Abstraction ou hallucination ? État des lieux et évaluation du risque pour les modèles de génération de résumés automatiques de type séquence-à-séquence
Eunice Akani, Benoit Favre, Frederic Bechet
Résumé : La génération de texte a récemment connu un très fort intérêt au vu des avancées notables dans le domaine des modèles de langage neuronaux. Malgré ces avancées, cette tâche reste difficile quand il s’agit d’un résumé automatique de texte par abstraction. Certains systèmes de résumés génèrent des textes qui ne sont pas forcément fidèles au document source. C’est sur cette thématique que porte notre étude. Nous présentons une typologie d’erreurs pour les résumés automatique et ainsi qu’une caractérisation du phénomène de l’abstraction pour les résumés de référence afin de mieux comprendre l’ampleur de ces différents phénomènes sur les entités nommées. Nous proposons également une mesure d’évaluation du risque d’erreur lorsqu’un système tente de faire des abstractions sur les entités nommées d’un document.
Mots clés : Résumé automatique de texte, hallucination, mesure d’évaluation.