* Réparez-vous les appareils hors garantie à Paris ?

Je suis en train de développer un chatbot en Python qui a pour objectif de répondre à des questions factuelles en utilisant une base de connaissances. J’ai déjà implémenté une fonction de recherche d’information qui fonctionne assez bien, mais je rencontre des difficultés à formuler une réponse naturelle et concise à partir des résultats de recherche. Concrètement, si ma recherche me renvoie plusieurs phrases qui contiennent la réponse à la question, je veux éviter de simplement concaténer ces phrases. Je veux que le chatbot puisse reformuler ces informations de manière plus humaine.
Par exemple, si l’utilisateur demande « Quelle est la capitale de la France ? », et que ma base de connaissances contient « Paris est la capitale de la France. » et « La capitale de la France se situe à Paris. », je voudrais que le chatbot réponde simplement « Paris est la capitale de la France. » ou quelque chose de similaire, plutôt que de répéter l’information ou de donner une réponse maladroite.
Alors, comment puis-je implémenter une logique de reformulation de texte en Python qui me permette de synthétiser les résultats de recherche et de générer une réponse concise et naturelle pour mon chatbot, en tenant compte du contexte de la question posée ? Est-ce qu’il existe des bibliothèques ou des techniques de NLP (Traitement Automatique des Langues) spécifiques qui seraient particulièrement adaptées à ce type de tâche ? Quelles sont les meilleures approches pour gérer les paraphrases et les informations redondantes afin de créer une réponse fluide et informative ? Est-ce que l’utilisation de modèles de langage pré-entraînés comme GPT-3 ou des modèles plus petits et spécialisés serait préférable, et dans quels cas ?

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