@inproceedings{foussat-etal-2025-transfert,
title = "Transfert de mod{\`e}les de langue pour la classification rh{\'e}torique des citations {\`a} travers les disciplines",
author = "Foussat, Anne-Sophie and
Guigue, Vincent and
Sauvion, Nicolas and
Bossy, Robert and
N{\'e}dellec, Claire",
editor = "Bechet, Fr{\'e}d{\'e}ric and
Chifu, Adrian-Gabriel and
Pinel-sauvagnat, Karen and
Favre, Benoit and
Maes, Eliot and
Nurbakova, Diana",
booktitle = "Actes de la 20e Conf{\'e}rence en Recherche d{'}Information et Applications (CORIA)",
month = "6",
year = "2025",
address = "Marseille, France",
publisher = "ATALA {\textbackslash}{\textbackslash}{\&} ARIA",
url = "https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-coria.21/",
pages = "233--248",
language = "fra",
abstract = "La classification automatique des fonctions rh{\'e}toriques des citations contribue {\`a} l'{\'e}tude des strat{\'e}gies discursives d{'}un auteur lorsqu{'}il cite, et plus g{\'e}n{\'e}ralement, de son intention. Dans l{'}objectif d{'}estimer la fiabilit{\'e} des d{\'e}couvertes cit{\'e}es en {\'e}cologie, cet article analyse les capacit{\'e}s de transfert des mod{\`e}les de langue affin{\'e}s en linguistique computationnelle pour cette t{\^a}che, en les comparant aux m{\'e}thodes par amor{\c{c}}age (prompting). Nous introduisons PD100cit, un nouveau corpus annot{\'e}, ainsi qu{'}un guide d{'}annotation, afin d{'}explorer la typologie rh{\'e}torique des citations relatives aux interactions biologiques. Nous explorons {\'e}galement la sensibilit{\'e} des mod{\`e}les aux longueurs des contextes des passages de citations. Nos r{\'e}sultats montrent de bonnes performances des mod{\`e}les de langue transf{\'e}r{\'e}s en {\'e}cologie et l{'}int{\'e}r{\^e}t de r{\'e}viser la typologie pour {\'e}valuer la fiabilit{\'e} des d{\'e}couvertes de la linguistique computationnelle {\`a} l'{\'e}cologie."
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<title>Transfert de modèles de langue pour la classification rhétorique des citations à travers les disciplines</title>
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<abstract>La classification automatique des fonctions rhétoriques des citations contribue à l’étude des stratégies discursives d’un auteur lorsqu’il cite, et plus généralement, de son intention. Dans l’objectif d’estimer la fiabilité des découvertes citées en écologie, cet article analyse les capacités de transfert des modèles de langue affinés en linguistique computationnelle pour cette tâche, en les comparant aux méthodes par amorçage (prompting). Nous introduisons PD100cit, un nouveau corpus annoté, ainsi qu’un guide d’annotation, afin d’explorer la typologie rhétorique des citations relatives aux interactions biologiques. Nous explorons également la sensibilité des modèles aux longueurs des contextes des passages de citations. Nos résultats montrent de bonnes performances des modèles de langue transférés en écologie et l’intérêt de réviser la typologie pour évaluer la fiabilité des découvertes de la linguistique computationnelle à l’écologie.</abstract>
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[Transfert de modèles de langue pour la classification rhétorique des citations à travers les disciplines](https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-coria.21/) (Foussat et al., JEP/TALN/RECITAL 2025)
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