@inproceedings{bendahman-etal-2025-faut,
title = "Faut-il {\'e}liminer toutes les hallucinations dans un r{\'e}sum{\'e} abstractif pour le domaine juridique ?",
author = "Bendahman, Nihed and
Pinel-Sauvagnat, Karen and
Hubert, Gilles and
Boumedyen Billami, Mokhtar",
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 des 32{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 2 : traductions d'articles publi{\'e}s",
month = "6",
year = "2025",
address = "Marseille, France",
publisher = "ATALA {\textbackslash}{\textbackslash}{\&} ARIA",
url = "https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-trad.13/",
pages = "28--29",
language = "fra",
abstract = "La g{\'e}n{\'e}ration automatique de r{\'e}sum{\'e}s dans le domaine juridique requiert une compr{\'e}hension approfondie des sp{\'e}cificit{\'e}s du domaine, notamment en ce qui concerne le vocabulaire employ{\'e} par les experts. En effet, ces derniers s{'}appuient largement sur leurs connaissances externes lors de la r{\'e}daction des r{\'e}sum{\'e}s, afin de contextualiser les principales entit{\'e}s juridiques (lois) du document. Cela conduit {\`a} des r{\'e}sum{\'e}s de r{\'e}f{\'e}rence contenant de nombreuses abstractions, que les mod{\`e}les de l'{\'e}tat de l{'}art peinent {\`a} reproduire. Dans cet article, nous proposons une approche de g{\'e}n{\'e}ration de r{\'e}sum{\'e} bas{\'e}e sur les entit{\'e}s, visant {\`a} apprendre au mod{\`e}le {\`a} g{\'e}n{\'e}rer des hallucinations factuelles, aussi proches que possible des abstractions pr{\'e}sentes dans les r{\'e}sum{\'e}s de r{\'e}f{\'e}rence. Nous {\'e}valuons notre approche sur deux corpus juridiques diff{\'e}rents, contenant des documents en anglais et en fran{\c{c}}ais. Les r{\'e}sultats montrent que notre approche permet de r{\'e}duire les hallucinations non factuelles tout en maximisant la couverture des r{\'e}sum{\'e}s et les hallucinations factuelles. De plus, la qualit{\'e} globale des r{\'e}sum{\'e}s est {\'e}galement am{\'e}lior{\'e}e, d{\'e}montrant ainsi la pertinence de la g{\'e}n{\'e}ration de r{\'e}sum{\'e} guid{\'e}e par les entit{\'e}s dans le domaine juridique."
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<title>Faut-il éliminer toutes les hallucinations dans un résumé abstractif pour le domaine juridique ?</title>
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<abstract>La génération automatique de résumés dans le domaine juridique requiert une compréhension approfondie des spécificités du domaine, notamment en ce qui concerne le vocabulaire employé par les experts. En effet, ces derniers s’appuient largement sur leurs connaissances externes lors de la rédaction des résumés, afin de contextualiser les principales entités juridiques (lois) du document. Cela conduit à des résumés de référence contenant de nombreuses abstractions, que les modèles de l’état de l’art peinent à reproduire. Dans cet article, nous proposons une approche de génération de résumé basée sur les entités, visant à apprendre au modèle à générer des hallucinations factuelles, aussi proches que possible des abstractions présentes dans les résumés de référence. Nous évaluons notre approche sur deux corpus juridiques différents, contenant des documents en anglais et en français. Les résultats montrent que notre approche permet de réduire les hallucinations non factuelles tout en maximisant la couverture des résumés et les hallucinations factuelles. De plus, la qualité globale des résumés est également améliorée, démontrant ainsi la pertinence de la génération de résumé guidée par les entités dans le domaine juridique.</abstract>
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%X La génération automatique de résumés dans le domaine juridique requiert une compréhension approfondie des spécificités du domaine, notamment en ce qui concerne le vocabulaire employé par les experts. En effet, ces derniers s’appuient largement sur leurs connaissances externes lors de la rédaction des résumés, afin de contextualiser les principales entités juridiques (lois) du document. Cela conduit à des résumés de référence contenant de nombreuses abstractions, que les modèles de l’état de l’art peinent à reproduire. Dans cet article, nous proposons une approche de génération de résumé basée sur les entités, visant à apprendre au modèle à générer des hallucinations factuelles, aussi proches que possible des abstractions présentes dans les résumés de référence. Nous évaluons notre approche sur deux corpus juridiques différents, contenant des documents en anglais et en français. Les résultats montrent que notre approche permet de réduire les hallucinations non factuelles tout en maximisant la couverture des résumés et les hallucinations factuelles. De plus, la qualité globale des résumés est également améliorée, démontrant ainsi la pertinence de la génération de résumé guidée par les entités dans le domaine juridique.
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[Faut-il éliminer toutes les hallucinations dans un résumé abstractif pour le domaine juridique ?](https://aclanthology.org/2025.jeptalnrecital-trad.13/) (Bendahman et al., JEP/TALN/RECITAL 2025)
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