Évaluation de la pertinence des citations dans les articles scientifiques - DUMAS - Dépôt Universitaire de Mémoires Après Soutenance Accéder directement au contenu
Mémoires Année : 2023

Évaluation de la pertinence des citations dans les articles scientifiques

Résumé

Citations play an important role in scientific research. However, recent studies have unveiled a concerning issue : numerous inaccurate citations are present within scientific papers. These erroneous references can result in misinterpretations, distortion of the original author’s intentions, and potentially even more serious consequences. To address this concern, our paper introduces two methods designed to assess citation accuracy using Natural Language Processing (NLP) techniques. The first method involves measuring text similarities through vectorized text representations. The second method entails employing a fine-tuned text classification approach to distinguish between reliable and flawed citations. Both of these methodologies adopt language models. Based on our experimental findings, it appears that the fine-tuned text classification method demonstrated the most optimal performance.
Les citations jouent un rôle important dans la recherche scientifique. Cependant, des études récentes ont révélé un problème préoccupant : de nombreuses citations inexactes sont présentes dans les articles scientifiques. Ces références erronées peuvent entraîner des interprétations erronées, une déformation des intentions de l’auteur original et potentiellement même des conséquences plus graves. Pour faire face à cette préoccupation, notre article présente deux méthodes conçues pour évaluer l’exactitude des citations en utilisant des techniques de traitement automatique du langage (TAL). La première méthode consiste à mesurer les similitudes textuelles à l’aide de représentations vectorielles. La deuxième méthode implique l’utilisation d’une approche de classification de texte affinée pour trouver les citations fiables et les citations erronées. Ces deux méthodologies adoptent des modèles de langage. Selon nos résultats expérimentaux, il semble que la méthode de classification de texte affinée a démontré la meilleure performance.
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Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

dumas-04260594 , version 1 (26-10-2023)

Identifiants

  • HAL Id : dumas-04260594 , version 1

Citer

Qinyue Liu. Évaluation de la pertinence des citations dans les articles scientifiques. Sciences de l'Homme et Société. 2023. ⟨dumas-04260594⟩
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