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| "title": "AMESURE: une plateforme de lisibilit\u00e9 pour les textes administratifs", |
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| "abstract": ";laetitia.brouwers;hubert.naets;cedrick.fairon}@uclouvain.be R\u00e9sum\u00e9. Cet article pr\u00e9sente une plateforme d\u00e9di\u00e9e \u00e0 l'\u00e9valuation de la difficult\u00e9 des textes administratifs, dans un but d'aide \u00e0 la r\u00e9daction. La plateforme propose d'une part une formule de lisibilit\u00e9 sp\u00e9cialis\u00e9e pour les textes administratifs, dont la conception repose sur une nouvelle m\u00e9thode d'annotation. Le mod\u00e8le classe correctement 58% des textes sur une \u00e9chelle \u00e0 5 niveaux et ne commet d'erreurs graves que dans 9% des cas. La plateforme propose d'autre part un diagnostic plus pr\u00e9cis des difficult\u00e9s sp\u00e9cifiques d'un texte, sous la forme d'indicateurs num\u00e9riques, mais aussi d'une localisation de ces difficult\u00e9s directement dans le document.", |
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| "text": ";laetitia.brouwers;hubert.naets;cedrick.fairon}@uclouvain.be R\u00e9sum\u00e9. Cet article pr\u00e9sente une plateforme d\u00e9di\u00e9e \u00e0 l'\u00e9valuation de la difficult\u00e9 des textes administratifs, dans un but d'aide \u00e0 la r\u00e9daction. La plateforme propose d'une part une formule de lisibilit\u00e9 sp\u00e9cialis\u00e9e pour les textes administratifs, dont la conception repose sur une nouvelle m\u00e9thode d'annotation. Le mod\u00e8le classe correctement 58% des textes sur une \u00e9chelle \u00e0 5 niveaux et ne commet d'erreurs graves que dans 9% des cas. La plateforme propose d'autre part un diagnostic plus pr\u00e9cis des difficult\u00e9s sp\u00e9cifiques d'un texte, sous la forme d'indicateurs num\u00e9riques, mais aussi d'une localisation de ces difficult\u00e9s directement dans le document.", |
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| "text": "Les textes produits par les diff\u00e9rentes administrations d'un \u00c9tat sont souvent per\u00e7us comme des lectures peu enthousiasmantes et particuli\u00e8rement sujettes \u00e0 des probl\u00e8mes d'interpr\u00e9tation ou de compr\u00e9hension, en particulier aupr\u00e8s de ceux que l'on peut qualifier de lecteurs faibles. D'apr\u00e8s les derni\u00e8res enqu\u00eates PISA (De Coster et al., 2011) , cette cat\u00e9gorie engloberait presque 20% de lecteurs en moyenne en Europe. Ces probl\u00e8mes de compr\u00e9hension sont d'autant plus critiques dans le cas de textes administratifs que ceux-ci sont relatifs \u00e0 des questions pratiques, voire parfois vitales pour un individu.", |
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| "text": "(De Coster et al., 2011)", |
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| "section": "Introduction", |
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| "text": "Il n'est donc pas surprenant que les administrations de divers pays aient mis en place des initiatives visant \u00e0 rendre plus accessible les documents qu'elles sont amen\u00e9es \u00e0 produire. Plusieurs guides de r\u00e9daction simple ont ainsi vu le jour au Qu\u00e9bec (Gouvernement du Qu\u00e9bec, 2006) , en France, en Belgique (Minist\u00e8re de la Communaut\u00e9 fran\u00e7aise de Belgique, 2010) et au sein de l'Union europ\u00e9enne (Union europ\u00e9enne, 2011). Ils ont pour but d'orienter les personnes qui r\u00e9digent un texte administratif. Ils soulignent notamment l'importance d'\u00e9crire clairement en \u00e9vitant l'ambigu\u00eft\u00e9, l'exc\u00e8s de d\u00e9tails qui finissent par occulter l'information principale, une absence de structure textuelle ou une structuration non chronologique. Ils recommandent \u00e9galement de mettre le lecteur au premier plan en s'adressant directement \u00e0 lui, en utilisant un vocabulaire non sp\u00e9cialis\u00e9 et en organisant l'information selon ses besoins.", |
