@inproceedings{Michel-Epure-Hennequin-Cerisara:CORIA-TALN:2025,
    author = "Michel, Gaspard and Epure, Elena and Hennequin, Romain and Cerisara, Christophe",
    title = "\'Evaluation des LLMs pour l'Attribution de Citations dans les Textes Litt\'eraires: une \'Etude de LLaMa3",
    booktitle = "Actes de CORIA-TALN-RJCRI-RECITAL 2025. Actes des 32\`eme Conf\'erence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN),  volume 2 : traductions d'articles publi\'es",
    month = "6",
    year = "2025",
    address = "Marseille, France",
    publisher = "Association pour le Traitement Automatique des Langues",
    pages = "14-14",
    note = "",
    abstract = "Les grands mod\`eles de langage (LLMs) ont montr\'e des r\'esultats prometteurs dans diverses t\^aches litt\'eraires, souvent li\'es la m\'emorisation de d\'etails complexes sur la narration et les personnages fictifs. Dans cet article, nous \'evaluons la capacit\'e de Llama-3 \`a attribuer les citations \`a leur locuteur dans les romans Anglais du 18\`eme au 20\`eme si\`ecle. Le LLM obtient des r\'esultats impressionnants sur un corpus de 28 romans, surpassant largement les performances publi\'ees de ChatGPT et de mod\`eles bas\'es sur de puissants encodeurs de texte. Nous validons ensuite ces r\'esultats en analysant l{\textquoteright}impact de la m\'emorisation des passages de livres et d{\textquoteright}une \'eventuelle contamination des annotations. Nos analyses montrent que ces formes de m\'emorisation n{\textquoteright}expliquent pas l{\textquoteright}important gain de performance, \'etablissant ainsi Llama-3 comme le nouvel \'etat de l{\textquoteright}art pour l{\textquoteright}attribution des citations dans la litt\'erature anglaise. L{\textquoteright}article est disponible sur le site suivant : https://aclanthology.org/ 2025.naacl-short.62/",
    keywords = "attribution de citation, litt\'erature anglaise, humanit\'e num\'eriques.",
    url = "https://talnarchives.atala.org/TALN/TALN-2025/14.pdf"
}