Construire et Évaluer des Résumés Juridiques

Dans cet article, on parle de comment les résumés juridiques sont construits et évalués. Les résumés juridiques sont importants parce qu'ils fournissent une description claire et concise des affaires juridiques. On se concentre sur les schémas utilisés pour créer ces résumés, comment les modèles sont entraînés pour les générer, et l'efficacité des différentes approches.

#Schémas de Résumé

Les résumés juridiques suivent souvent des schémas spécifiques. Dans notre analyse, on a examiné 1 049 résumés tests. Le schéma le plus courant était le format Problème - Conclusion - Raisonnement. Ça veut dire que les résumés commencent souvent par énoncer le problème, suivi de la conclusion, puis le raisonnement derrière la décision. Une petite partie des résumés (environ 3,6 %) utilisait un ordre différent, mentionnant la conclusion avant le raisonnement.

Notre étude a trouvé 54 schémas différents utilisés pour résumer des documents juridiques. Ces schémas montrent que les experts juridiques ont diverses approches dans la façon de structurer leurs résumés. Cette diversité met en lumière la nécessité de réfléchir à comment la structure joue un rôle dans la génération de résumés dans les contextes juridiques.

#Entraînement des Modèles

Pour mieux comprendre comment ces résumés sont créés, on a entraîné plusieurs modèles en utilisant des unités de traitement graphique (GPU) puissantes. On a utilisé un type de modèle spécifique appelé BART, qui est efficace pour le résumé. Les modèles ont été entraînés avec un taux d'apprentissage constant et ont passé plusieurs étapes d'entraînement tout en s'ajustant en fonction de leur performance.

On a aussi fixé des limites sur la longueur des résumés générés par les modèles. Par exemple, on a mis un maximum de 256 tokens et testé la performance des différents modèles sous ces contraintes. Ces étapes ont aidé à s'assurer que les résumés générés étaient à la fois cohérents et pertinents.

#Classification des Résumés

En plus de générer des résumés, on s'est aussi concentré sur la classification des phrases à l'intérieur de ces résumés. On a utilisé une version finement ajustée d'un modèle appelé legalBERT. Ce modèle a pu identifier différentes parties des résumés sur la base d'un système de classification à quatre niveaux. On a entraîné ce modèle en utilisant une variété de résumés juridiques, garantissant une compréhension solide de comment les phrases fonctionnent dans le contexte juridique.

On a divisé notre ensemble de données en parties d'entraînement, de validation et de test pour mesurer avec précision la performance du modèle. Le classificateur a obtenu un bon score, indiquant qu'il pouvait identifier efficacement les composants principaux des résumés juridiques.

#Approche SentBS

L'approche SentBS était une autre méthode qu'on a examinée pour générer des résumés juridiques. Cette méthode a été initialement mise en œuvre en utilisant un modèle plus grand appelé BART-large et nécessitait un GPU puissant. Notre but était d'implémenter cette méthode en utilisant un modèle de base différent tout en maintenant le même cadre d'évaluation.

On a rencontré certaines limitations avec notre matériel, donc on a adapté notre approche pour fonctionner sur les GPU disponibles. Ensuite, on a testé divers paramètres pour s'assurer que les modèles généraient des résumés précis. Nos adaptations nous ont permis de comparer les résultats de SentBS avec les modèles que nous avions développés.

#Évaluation de la Similarité de Structure

Pour évaluer à quel point les résumés générés correspondaient au format souhaité, on a développé une méthode pour mesurer la similarité structurelle. Cette métrique comparait les résumés générés aux résumés idéaux. On a utilisé une approche qui calculait les différences entre les deux résumés pour évaluer la similarité.

Les résultats ont montré que les modèles pouvaient produire des résumés qui collaient bien avec les structures qu'on visait. Cependant, il y avait des cas où le modèle de classification pouvait faire des prédictions incorrectes. Pour y remédier, on a utilisé des résumés écrits par des humains comme référence, ce qui nous a permis d'estimer les limites supérieures des scores de similarité.

#Contrôle de la Longueur des Résumés

On a exploré comment contrôler la longueur des résumés influençait les résultats finaux. On a trouvé qu'il y avait une corrélation entre la longueur des résumés générés et leur qualité. Par exemple, fixer une longueur maximum conduisait souvent à une performance inférieure lors de la création de résumés plus longs, indiquant que cela pouvait être difficile pour les modèles de fournir des informations complètes dans des limites strictes.

On a également testé comment les restrictions de longueur minimale impactaient la qualité des résumés. En ajustant ces paramètres, on a observé qu'en donnant aux modèles une longueur plus longue à travailler, les résultats s'amélioraient. Ça indiquait qu'en permettant plus de flexibilité dans le processus de génération, on obtenait des résumés plus riches et plus détaillés.

#Scores ROUGE

Une des façons dont on a évalué nos modèles était à travers les scores ROUGE. Ces scores mesurent à quel point les résumés générés se chevauchent avec des résumés de référence, qui sont des représentations idéales de l'information.

En analysant nos résultats, on a noté des améliorations dans les scores de rappel quand on a intégré des informations structurelles dans nos modèles. Cependant, une légère baisse de la précision a également été observée. Ça indiquait un compromis où des sorties plus longues et plus structurées incluaient parfois plus d'erreurs, entraînant une qualité inférieure dans certains cas.

#Évaluation Humaine

Pour évaluer davantage la qualité des résumés générés, on a mené des évaluations avec des experts juridiques. Ces experts ont examiné et comparé les résultats des différents modèles avec des résumés de référence. Ils ont fourni un retour sur la fidélité et la cohérence de chaque résumé, en se concentrant sur la manière dont ils capturaient des éléments essentiels comme le problème, le raisonnement et la conclusion.

On a recueilli des insights de trois experts juridiques qui ont évalué une variété de résumés générés. Leurs évaluations nous ont aidés à comprendre comment différents modèles fonctionnaient et où des améliorations pouvaient être apportées. Cette étape était cruciale pour s’assurer que nos modèles étaient alignés avec les pratiques de communication juridique réelles.

#Conclusion

La construction et l'évaluation des résumés juridiques sont des processus complexes qui reposent sur une variété de méthodes et de modèles. En analysant les schémas dans les résumés et en entraînant des modèles pour générer et classifier le contenu, on obtient une meilleure compréhension de comment l'information juridique peut être communiquée efficacement.

Nos résultats démontrent l'importance de la structure et du contrôle de la longueur dans la production de résumés de haute qualité. À travers diverses évaluations, y compris les scores ROUGE et les évaluations d'experts, on a mis en lumière l'efficacité des différentes approches. En fin de compte, ces efforts contribuent à améliorer la clarté et la cohérence des documents juridiques, au bénéfice des professionnels du droit et du public.

Améliorer les résumés juridiques est une tâche continue qui nécessite un perfectionnement constant des techniques et des modèles. En avançant, il sera essentiel d'explorer davantage des moyens d'améliorer la génération et l'évaluation des résumés juridiques, en s'assurant qu'ils répondent aux normes élevées requises dans les contextes juridiques.