Sélection de résumés par aspect pour le déploiement industriel : agrégation de Borda multi-objectif sans référence
Carl Hatoum, Catherine Combes, Virginie Burnaz-Fresse, Christophe Gravier, Mathieu Orzalesi
Résumé : Le résumé par aspect (Aspect-Based Summarization, ABS) cible un aspect thématique explicitement spécifié. Lorsqu'un LLM génère plusieurs candidats pour un même couple document–aspect, sélec- tionner le meilleur est difficile : la qualité est multi-dimensionnelle (couverture, adhérence à l'aspect, cohérence factuelle) et les résumés de référence sont rarement disponibles en déploiement industriel. Nous formalisons cette sélection comme une décision sans référence sur un espace multi-objectif, évaluée par deux règles d'agrégation comparées (Z-Moyenne sur les scores calibrés, Borda sur les rangs) sur ACLSum et LexAbSumm. Les résultats montrent que les trois dimensions capturent des axes indépendants, que Borda est plus robuste aux signaux bruités pour des taux de corruption intermédiaires (les deux règles convergeant à forte corruption), et que les classements s'alignent modérément avec les préférences humaines. L'entropie sémantique des distributions de rang constitue par ailleurs un outil de diagnostic opérationnel pour le choix des paramètres de génération.
Mots clés : Résumé par aspect, Grands modèles de langue, Décision multi-objectif, Agrégation de rangs