Florian Boudin* et Akiko Aizawa**
*JFLI, CNRS, Nantes University, France
**National Institute of Informatics, Japan
Résumé
La croissance rapide de la littérature scientifique rend de plus en plus difficile pour les chercheurs de suivre l’évolution des connaissances. Le recours à des outils automatisés est aujourd’hui indispensable pour naviguer et interpréter cette immense masse d’informations. Les articles scientifiques posent des difficultés uniques en raison de leur langage complexe, de leur terminologie spécialisée et de leurs formats variés, ce qui nécessite des méthodes avancées pour extraire des informations fiables et exploitables. Les grands modèles de langage (LLMs) ouvrent de nouvelles perspectives, permettant des tâches telles que les revues de littérature, l’assistance à la rédaction et l’exploration interactive des travaux scientifiques. Ce numéro spécial de la revue TAL met en lumière des recherches qui s’attaquent à ces défis et, plus largement, des recherches sur le traitement automatique des langues et la recherche d’information appliqués aux documents scientifiques et académiques.
Résumé (en anglais)
The rapid growth of scholarly literature makes it increasingly difficult for researchers to keep up with new knowledge. Automated tools are now more essential than ever to help navigate and interpret this vast body of information. Scientific papers pose unique difficulties, with their complex language, specialized terminology, and diverse formats, requiring advanced methods to extract reliable and actionable insights. Large language models (LLMs) offer new opportunities, enabling tasks such as literature reviews, writing assistance, and interactive exploration of research. This special issue of the TAL journal highlights research addressing these challenges and, more broadly, research on natural language processing and information retrieval for scholarly and scientific documents.
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