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| "text": "(Gouvernement du Qu\u00e9bec, 2006)", |
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| "sec_num": "1" |
| }, |
| { |
| "text": "Cependant, au vu des efforts r\u00e9p\u00e9t\u00e9s des administrations en ce qui concerne l'accessibilit\u00e9 de leurs productions, on peut douter que ces guides de r\u00e9daction simple atteignent compl\u00e8tement leurs objectifs. Ils n\u00e9cessitent non seulement un effort important d'assimilation de la part des r\u00e9dacteurs, mais \u00e9galement une vigilance constante, sachant qu'il est g\u00e9n\u00e9ralement assez difficile, pour un r\u00e9dacteur exp\u00e9riment\u00e9, de se rendre compte des difficult\u00e9s qu'un lecteur non initi\u00e9 peut \u00e9prouver face \u00e0 ses \u00e9crits. C'est pourquoi, en collaboration avec le service de la langue de la F\u00e9d\u00e9ration Wallonie-Bruxelles (FWB), a \u00e9t\u00e9 mont\u00e9 un projet de plateforme web qui cherche \u00e0 \u00e9valuer la difficult\u00e9 de textes administratifs et \u00e0 proposer des suggestions de simplification.", |
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| "section": "Introduction", |
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| "text": "Cette plateforme vise un double objectif. D'une part, elle propose une estimation globale de la difficult\u00e9 d'un texte, ce qui demande de disposer d'une formule de lisibilit\u00e9 sp\u00e9cialis\u00e9e pour les textes administratifs. D'autre part, elle identifie les \u00e9l\u00e9ments lexicaux et syntaxiques difficiles du texte, ce qui requiert une analyse plus fine du texte, semblable \u00e0 ce qui est fait dans le cadre de la simplification automatique des textes. Dans cet article, nous commen\u00e7ons par situer notre projet par rapport \u00e0 ces deux domaines (lisibilit\u00e9 et simplification automatique) en mettant en \u00e9vidence les d\u00e9fis li\u00e9s au contexte particulier envisag\u00e9 (les textes administratifs) (cf. section 2). Ensuite, nous pr\u00e9sentons \u00e0 la section 3 la m\u00e9thodologie de conception de notre formule de lisibilit\u00e9 sp\u00e9cialis\u00e9e pour les textes administratifs ainsi qu'une \u00e9valuation de celle-ci. Nous d\u00e9taillons \u00e0 la section 4 les \u00e9l\u00e9ments linguistiques identifi\u00e9s comme probl\u00e9matiques par le syst\u00e8me et la fa\u00e7on dont ceux-ci sont int\u00e9gr\u00e9s dans la plateforme. Nous pr\u00e9sentons finalement \u00e0 la section 5 des perspectives de d\u00e9veloppement pour cette plateforme.", |
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| "section": "THOMAS FRAN\u00c7OIS, LAETITIA BROUWERS, HUBERT NAETS, C\u00c9DRICK FAIRON", |
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| }, |
| { |
| "text": "Depuis longtemps, la probl\u00e9matique de l'\u00e9valuation automatique de la difficult\u00e9 des textes int\u00e9resse les chercheurs. Les premiers efforts dans ce domaine remontent au d\u00e9but du 20 e si\u00e8cle. Ils visent \u00e0 associer automatiquement des lecteurs avec des textes correspondant \u00e0 leur niveau de lecture \u00e0 l'aide de formules math\u00e9matiques. Ces mod\u00e8les op\u00e8rent sur la base d'un nombre restreint d'informations textuelles (par ex. la longueur des mots, la longueur des phrases ou la proportion de propositions) qui sont combin\u00e9es \u00e0 l'aide d'algorithmes statistiques tels que la r\u00e9gression lin\u00e9aire (par