Schlagwortvergabe und RAG Dissertation
Dans le cadre d'un projet de recherche, nous développons une application qui facilitera la recherche d'affaires parlementaires à l'aide d'un chatbot RAG. Nous étudions également la possibilité de classer automatiquement les affaires parleme
Fiche signalétique
- Départements participants Gestion
- Institut(s) Institute for Public Sector Transformation
- Unité(s) de recherche Digital Sustainability Lab
- Champ thématique stratégique Champ thématique "Transformation numérique centrée sur l'humain"
- Durée (prévue) 01.04.2024 - 31.10.2024
- Direction du projet Prof. Dr. Marcel Gygli
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Équipe du projet
Prof. Dr. Marcel Gygli
Siddhartha Singh
Veton Matoshi - Partenaire Parlamentsbibliothek
Situation
La Bibliothèque parlementaire est responsable de la gestion des affaires parlementaires sur la plateforme officielle Curia Vista. Pour chaque nouvelle transaction, plusieurs domaines doivent être saisis. Une étape qui se fait actuellement de manière entièrement manuelle. Sur la base de ces données, les bibliothécaires parlementaires doivent également répondre aux questions des parlementaires (par exemple, « Combien de transactions sur le thème de l'évasion fiscale y a-t-il eu au cours des 5 dernières années »). Pour ce faire, ils utilisent des systèmes de recherche qui ne sont basés que sur des mots-clés et n'ont donc que des possibilités limitées d'inclure un contexte pertinent.
Approche
Dans notre travail, nous examinons deux aspects séparément. D'une part, nous créons des modèles (appelés modèles thématiques) qui suggèrent automatiquement un ou plusieurs domaines thématiques pour les nouvelles transactions. Nous créons ces modèles sur la base d'un logiciel libre. Les premiers résultats de ce travail sont déjà accessibles au public à l'adresse suivante : https://huggingface.co/spaces/rcds/SwissParlTopicModelling Dans un deuxième temps, nous développons une application basée sur un chatbot RAG que les bibliothécaires parlementaires peuvent utiliser pour effectuer des recherches dans l'entreprise. Pour ce faire, ils peuvent poser une question en utilisant le langage naturel et créer des critères de recherche basés sur les métadonnées enregistrées. Sur cette base, les transactions pertinentes sont recherchées, résumées à l'aide d'un modèle linguistique si nécessaire, et renvoyées aux bibliothécaires.
