Évaluer la cohérence factuelle dans les résumés en utilisant ChatGPT

Récemment, la façon dont on résume des textes a beaucoup évolué grâce à des modèles de langage avancés. Mais il y a toujours un gros problème : parfois, les résumés faits par ces modèles contiennent des infos qui ne sont pas vraies ou qui ne correspondent pas au texte original. Ce souci est appelé inconsistance factuelle.

L'inconsistance factuelle signifie que le résumé dit des trucs qui ne sont pas soutenus ou mentionnés dans l'article original. Pour régler ce problème, des chercheurs ont essayé de créer des méthodes qui peuvent automatiquement vérifier les faits dans les résumés. Ces méthodes reposent souvent sur des processus compliqués et nécessitent beaucoup de données étiquetées, ce qui peut être difficile à obtenir.

Ces dernières années, de grands modèles de langage, comme ChatGPT, ont montré qu'ils pouvaient faire plus que juste comprendre et créer du texte. Ils montrent aussi un potentiel pour vérifier si les infos qu'ils génèrent correspondent aux textes originaux. Dans cette étude, on a examiné à quel point ChatGPT pouvait détecter des Incohérences factuelles sans avoir besoin d'exemples précédents.

On a testé ChatGPT sur trois tâches différentes : déterminer si un résumé est cohérent avec sa source, classer différents résumés en fonction de leur cohérence, et évaluer à quel point un résumé est cohérent sur une échelle. Les résultats ont montré que ChatGPT était meilleur que les anciennes méthodes sur six des neuf jeux de données à travers les trois tâches. Ça indique que ChatGPT pourrait être un outil utile pour vérifier les faits dans les résumés.

Cependant, on a aussi trouvé que ChatGPT a certaines limites. Parfois, il décidait qu'un résumé était cohérent même quand ce n'était pas le cas, souvent à cause d'une grande similitude dans le wording entre le résumé et le texte original. Ça suggère qu'il se base trop sur le langage utilisé plutôt que de comprendre le sens derrière. De plus, il peut parfois tirer des conclusions incorrectes basées sur son raisonnement.

La capacité de ChatGPT à détecter des incohérences s'est améliorée quand on a utilisé des prompts spécialement conçus. Ces prompts encouragent un processus de raisonnement étape par étape. Cependant, les résultats ont aussi souligné la nécessité d'améliorations futures pour adresser des problèmes comme le biais dans les évaluations et un raisonnement incorrect.

Cette exploration de la capacité de ChatGPT à vérifier la cohérence factuelle dans les résumés est un premier pas important. Ça pose les bases pour de futures études pour améliorer notre façon d'évaluer et d'améliorer la summarisation de texte.

#Travaux Connexes

Pour comprendre le paysage de l'évaluation factuelle dans la summarisation, il faut regarder les différentes méthodes qui ont été développées. Les méthodes existantes pour évaluer la justesse des résumés peuvent être classées en deux grandes catégories : méthodes non supervisées et semi-supervisées.

Les méthodes non supervisées incluent celles qui reposent sur l'extraction d'infos ou sur l'inférence linguistique pour vérifier la relation entre le résumé et le document original. Par exemple, certaines approches se concentrent sur la mesure de la quantité d'infos qui se chevauchent entre le résumé et le matériel source. D'autres analysent si le résumé peut être déduit du texte original.

Les méthodes semi-supervisées combinent des données étiquetées avec des données synthétiques pour entraîner des modèles. Bien que ces méthodes puissent être efficaces, elles viennent souvent avec des coûts élevés et reposent sur des jeux de données prédéfinis.

Récemment, des chercheurs ont commencé à explorer comment on peut tirer parti des forces des grands modèles de langage pour créer de nouvelles métriques d'évaluation plus efficaces. Ces nouvelles méthodes sont plus faciles à calculer et n'exigent pas autant de données d'entraînement.

ChatGPT a aussi été examiné pour ses capacités dans diverses tâches au sein du traitement du langage naturel. Des études ont montré qu'il se débrouille bien dans des tâches comme la traduction de texte et la réponse à des questions. Dans de nombreux cas, il surpasse d'anciens modèles de façon significative. Cependant, certaines zones comme la summarisation sont plus difficiles pour lui.

#Utiliser ChatGPT pour l'Évaluation de l'Incohérence Factuelle

Dans notre étude, on a conçu trois tâches principales pour ChatGPT afin d'évaluer sa capacité à évaluer les incohérences factuelles dans les résumés. Ces tâches comprenaient l'inférence d'entaînement, le classement des résumés, et l'évaluation de leur cohérence.

#1. Inférence d'Entaînement

Pour la tâche d'inférence d'entraîne, le but était simplement de vérifier si le résumé correspondait au texte original. Pour ça, on a mis en place un test simple où ChatGPT devait répondre oui ou non selon les infos fournies.

On a utilisé deux types de prompts pour cette tâche. Le premier était une question directe demandant si le résumé était cohérent avec l'article. Le deuxième type encourageait ChatGPT à réfléchir étape par étape avant de donner sa réponse. Dans nos expériences, on a vu que ChatGPT se débrouillait plutôt bien pour repérer les incohérences factuelles.

#2. Classement des Résumés

Dans cette tâche, ChatGPT devait choisir lequel de deux résumés était plus précis par rapport à l'article original. Ça impliquait de lui présenter un résumé cohérent et un résumé incohérent. Les résultats ont indiqué que même sans exemples, ChatGPT pouvait efficacement décider quel résumé était plus vrai.

#3. Évaluation de la Cohérence

La dernière tâche était de faire évaluer à ChatGPT la cohérence d'un résumé sur une échelle de 1 à 10. Ça a été fait pour évaluer non seulement si un résumé était précis, mais aussi à quel point il l'était par rapport au document original. Fait intéressant, ChatGPT a montré une bonne capacité à évaluer à quel point le résumé correspondait au texte original.

#Résultats et Limites

Globalement, nos résultats suggèrent que ChatGPT est un bon candidat pour évaluer la cohérence factuelle dans la summarisation de texte. Il a réussi à surpasser de nombreuses méthodes existantes dans plusieurs tests. Cependant, il y avait clairement des lacunes aussi.

Bien qu’il s’appuie souvent sur la similarité lexicale pour juger de la cohérence, cela a parfois conduit à des évaluations incorrectes quand le wording était similaire mais le sens pas. De plus, on a observé des instances où ChatGPT a fait de fausses inférences, montrant qu'il ne comprend pas toujours bien le contexte.

En outre, on a noté que les prompts qu'on a utilisés ne conduisaient pas toujours à des sorties cohérentes de la part de ChatGPT. Cette incohérence met en lumière la nécessité d'un meilleur alignement dans la conception des prompts utilisés.

#Travaux Futurs et Conclusion

Cette recherche n'est que le début de la compréhension de comment ChatGPT peut être utilisé pour vérifier les erreurs factuelles dans la summarisation de texte. Les travaux futurs devraient explorer des techniques de promptage plus efficaces, incluant éventuellement des exemples peu nombreux pour mieux guider ChatGPT.

Une autre voie intéressante pour la recherche future serait de réaliser une évaluation plus complète des différents modèles de langage pour voir comment chacun performe dans les tâches d'évaluation factuelle. Cela pourrait aider à identifier leurs forces et faiblesses, guidant de futures améliorations dans la technologie de summarisation.

En conclusion, même si ChatGPT montre un potentiel significatif en tant qu'outil pour évaluer la précision factuelle des résumés de texte, il est nécessaire d'affiner et d'explorer davantage pour maximiser son efficacité et sa fiabilité.