ex. chez Flesch (1948)). Plus r\u00e9cemment, le domaine a connu une informatisation croissante qui a conduit \u00e0 la cr\u00e9ation de mod\u00e8les bas\u00e9s sur des techniques issues de l'intelligence artificielle et qui reposent sur des variables linguistiques plus fines extraites \u00e0 l'aide de techniques de traitement automatique du langage (TAL). Parmi les nombreux travaux r\u00e9cents, citons Collins-Thompson & Callan (2005) 2013d\u00e9veloppent une formule \u00e9galement bas\u00e9e sur le TAL pour le fran\u00e7ais langue \u00e9trang\u00e8re (FLE). Cependant, aucun de ces mod\u00e8les n'a \u00e9t\u00e9 con\u00e7u sp\u00e9cifiquement pour les textes administratifs. En effet, cr\u00e9er une formule sp\u00e9cialis\u00e9e pour un public et un type de textes particuliers requiert de disposer d'un corpus de textes dont la difficult\u00e9 a \u00e9t\u00e9 \u00e9valu\u00e9e sur un \u00e9chantillon de la population cibl\u00e9e. En g\u00e9n\u00e9ral, ce type de ressources s'obtient en collectant des textes dans des manuels scolaires organis\u00e9s en fonction des niveaux d'\u00e9ducation vis\u00e9s par le mod\u00e8le. Malheureusement, pour de nombreux contextes et notamment les textes administratifs, cette solution n'est pas envisageable, ce qui freine consid\u00e9rablement la conception de mod\u00e8les sp\u00e9cialis\u00e9s.", |
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| "end": 996, |
| "text": "Collins-Thompson & Callan (2005)", |
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| "eq_spans": [], |
| "section": "Contexte", |
| "sec_num": "2" |
| }, |
| { |
| "text": "factitifs, c'est-\u00e0-dire des documents utilitaires que le citoyen doit lire en vue de r\u00e9aliser une proc\u00e9dure (ex. : obtenir une prime) ou pour prendre connaissance d'une probl\u00e9matique (ex. : comment d\u00e9clarer un h\u00e9ritage). Nous avons ainsi collect\u00e9 88 textes relevant de huit th\u00e9matiques couvertes dans les documents de la FWB (sport, culture, enfance, etc.) ainsi que 27 lettres issues de l'administration et destin\u00e9es \u00e0 des particuliers.", |
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| "eq_spans": [], |
| "section": "Contexte", |
| "sec_num": "2" |
| }, |
| { |
| "text": "Ensuite, il a fallu annoter ces textes en fonction de leur difficult\u00e9. Pour ce faire, nous avons employ\u00e9 une m\u00e9thode en deux \u00e9tapes. Dans un premier temps, les textes ont \u00e9t\u00e9 annot\u00e9s \u00e0 l'aide de la formule de Kandel & Moles (1958) , ce qui a permis de les trier en fonction du score de lisibilit\u00e9 qui leur a \u00e9t\u00e9 attribu\u00e9 (sur une \u00e9chelle allant de 100 -tr\u00e8s facile -\u00e0 0 -tr\u00e8s difficile) et de les classer en 5 niveaux sur la base des intervalles d\u00e9finis sur cette \u00e9chelle par de Landsheere (1963) . Nous avons alors s\u00e9lectionn\u00e9 manuellement deux textes au sein de chaque intervalle afin de disposer de documents de complexit\u00e9 aussi diverse que possible. Ces textes ont ensuite \u00e9t\u00e9 lus par 10 administr\u00e9s d'\u00e2ges vari\u00e9s (de 22 \u00e0 64 ans) et titulaires, pour la plupart, d'un dipl\u00f4me universitaire, via une interface d'autopr\u00e9sentation segment\u00e9e 1 . Celle-ci permet de mesurer le temps pass\u00e9 par chaque lecteur sur chaque phrase \u00e0 l'aide d'un script javascript (qui \u00e9vite les latences entre le client et le serveur). \u00c0 la fin de la lecture, deux questions de compr\u00e9hension sont pos\u00e9es sur le texte, afin de s'assurer qu'une lecture visant \u00e0 une bonne compr\u00e9hension du texte a bien \u00e9t\u00e9 effectu\u00e9e par le sujet.", |
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| { |
