Clarification des Ambiguïtés : Sur le Rôle des Types d’Ambiguïté dans les Méthodes d’Amorçage pour la Génération de Clarifications (2025)

Abstract: En recherche d’information (RI), il est essentiel de fournir des clarifications appropriées pour concevoir un système de dialogue proactif et guider l’utilisateur. Grâce au développement des grands modèles de langage (LLMs), des études récentes explorent des méthodes d’amorçage pour générer des clarifications à l’aide de chaîne de raisonnement (Chain of Thought, CoT). Cependant, l’amorçage CoT ne permet pas de distinguer les caractéristiques des différents besoins en information, impactant la résolution des ambiguïtés. Dans ce travail, nous cherchons à modéliser et intégrer les ambiguïtés liées au besoin en information dans le processus de génération de clarifications. Nous étudions l’impact des schémas d’amorçage en proposant Ambiguity Type-Chain of Thought (AT-CoT), qui impose à CoT de prédire d’abord les types d’ambiguïté, puis de générer les clarifications correspondantes. Des expériences sont menées sur divers jeux de données afin de comparer AT-CoT à plusieurs modèles de référence. Nous réalisons également des simulations utilisateur pour une évaluation extrinsèque.

## travaux connexes ambiguïté des requêtes utilisateur. bien qu'il n'existe pas une unique taxonomie des ambiguïtés dans la communauté de la recherche d'information, les requêtes ambiguës ont été étudiées dans de nombreux travaux @xcite @xcite . l'état de l'art sur les types d'ambiguïté (tas) peut être classé en trois catégories. le premier groupe d'études établit une taxonomie des tas en analysant les requêtes issues de jeux de données spécifiques @xcite @xcite . cependant, les taxonomies proposées dans ces études ont avant tout une visée analytique et incluent des ats très spécifiques. (par exemple, entityreferences (min et al., 2020) et coreferenceresolution (guo et al., 2021) qui correspondent tous deux à un type précis d'ambiguïté sémantique). contrairement à ces approches, nous cherchons à formuler une taxonomie contenant des types d'ambiguïté mutuellement exclusifs. l'objectif est d'aider les llms à mieux générer des clarifications, plutôt que d'analyser en détail les causes d'ambiguïté des requêtes. un deuxième groupe d'études se concentre sur les relations entre les requêtes en explorant des journaux de requêtes (zamani et al., 2020; jansen et al., 2009; boldi et al., 2011; lau & horvitz, 1999). bien que ces travaux ne soient pas directement liés à la génération de clarifications, leurs résultats fournissent des indications précieuses sur les schémas de clarification. par exemple, deux types courants de reformulation de requêtes observés (jansen et al., 2009; boldi et al., 2011) sont la généralisation et la spécialisation. alors que la spécialisation est largement prise en compte dans les études précédentes, le besoin de généralisation est quant à lui moins étudié. nous pensons que la généralisation peut également contribuer à mieux préciser les besoins informationnels des utilisateurs dans certains scénarios. elle représente une dimension essentielle de l'ambiguïté, illustrant la possibilité qu'une requête utilisateur ne reflète pas fidèlement son intention. le dernier groupe de travaux concerne la période post-llm. nous notons une étude récente (zhang et al., 2024) qui propose une taxonomie bien structurée mettant particulièrement l'accent sur les ambiguïtés propres aux llms, telles que les interprétations mal alignées des requêtes entre llms et humains. notre approche diffère de la leur : leur taxonomie est principalement utilisée comme un outil d'évaluation, tandis que notre travail vise à intégrer les types d'ambiguïté dans le raisonnement pour la génération de clarifications. en résumé, les travaux antérieurs exploitent majoritairement les types d'ambiguïté à des fins analytiques, sans chercher à améliorer les capacités de raisonnement des llms via l'intégration des tas dans l'amorçage. afin de mieux situer notre contribution par rapport aux études existantes, nous organisons les tas issus des taxonomies précédentes et les présentons dans la figure 2. question focus* answer possibilities △ conditional △ set-valued △ event references* underspecified references* linguistic ambiguity* aleatoric output △ min et al., 2020 entity references* properties △ answer types △ time dependency △ multiple sub-questions △ zhang et al., 2024 amplayo et al., 2022 underspecified type* needs elaboration △ ambiguous* faceted △ clarke et al., 2009 guo et al., 2021 coreference resolution* lappin, 1996 *semantic □ generalize △ specify existing taxonomies ours figure 2 -comparaison entre les taxonomies existantes à des fins analytiques et notre taxonomie basée sur