État de l’art des méthodes de génération automatique de listes de lectures (2024)

Abstract: L’augmentation croissante du volume d’articles scientifique rend difficile la montée en compétence des chercheurs sur un domaine de recherche ciblé. Pour faciliter l’accès à ces articles, diverses approches et tâches en recherche d’information ont été développées ces dernières années. Parmi elles, la tâche de génération automatique de listes de lecture a été récemment étudiée dans la littérature.Elle consiste en la génération d’une liste ordonnée d’articles scientifiques couvrant un domaine de recherche spécifique. Plusieurs travaux ont exploré différents aspects de cette tâche, proposant des jeux de données et des méthodologies d’évaluation variées pour apporter des solutions à ce problème.Dans cet article, nous présentons un état de l’art des principales approches de génération de listes de lecture, incluant les données, méthodes, et métriques d’évaluation

## introduction la fréquence de publication des articles scientifiques est de plus en plus conséquente @xcite . l'impossibilité de lire tous les articles parus ainsi que le manque de moyen pour déterminer quels sont les articles les plus pertinents et utiles à un domaine rendent difficile la montée en compétence et le fait de garder ses connaissances à jour. une manière d'avoir un accès rapide aux connaissances d'un domaine est de passer par les revues de littérature associées. tous les domaines ne proposent néanmoins pas d'article de revue ou peuvent ne plus être à jour à mesure des publications du domaine. des approches se concentrant sur les connaissances et compétences attendues peuvent être privilégiées. pour faciliter l'accès à ces informations, les experts d'un domaine peuvent proposer des listes de lecture (reading lists en anglais), listes de références académiques ordonnées permettant de couvrir de façon synthétique les notions importantes d'un domaine de recherche @xcite . un exemple de liste de lecture est proposé en figure 1 . en plus de permettre la montée en compétence d'un lecteur, ce type de liste permet de se positionner au sein d'un réseau d'articles scientifiques, les références à différents travaux permettant de tracer des liens entre différents aspects de la thématique recherchée. figure 1 -exemple de liste de lecture pour la thématique "statistical machine-translation models". @xcite la génération de listes de lecture présentant un intérêt stratégique pour l'exploration d'un domaine scientifique, il est intéressant d'automatiser cette tâche. soit un corpus d'articles scientifiques @xmath0, a 2 , ..., a n } et une requête r (mots-clés, articles de recherche, listes de notions, etc.), la tâche de génération de liste de lecture consiste à générer une liste ordonnée d'articles l telle que l ⊂ c où les articles de l sont sélectionnés en fonction de la requête r. également, la liste de lecture doit permettre d'obtenir une vision large d'un sujet de recherche, le but étant de faire monter rapidement en compétence un chercheur sur un domaine. la liste de lecture peut s'apparenter à un graphe d'articles dont les arcs représentent les ordres de lecture inter-articles. aussi, l'ordre des références présentes dans les listes de lecture à une importance, l'ordre de lecture pouvant être différent selon le niveau de l'utilisateur. la tâche de génération automatique de liste de lecture est à la frontière de deux tâches du domaine de la recherche d'informations, mais présente des différences notables : si cette approche propose des résultats ordonnés par pertinence, la liste de lecture doit également être ordonnée de façon à faciliter la compréhension d'une thématique. -la recommandation d'articles scientifiques cherche à proposer des articles en fonction des intérêts d'un chercheur. cette approche utilise une source de données initiale à partir de laquelle les recommandations sont déterminées selon la similarité entre l'utilisateur et les habitudes des autres utilisateurs. @xcite @xcite . la tâche de recommandation d'articles scientifiques peut proposer des documents similaires et redondants, ce qui n'est pas pertinent pour une liste de lecture. la génération de liste de lecture est à la fois précise et synthétique @xcite , cherchant un équilibre entre la pertinence des références et la couverture plus générale de la littérature existante. une autre particularité de la liste de lecture académique est l'interchangeabilité des articles, les informations importantes d'un domaine pouvant être présentée par différents documents. la génération d'une liste de lecture a ainsi pour objectif de permettre