| "start": 209, |
| "end": 230, |
| "text": "Kandel & Moles (1958)", |
| "ref_id": "BIBREF16" |
| }, |
| { |
| "start": 479, |
| "end": 496, |
| "text": "Landsheere (1963)", |
| "ref_id": "BIBREF7" |
| } |
| ], |
| "ref_spans": [], |
| "eq_spans": [], |
| "section": "Contexte", |
| "sec_num": "2" |
| }, |
| { |
| "text": "Au terme de cette exp\u00e9rience, nous avons obtenu environ dix mesures de vitesse de lecture (ms/mot) pour chacune des phrases issues des dix textes s\u00e9lectionn\u00e9s. Cela nous donne 1017 observations, desquelles ont \u00e9t\u00e9 exclues les donn\u00e9es associ\u00e9es \u00e0 un score inf\u00e9rieur \u00e0 50% au test de compr\u00e9hension (62 donn\u00e9es). Apr\u00e8s nettoyage, nous avons calcul\u00e9 la vitesse moyenne de lecture des 10 sujets pour chaque phrase, en \u00e9liminant la variation sp\u00e9cifique aux sujets \u00e0 l'aide d'un mod\u00e8le \u00e0 effets mixtes (Baayen et al., 2008) . Ensuite, une vitesse de lecture moyenne par mot a \u00e9t\u00e9 calcul\u00e9e au niveau du texte. C'est cette valeur qui constitue l'indicateur de la difficult\u00e9 du texte (voir Table 1 ). On observe une bonne corr\u00e9lation (r = 0, 74) entre le score obtenu par la formule de Kandel et Moles (score KM) et le temps moyen de lecture par mots (ms / mot) sur nos dix textes. Sur la base des temps de lecture, nous avons d\u00e9fini 5 niveaux de difficult\u00e9, qui constitueront l'\u00e9chelle de r\u00e9f\u00e9rence pour notre formule. ", |
| "cite_spans": [ |
| { |
| "start": 495, |
| "end": 516, |
| "text": "(Baayen et al., 2008)", |
| "ref_id": "BIBREF0" |
| } |
| ], |
| "ref_spans": [ |
| { |
| "start": 680, |
| "end": 687, |
| "text": "Table 1", |
| "ref_id": "TABREF2" |
| } |
| ], |
| "eq_spans": [], |
| "section": "Contexte", |
| "sec_num": "2" |
| }, |
| { |
| "text": "Cette formule de lisibilit\u00e9 pour les textes administratifs a \u00e9t\u00e9 int\u00e9gr\u00e9e au sein d'une plateforme plus globale d'aide \u00e0 la r\u00e9daction 3 . En plus de cette estimation globale de la difficult\u00e9 du texte soumis, la plateforme propose actuellement deux types de diagnostics. Le premier fournit une analyse plus d\u00e9taill\u00e9e de la complexit\u00e9 d'un texte sur le mod\u00e8le de Coh-Metrix (Graesser et al., 2004) . Il offre ainsi \u00e0 l'utilisateur une s\u00e9rie d'indicateurs mesurant la complexit\u00e9 des diff\u00e9rentes dimensions d'un document administratif. Pour l'instant cinq indicateurs ont \u00e9t\u00e9 retenus : PAGoug_8000, NMP, CON_PRO et PP1P2 (voir Table 2 ), ainsi qu'une mesure de la coh\u00e9rence moyenne du texte. Cette derni\u00e8re est estim\u00e9e comme le cosinus moyen de toutes les paires de phrases adjacentes du texte repr\u00e9sent\u00e9es sous la forme d'un vecteur de mots dans un espace de dimensions r\u00e9duites (\u00e0 l'aide d'une analyse s\u00e9mantique latente).", |
| "cite_spans": [ |
| { |
| "start": 361, |
| "end": 395, |
| "text": "Coh-Metrix (Graesser et al., 2004)", |
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| } |
| ], |
| "ref_spans": [ |
| { |
| "start": 623, |
| "end": 630, |
| "text": "Table 2", |
| "ref_id": "TABREF3" |
| } |
| ], |
| "eq_spans": [], |
| "section": "Plateforme d'aide \u00e0 la r\u00e9daction", |
| "sec_num": "4" |
| }, |
| { |
