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Modèles adaptatifs pour prédire automatiquement la compétence lexicale d'un apprenant de français langue étrangère


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Modèles adaptatifs pour prédire automatiquement la compétence lexicale d'un apprenant de français langue étrangère

JEP-TALN-RECITAL 2016 - Vendredi 8 juillet 2016

Session commune JEP/TALN 3

Modèles adaptatifs pour prédire automatiquement la compétence lexicale d'un apprenant de français langue étrangère

Anaïs Tack, Thomas François, Anne-Laure Ligozat and Cédrick Fairon

Résumé : Cette étude examine l'utilisation de méthodes d'apprentissage incrémental supervisé afin de prédire la compétence lexicale d'apprenants de français langue étrangère (FLE). Les apprenants ciblés sont des néerlandophones ayant un niveau A2/B1 selon le Cadre européen commun de référence pour les langues (CECR). A l'instar des travaux récents portant sur la prédiction de la maîtrise lexicale à l'aide d'indices de complexité, nous élaborons deux types de modèles qui s'adaptent en fonction d'un retour d'expérience, révélant les connaissances de l'apprenant. En particulier, nous définissons (i) un modèle qui prédit la compétence lexicale de tous les apprenants du même niveau de maîtrise et (ii) un modèle qui prédit la compétence lexicale d'un apprenant individuel. Les modèles obtenus sont ensuite évalués par rapport à un modèle de référence, déterminant la compétence lexicale à partir d'un lexique spécialisé pour le FLE, et s'avèrent gagner significativement en exactitude (9%-17%).

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    Date de réalisation : 8 Juillet 2016
    Lieu de réalisation : Inalco, Paris
    Durée du programme : 20 min
    Classification Dewey : Informatique appliquée à la linguistique
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    Catégorie : Conférences
    Niveau : Tous publics / hors niveau, niveau Doctorat (LMD), Recherche
    Disciplines : Linguistique, Informatique
    Collections : JEP-TALN-RECITAL 2016, Session commune JEP/TALN 3
    ficheLom : Voir la fiche LOM
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    Auteur(s) : Tack Anaïs, François Thomas, Ligozat Anne-Laure, Fairon Cédric
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    Langue : Français
    Mots-clés : Traitement Automatique des Langues
 

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