Modèles statistiques pour l'estimation automatique de la difficulté de textes de FLE

François, Thomas
(2009) Rencontre des Etudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RECITAL 2009) — Location: Senlis (2009)

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La lecture constitue l’une des tâches essentielles dans l’apprentissage d’une langue étrangère. Toutefois, la découverte d’un texte portant sur un sujet précis et qui soit adapté au niveau de chaque apprenant est consommatrice de temps et pourrait être automatisée. Des expériences montrent que, pour l’anglais, l’utilisation de classifieurs statistiques permet d’estimer automatiquement la difficulté d’un texte. Dans cet article, nous proposons une méthodologie originale comparant, pour le français langue étrangère (FLE), diverses techniques de classification (la régression logistique, le bagging et le boosting) sur deux corpus d’entraînement. Il ressort de cette analyse comparative une légère supériorité de la régression logistique multinomiale.
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François, T. (2009). Modèles statistiques pour l’estimation automatique de la difficulté de textes de FLE. Actes de RECITAL 2009, 1-10. https://hdl.handle.net/2078.5/51240