| "text": "Le second diagnostic va plus loin en cherchant \u00e0 identifier pr\u00e9cis\u00e9ment des points d'achoppement probables dans le texte, qu'il s'agisse d'un mot rare ou d'une structure syntaxique consid\u00e9r\u00e9e comme plus difficile \u00e0 analyser. C'est \u00e0 ce niveau que la plateforme rejoint les travaux en simplification de textes, puisque notre approche adopte une approche semblable \u00e0 ceci pr\u00e8s qu'elle s'arr\u00eate au niveau de l'identification des \u00e9l\u00e9ments \u00e0 simplifier sans effectuer automatiquement de simplifications. \u00c0 ce stade de d\u00e9veloppement de la plateforme, ce module se limite \u00e0 rep\u00e9rer les mots rares sur la base de leur fr\u00e9quence, ainsi qu'\u00e0 identifier trois types de constructions qui peuvent poser des difficult\u00e9s de lecture. La Figure 1 propose un exemple d'analyse sur un texte court et pr\u00e9sente l'interface de la plateforme. Les mots rares sont grassey\u00e9s en rouge et les structures complexes soulign\u00e9es dans une couleur qui d\u00e9pend de leur type. La d\u00e9tection des mots rares est r\u00e9alis\u00e9e en comparant les logarithmes des fr\u00e9quences des formes fl\u00e9chies du texte (tir\u00e9es de Lexique3 (New et al., 2001 )) \u00e0 un seuil de r\u00e9f\u00e9rence (\u221214 dans notre exemple), qui pourrait cependant \u00eatre manipul\u00e9 par l'utilisateur en fonction du public qu'il vise. Quant aux trois constructions syntaxiques d\u00e9tect\u00e9es, elles regroupent (1) le passif ;", |
| "cite_spans": [ |
| { |
| "start": 1065, |
| "end": 1091, |
| "text": "Lexique3 (New et al., 2001", |
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| } |
| ], |
| "ref_spans": [ |
| { |
| "start": 721, |
| "end": 729, |
| "text": "Figure 1", |
| "ref_id": "FIGREF0" |
| } |
| ], |
| "eq_spans": [], |
| "section": "Plateforme d'aide \u00e0 la r\u00e9daction", |
| "sec_num": "4" |
| }, |
| { |
| "text": "(2) les \u00e9l\u00e9ments entre parenth\u00e8ses et (3) les propositions subordonn\u00e9es. En effet, lorsque le verbe principal est \u00e0 la voix passive, la phrase ne suit pas l'ordre SVO auquel s'attend le lecteur, ce qui peut poser davantage de probl\u00e8mes de compr\u00e9hension. De m\u00eame, les \u00e9l\u00e9ments entre parenth\u00e8ses, s'ils sont accumul\u00e9s, ont tendance \u00e0 occulter l'information principale qui se retrouve noy\u00e9e au milieu des informations secondaires. Enfin, les propositions subordonn\u00e9es contribuent \u00e9galement \u00e0 allonger et alourdir la phrase, la rendant moins claire. C'est pourquoi de nombreux manuels de r\u00e9daction simple (Gouvernement du Qu\u00e9bec, 2006 ; Minist\u00e8re de la Communaut\u00e9 fran\u00e7aise de Belgique, 2010; Union europ\u00e9enne, 2011) recommandent de simplifier ce type de structure.", |
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| { |
| "start": 601, |
| "end": 630, |
| "text": "(Gouvernement du Qu\u00e9bec, 2006", |
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| } |
| ], |
| "ref_spans": [], |
| "eq_spans": [], |
| "section": "Plateforme d'aide \u00e0 la r\u00e9daction", |
| "sec_num": "4" |
| }, |
| { |
| "text": "Cet article a pr\u00e9sent\u00e9 AMESURE, une plateforme d\u00e9di\u00e9e \u00e0 l'\u00e9valuation de la difficult\u00e9 des textes administratifs, dont le but principal est d'aider les r\u00e9dacteurs de ce type de textes \u00e0 produire des documents plus accessibles. La principale contribution de cet article consiste en une formule de lisibilit\u00e9 sp\u00e9cialis\u00e9e pour les textes administratifs, dont les performances sont comparables \u00e0 celles d'autres mod\u00e8les actuels pour le fran\u00e7ais, malgr\u00e9 un nombre r\u00e9duit de textes pour l'entra\u00eenement. Cela a \u00e9t\u00e9 rendu possible gr\u00e2ce \u00e0 une technique d'annotation innovante dans le domaine de la lisibilit\u00e9 qui se base sur la mesure de la vitesse de lecture moyenne d'un groupe de lecteurs. \u00c0 l'aide de celle-ci, nous avons d\u00e9fini une \u00e9chelle de difficult\u00e9 et un guide d'annotation ayant ensuite servi \u00e0 un groupe d'experts \u00e0 annoter le reste du corpus. Cette technique pourrait \u00eatre r\u00e9utilis\u00e9e pour entra\u00eener d'autres mod\u00e8les de lisibilit\u00e9 sp\u00e9cifiques lorsque, comme dans notre cas, il n'existe pas de textes gradu\u00e9s disponibles.", |
