@inproceedings{hammami-etal-2025-optimisation,
title = "Optimisation de la Recherche d{'}Information Juridiques {\`a} travers l{'}Agr{\'e}gation des Signaux Contextuels Multi-niveaux des Mod{\`e}les de Langue Pr{\'e}entra{\^i}n{\'e}s",
author = "Hammami, Eya and
Boughanem, Mohand and
Dkaki, Taoufiq",
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 de la 20e Conf{\'e}rence en Recherche d{'}Information et Applications (CORIA)",
month = "6",
year = "2025",
address = "Marseille, France",
publisher = "ATALA {\textbackslash}{\textbackslash}{\&} ARIA",
url = "https://preview.aclanthology.org/corrections-2025-10/2025.jeptalnrecital-coria.13/",
pages = "135--150",
language = "fra",
abstract = "L{'}acc{\`e}s croissant aux documents juridiques sous format num{\'e}rique cr{\'e}e {\`a} la fois des opportunit{\'e}s et des d{\'e}fis pour les professionnels du droit et les chercheurs en intelligence artificielle. Cependant, bien que les Mod{\`e}les de Langue Pr{\'e}entra{\^i}n{\'e}s (PLMs) excellent dans diverses t{\^a}ches de TAL, leur efficacit{\'e} dans le domaine juridique demeure limit{\'e}e, en raison de la longueur et de la complexit{\'e} des textes. Pour r{\'e}pondre {\`a} cette probl{\'e}matique, nous proposons une approche exploitant les couches interm{\'e}diaires des mod{\`e}les du Transformer afin d{'}am{\'e}liorer la repr{\'e}sentation des documents juridiques. En particulier, cette m{\'e}thode permet de capturer des relations syntaxiques et s{\'e}mantiques plus riches, tout en maintenant les interactions contextuelles au sein du texte. Afin d'{\'e}valuer notre approche, nous avons men{\'e} des exp{\'e}rimentations sur des ensembles de donn{\'e}es juridiques publiques, dont les r{\'e}sultats obtenus d{\'e}montrent son efficacit{\'e} pour diverses t{\^a}ches, notamment la recherche et la classification de documents."
}
Markdown (Informal)
[Optimisation de la Recherche d’Information Juridiques à travers l’Agrégation des Signaux Contextuels Multi-niveaux des Modèles de Langue Préentraînés](https://preview.aclanthology.org/corrections-2025-10/2025.jeptalnrecital-coria.13/) (Hammami et al., JEP/TALN/RECITAL 2025)
ACL