Clustering de résumés LLM guidés par l'utilisateur : vers une approche constructiviste et réaliste unifiée
Year: 2025
Type: conference-paper
Abstract: Nous introduisons un cadre hybride combinant grands modèles de langage et techniques de regroupement pour extraire, résumer, évaluer et structurer automatiquement les connaissances de larges collections textuelles. Après avoir sélectionné, via une métrique d'entropie sémantique, la stratégie de prompt la plus stable, un LLM génère des résumés modulables qui font l'objet d'une évaluation factuelle assurant leur fiabilité. Ces résumés validés sont ensuite vectorisés, projetés en basse dimension et regroupés en thématiques. Optionnellement, un second LLM affine ensuite leurs libellés pour renforcer l'interprétabilité. Expérimentée sur un corpus majeur d'incidents aériens, cette approche augmente la cohérence et la granularité des clusters thématiques par rapport à une analyse directe des textes, ouvrant de nouvelles perspectives pour la recherche d'information et l'exploration de bases documentaires.
Source: HAL
Institution: Laboratoire Hubert Curien
Language: French
Topic: Topic Modeling
Subfield: Artificial Intelligence
Field: Computer Science
Domain: Physical Sciences
Open Access status: green
OpenAlex ID: W7095020544