec celles des LLM, on a trouvé que GPT-3.5 fournissait les résumés de la plus haute qualité sur toutes les dimensions. Les évaluations des LLM montraient une forte corrélation avec celles des juges humains, suggérant que les LLM peuvent être une option viable pour remplacer les évaluations humaines coûteuses.

#Méta-Analyse des Méthodes d'Évaluation

On a fait une analyse supplémentaire sur comment les métriques d'évaluation automatiques se corrèlent avec les évaluations humaines. Certaines métriques traditionnelles ont montré des corrélations modérées avec les évaluations humaines, tandis que d'autres ont montré des liens faibles, soulignant encore plus le besoin de reconsidérer les méthodes d'évaluation automatiques.

#Améliorer la Qualité des Résumés

Pour améliorer encore la qualité des résumés générés, on a intégré les retours des évaluations LLM dans le processus de résumé. En affinant itérativement les résumés basés sur les retours des LLM, on a remarqué des améliorations significatives en clarté et en couverture. Cette approche met en avant le potentiel des LLM non seulement comme évaluateurs, mais aussi comme outils pour améliorer la qualité des résumés.

#Conclusion et Directions Futures

Dans cette étude, on a comparé diverses méthodes d'évaluation de résumé, en se concentrant sur l'efficacité des LLM à fournir des évaluations qui s'alignent avec les jugements humains. Nos résultats suggèrent que les métriques automatiques traditionnelles ne corrèlent souvent pas bien avec les évaluations humaines. En revanche, les LLM représentent une alternative prometteuse pour réaliser des évaluations de résumés. Bien qu'on ait amélioré la qualité des résumés grâce aux retours des LLM, des recherches supplémentaires sont nécessaires pour améliorer d'autres dimensions de la qualité des résumés, comme l'exactitude.

Notre recherche s'est principalement concentrée sur les documents juridiques. Les résultats peuvent ne pas se transférer facilement à d'autres domaines, où la structure et le langage des documents diffèrent. De plus, la taille limitée de notre échantillon d'évaluation humaine peut ne pas représenter avec précision la performance globale des modèles de résumé.

Alors qu'on avance, on vise à appliquer ces techniques à divers domaines pour valider et étendre nos résultats, ouvrant la voie à des approches plus efficaces et complètes pour l'évaluation du résumé de texte.