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Spécificités des erreurs d’orthographe des personnes dyslexiques : analyse d’un corpus de productions écrites

Spécificités des erreurs d’orthographe des personnes dyslexiques : analyse d’un corpus de productions écrites
Johana Bodard
Cet article présente un travail d’analyse des erreurs d’orthographe de personnes dyslexiques à partir de corpus écrits en langue française. L’objectif de cette analyse est d’étudier la fréquence et les caractéristiques des erreurs afin de guider le développement de modules de correction orthographique spécifiques. Les résultats de cette analyse sont comparés aux travaux déjà réalisés en français, anglais et espagnol.


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Traduction automatique pour la normalisation du français du XVIIe siècle



Traduction automatique pour la normalisation du français du XVIIe siècle
Simon Gabay and Loïc Barrault
L’étude des états de langue anciens se heurte à un double problème : d’une part la distance d’avec l’orthographe actuelle, qui empêche de recourir aux solutions standards de TAL, et d’autre part l’instabilité des systèmes graphiques, qui complexifie l’entraînement de solutions directement sur le texte original. Reprenant ce problème d’un point de vue des humanités numériques, nous partons du raisonnement philologique qui sous-tend la création du corpus d’entraînement, avant de recourir aux méthodes traditionnelles de TAL pour comparer deux systèmes de traduction automatique (statistique et neuronale) et offrir un outil fonctionnel pour la normalisation du français classique qui corresponde aux besoins des philologues.




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Analyse automatique en cadres sémantiques pour l’apprentissage de modèles de compréhension de texte



Analyse automatique en cadres sémantiques pour l’apprentissage de modèles de compréhension de texte
Gabriel Marzinotto, Delphine Charlet, Géraldine Damnati and Frédéric Béchet
Cet article propose une évaluation intrinsèque et extrinsèque d’un modèle d’analyse automatique en cadres sémantiques (Frames). Le modèle proposé est un modèle état de l’art à base de GRU bi-directionnel, enrichi par l’utilisation d’embeddings contextuels. L’amélioration obtenue est observée par le prisme d’un typage des arguments (Frame Elements) sous la forme d’une question prototypique à laquelle ils sont susceptibles de répondre. L’évaluation extrinsèque quant à elle repose sur l’exploitation de l’analyse en cadres sémantiques pour la génération d’un corpus d’apprentissage de triplets (question, paragraphe, réponse) pour une tâche de compréhension de lecture. Nous montrons qu’un modèle de compréhension de lecture appris sur un corpus de triplets générés à partir d’un corpus analysé automatiquement présente des performances inférieures de seulement 2.5% en relatif par rapport à un modèle appris sur un corpus de triplets générés à partir d’un corpus analysé manuellement.



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Investigation par méthodes d’apprentissage des spécificités langagières propres aux personnes avec schizophrénie



Investigation par méthodes d’apprentissage des spécificités langagières propres aux personnes avec schizophrénie
Maxime Amblard, Chloé Braud, Chuyuan Li, Caroline Demily, Nicolas Franck et Michel Musiol
Nous présentons des expériences visant à identifier automatiquement des patients présentant des symptômes de schizophrénie dans des conversations contrôlées entre patients et psychothérapeutes. Nous fusionnons l’ensemble des tours de parole de chaque interlocuteur et entraînons des modèles de classification utilisant des informations lexicales, morphologiques et syntaxiques. Cette étude est la première du genre sur le français et obtient des résultats comparables à celles sur l’anglais. Nos premières expériences tendent à montrer que la parole des personnes avec schizophrénie se distingue de celle des témoins : le meilleur modèle obtient une exactitude de 93,66 %. Des informations plus riches seront cependant nécessaires pour parvenir à un modèle robuste.