Une exploration visuelle du découpage de texte sémantique

Le découpage de texte sémantique est une technique qui consiste à diviser le texte en segments significatifs en fonction de leur similarité sémantique. Cela peut être utile pour diverses applications en traitement du langage naturel (TLN), y compris la génération augmentée de récupération (GAR). Pour effectuer le découpage sémantique, le texte est d'abord divisé en morceaux plus petits à l'aide d'une méthode comme le découpage récursif. Ensuite, des embeddings sont créés pour chaque morceau en utilisant un bi-encodeur transformer ou un autre modèle. Les distances cosinus entre les embeddings des morceaux consécutifs sont calculées, et les points de rupture sont choisis là où les distances sont importantes, indiquant un changement sémantique. Ce processus permet de créer des morceaux qui sont à la fois cohérents et sémantiquement distincts. Pour visualiser les points de rupture, un graphique peut être généré montrant la distance cosinus entre les morceaux consécutifs sur la longueur du texte. En ajustant le seuil de point de rupture, la granularité des morceaux peut être contrôlée. La génération récursive de points de rupture peut être utilisée pour créer des morceaux plus petits et plus raffinés. Les techniques de clustering peuvent également être appliquées pour grouper ensemble les morceaux similaires. De plus, les LLM (Large Language Models) peuvent être utilisés pour résumer les morceaux, offrant une vue d'ensemble rapide de leur contenu. En expérimentant avec différents paramètres et outils de visualisation, le découpage optimal peut être atteint pour une application spécifique.