une forme de navigation rapide au sein d'une collection d'articles d'un domaine. cet article présente un état de l'art des travaux sur la génération de listes de lecture pour les collections d'articles scientifiques. la section 2 introduit les principales approches existantes, à commencer par les approches historiques issues du domaine de la recommandation, les modèles d'expertise et les approches utilisant de la modélisation de concepts. la section 3 s'intéresse aux jeux de données proposés pour cette tâche, à savoir les graphes de citations et les listes de référence. la section 4 présente les différentes métriques utilisées lors de l'évaluation des systèmes proposés ainsi qu'un aperçu des méthodes d'évaluation utilisateur mises en place. s'ensuivra une discussion (section 5) quant aux perspectives de ce domaine de recherche ainsi qu'une conclusion. ## approches existantes plusieurs façons d'approcher la tâche de génération automatique de listes de lecture ont été explorées dans la littérature. les approches historiques (section 2.1) se sont initialement intéressées à la recommandation d'articles fondateurs (c'est-à-dire les articles initiaux ayant contribué de façon significative au domaine) par filtrage collaboratif @xcite . ces méthodes nécessitent l'évaluation d'articles de la part d'autres utilisateurs, qu'elle soit directe (notes utilisateurs) ou indirecte (nombre de citations d'un article). d'autres approches ont cherché à modéliser l'importance des articles à travers des notions marquant l'expertise d'un domaine (section 2.2) en s'appuyant sur des informations liées aux articles @xcite @xcite . enfin, une troisième famille d'approches s'intéresse aux dépendances nécessaires à la compréhension de certains sujets (section 2.3). ces méthodes s'intéressent notamment aux relations entre les concepts présents dans une collection d'articles dans le but de déterminer des chaînes de prérequis @xcite . ces travaux ont conduit ding et al. (2022) à s'intéresser à la construction de chemins de lecture à partir des concepts implicites d'un graphe de citation. ## jeux de données différents jeux de données ont été construits et utilisés pour les besoins de la tâche de génération de liste de lecture. deux types d'ensembles se distinguent dans les travaux réalisés. des collections d'articles scientifiques ( ## discussion les différentes approches de la littérature ont proposé des interprétations différentes des besoins de la tâche de génération de listes de lecture. les approches historiques ont ainsi développé principalement des méthodes de recommandation améliorées par des techniques d'ordonnancement de sommets de graphe. des approches plus modernes tentent de modéliser l'expertise du domaine pour l'ordonnancement des articles, d'autres explorent la modélisation de dépendances d'articles à des concepts. ces différentes approches s'intéressent peu au contenu et informations sous-jacentes des articles scientifiques, des méthodes plus modernes de traitement automatique des langues pourrait permettre l'émergence de nouvelles méthodes de génération de listes de lecture. certaines facettes de la tâche restent également peu explorées, notamment l'ordre de lecture des articles ou la minimisation de la redondance entre les articles retournés. l'introduction de mesure de sérendipité sur cette tâche (mesurant dans ce cas le fait de découvrir de façon fortuite un article pertinent) pourrait également être exploré afin de permettre la construction de listes favorisant les démarches de recherche scientifique. parmi les collections présentées, la majorité des corpus ne sont pas mis à disposition ou ne proposent pas un nombre d'échantillons suffisamment conséquent pour entraîner un modèle. ce manque de données explique la quantité limitée d'approches supervisées et l'absence de méthodes neuronales dans le traitement de la tâche de génération de listes de lecture. les avancées liées à la similarité sémantique pourraient notamment être exploitées pour la génération de listes de lecture. les représentations vectorielles du contenu pourraient entre autres permettre de détecter plus efficacement les articles substituables d'une collection. l'évaluation des systèmes de génération de listes de lecture a été réalisé de différentes façons dans la littérature. néanmoins, le manque de méthodes d'évaluation couvrant plusieurs approches et les données non comparables ne permettent pas de comparer de façon exhaustive les travaux associés à cette tâche. l'évaluation de listes de lectures générées automatiquement reste donc un défi auxquels les futurs travaux devront s'intéresser.