l'action. clarification dans la recherche d'information la clarification a pour but d'expliciter le besoin informationnel de l'utilisateur @xcite . les premières approches de génération de clarifications se sont concentrées sur l'expansion automatique des requêtes @xcite , où les requêtes initiales des utilisateurs sont réécrites ou enrichies @xcite @xcite . des travaux plus récents se concentrent davantage sur la génération de questions de clarification @xcite @xcite @xcite . avant l'ère des llms, les méthodes de génération de clarifications reposaient principalement sur l'entraînement de modèles neuronaux séquence-à-séquence (e.g., seq2seq @xcite ) sur des données annotées. dans l'ère post-llm, les études récentes se sont de plus en plus concentrées sur les méthodes d'amorçage des llms, notamment via l'amorçage en chaîne de raisonnement (cot) @xcite . notre travail étend les études existantes sur l'amorçage des llms, en intégrant les types d'ambiguïté dans le raisonnement cot. simulation de conversation dans la recherche d'information en ri conversationnelle, la simulation utilisateur consiste à créer des conversations artificielles entre le système de dialogue et l'utilisateur pour résoudre le besoin en information @xcite @xcite . la simulation est souvent utilisée pour tester automatiquement l'impact des systèmes de dialogue sur les performances de recherche, sans recourir à des tests utilisateurs réels @xcite @xcite . des hypothèses sur le comportement des utilisateurs sont formulées afin de contrôler les réponses des agents utilisateurs, en fonction de l'objectif de la simulation. par exemple, pour évaluer la qualité de la reformulation dans les systèmes de recherche d'information, @xcite supposent que l'agent utilisateur est entièrement coopératif, choisissant ainsi toujours les reformulations les plus proches de son intention. dans une autre étude @xcite , les agents utilisateurs ne peuvent répondre que par "oui" ou "non", afin d'augmenter les jeux de données de ri avec des conversations multi-tours. dans notre travail, en nous appuyant sur les recherches existantes, nous créons notre agent utilisateur à l'aide de llms et simulons les réponses des utilisateurs via une amorce basé sur des exemples. ## méthodologie nous présentons dans cette section les grandes lignes de notre méthodologie. nous nous concentrons sur les questions de recherche suivantes : qr1. quelle est la taxonomie appropriée des ambiguïtés pour la génération de clarification (gc), compatible avec les méthodes d'amorçage des llms ? qr2. comment intégrer l'ambiguïté et le raisonnement dans les méthodes d'amorçage des llms pour la clarification ? pour répondre à qr1, notre objectif est d'établir une taxonomie des types des ambiguïtés afin d'améliorer les capacités de raisonnement des llms dans le traitement des requêtes ambiguës. des travaux précédents (min et al., 2020; guo et al., 2021; amplayo et al., 2023) ont proposé diverses taxonomies des types d'ambiguïté à des fins analytiques. toutefois, dans l'optique d'aider les llms à mieux comprendre les ambiguïtés et à générer des clarifications plus pertinentes, nous constatons que les taxonomies existantes sont redondantes et inadaptées aux méthodes d'amorçage des llms. premièrement, comme l'a mis en évidence zhang et al. (2024), la plupart des taxonomies existantes ont été proposées avant l'ère des llms ; certaines catégories d'ambiguïtés (tas) manquent de définitions claires et ne sont pas mutuellement exclusives. deuxièmement, les tas des taxonomies existantes peuvent être réduits à deux types d'actions qu'un llm peut effectuer : déterminer l'interprétation de la requête ou préciser davantage la requête utilisateur. en nous inspirant de deng et al. (2023), qui ont proposé une approche d'amorçage proactif (où les llms prennent l'initiative de choisir les actions à effectuer plutôt que de simplement générer selon les amorces), nous proposons une taxonomie fondée sur les actions des llms, structurée en trois dimensions. chacune d'entre elles correspond à un schéma de clarification identifié dans des travaux antérieurs (clarke et al., 2009; zamani et al., 2020; jansen et al., 2009) : -sémantique : traite l'ambiguïté liée à l'interprétation des requêtes. -généraliser : traite l'ambiguïté liée aux besoins informationnels lorsque les utilisateurs recherchent une information pertinente mais plus générale. cette situation se produit lorsque les requêtes ne décrivent pas précisément l'intention réelle des utilisateurs. -spécifier : traite l'ambiguïté liée aux besoins informationnels lorsque les utilisateurs recherchent une information plus spécifique. cette situation se produit lorsque les requêtes manquent de détails et couvrent un champ de recherche trop large. la