Transfert de modèles de langue pour la classification rhétorique des citations à travers les disciplines (2025)

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.

## introduction dans un contexte de profusion de publications scientifiques, nous nous intéressons à la fiabilité de nouvelles découvertes à travers leur perception par la communauté scientifique, telle qu'elle s'exprime dans les citations. la construction des connaissances scientifiques repose sur des dynamiques par lesquelles les découvertes émergent, sont diffusées, discutées, puis progressivement acceptées ou rejetées. analyser l'évolution de la reconnaissance et de la controverse autour d'une découverte permet d'évaluer son acceptation par la communauté scientifique, et de mieux comprendre si elle est perçue comme fiable et consensuelle. chaque reprise de cette découverte, par la citation, constitue une trace de son parcours dans la littérature scientifique et un indice de son appropriation ou de sa remise en question. a travers la citation, un auteur peut réfuter, confirmer ou reconnaître une découverte, phénomène qui permet d'étudier l'état des lieux de la connaissance et des consensus autour des découvertes scientifiques. par exemple, cette citation par @xcite montre que leur résultat confirme des travaux antérieurs -la plante hôte préférée d'un insecte [cacopsylla pruni] est le prunellier [prunus spinosa]) : "... it is the preferred host plant of c. pruni (lauterer 1999) and accordingly, we found c. pruni on every p. spinosa tested sometimes at high population densities. this is supported by data from @xcite , @xcite or @xcite ". établir la vraisemblance d'une découverte en science à travers les citations est une tâche ardue, reposant en partie sur l'interprétation individuelle des auteurs d'un socle de connaissances plus ou moins consolidées. en 1986, swales a souligné que la construction d'un texte académique est marquée par la subjectivité de l'auteur, car sa propre expertise dans son domaine influence son intention, son point de vue et ses choix de langage @xcite . derrière le discours se cachent ainsi des intentions rhétoriques pour informer et convaincre le lecteur par une analyse critique des travaux antérieurs. swales a proposé un cadre pour classer ces intentions et saisir la part de subjectivité. un autre défi pour objectiver une découverte est la variabilité des domaines scientifiques. ainsi, @xcite a souligné que la validation des connaissances et l'utilisation des citations varient selon les disciplines, influençant la structure du texte et les stratégies d'argumentation. de ce fait, la citation devient un mécanisme reflétant les normes disciplinaires. la classification automatique des citations par apprentissage doit donc s'appuyer sur des modèles robustes, capables de s'adapter à ces spécificités. différentes classifications ont été proposées pour catégoriser automatiquement la fonction rhétorique des citations @xcite @xcite , mais la transférabilité des classifieurs et des classes entre domaines reste à approfondir. si les stratégies discursives varient selon les disciplines, l'impact de ces variations sur le transfert des modèles de classification de citations et de typologie des citations demeure peu étudié. or, dans les domaines spécialisés où les données sont limitées, ce transfert est crucial pour évaluer la fiabilité des découvertes citées. cet article analyse la capacité de transfert des modèles scibert @xcite , biobert @xcite , roberta @xcite et biolinkbert @xcite dans deux disciplines distinctes : la linguistique computationnelle et l'écologie, science qui étudie les relations entre les organismes vivants et leur environnement. notre cas d'étude est une maladie des arbres fruitiers, le dépérissement du poirier, ou pear decline, liée à des interactions biologiques complexes. ce sujet se caractérise par un nombre de publications conséquent, une forte évolutivité des connaissances, parfois incertaines voire contradictoires, et une communauté scientifique restreinte. nous introduisons le corpus pd100cit centré sur ce sujet, qui est disponible sur github 1 avec le guide d'annotation et les modèles de classification rhétorique des citations. nous allons montrer que les modèles de langue affinés pour la classification rhétorique des citations peuvent être appliqués à l'étude des interactions biologiques en répondant aux questions de recherche suivantes : la typologie des fonctions rhétoriques des citations en linguistique computationnelle est-elle adéquate et suffisante pour l'étude des interactions biologiques ? les modèles développés en linguistique computationnelle peuvent-ils être transposés à l'étude des citations de travaux des interactions biologiques ?