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| "text": "Classement des textes selon leur temps de lecture moyen. Il inclut, comme exemples repr\u00e9sentatifs de chaque niveau, les textes de laTable 1num\u00e9rot\u00e9s 1, 3, 6, 7 et 10. Au terme de cette annotation, nous avons obtenu 267 avis sur 105 textes, soit une moyenne de 2,5 avis par textes. L'accord inter-annotateurs n'est pas tr\u00e8s \u00e9lev\u00e9 : l'alpha deKrippendorff (1980) moyen sur les 7 batchs de 15 textes ne d\u00e9passe pas 0,37. Notons toutefois que ce type de t\u00e2che d'annotation est particuli\u00e8rement difficile, comme le montre le kappa de 0, 398 obtenu pour une t\u00e2che d'annotation de la difficult\u00e9 de mots dans SemEval 2012 (Specia et al., 2012). Au terme de ce processus d'annotation, chaque texte s'est vu attribuer le niveau moyen des annotations des experts, r\u00e9duisant les variations personnelles.Une fois le corpus d'entra\u00eenement annot\u00e9, la seconde \u00e9tape de conception de notre formule de lisibilit\u00e9 a consist\u00e9 \u00e0 identifier et param\u00e9triser un ensemble de variables linguistiques qui sont li\u00e9es avec la difficult\u00e9 des textes, par un lien causal ou simplement corr\u00e9lationnel. Nous avons ainsi pris en consid\u00e9ration 344 variables qui se r\u00e9partissent en trois grandes classes : lexicale (fr\u00e9quence lexicale, diversit\u00e9 lexicale, types de voisins orthographiques et longueur des mots), syntaxique (longueur des phrases, formes verbales, ratios de cat\u00e9gories de discours) et s\u00e9mantique (niveau de personnalisation du texte, densit\u00e9 des id\u00e9es et coh\u00e9sion du texte). Ces variables ont \u00e9t\u00e9 d\u00e9crites en d\u00e9tail dans Fran\u00e7ois & Fairon (2013).THOMAS FRAN\u00c7OIS, LAETITIA BROUWERS, HUBERT NAETS, C\u00c9DRICK FAIRONEnfin, pour entra\u00eener le mod\u00e8le, nous avons op\u00e9r\u00e9 une s\u00e9lection de variables \u00e0 l'aide d'un double crit\u00e8re. Tout d'abord, nos variables ont \u00e9t\u00e9 ordonn\u00e9es en fonction de leur capacit\u00e9 pr\u00e9dictive, comme le recommandentGuyon & Elisseeff (2003). Nous avons calcul\u00e9 une corr\u00e9lation de Spearman entre chacune des variables et le niveau de difficult\u00e9 des textes. Dans un second temps, la meilleure variable au sein de chacune des sous-familles a \u00e9t\u00e9 retenue. Le but de cette proc\u00e9dure \u00e9tait \u00e0 la fois de maximiser la quantit\u00e9 d'information \u00e0 disposition du mod\u00e8le tout en limitant le nombre de variables reprises dans le mod\u00e8le, \u00e9tant donn\u00e9 qu'il doit s'int\u00e9grer dans une architecture en temps r\u00e9el. Au terme de cette \u00e9tape de s\u00e9lection, 10 variables ont \u00e9t\u00e9 retenues. Elles sont pr\u00e9sent\u00e9es \u00e0 laTable 2avec la corr\u00e9lation obtenue pour chacune d'elles. On remarque en particulier que la complexit\u00e9 syntaxique (NMP et CON_PRO) importe davantage que les indices lexicaux dans les textes administratifs, \u00e0 l'inverse de ce qui a \u00e9t\u00e9 observ\u00e9 pour les textes de FLE.", |
| "content": "<table><tr><td>Nom</td><td>Description de la variable</td><td>corr.</td></tr><tr><td>ML3</td><td>Mod\u00e8le unigramme liss\u00e9 bas\u00e9 sur les fr\u00e9quences de Lexique3 (New et al., 2001)</td><td>-0,32</td></tr><tr><td>MedianFFFDV</td><td>M\u00e9diane des fr\u00e9quences des verbes du texte</td><td>-0,47</td></tr><tr><td>PAGoug_8000</td><td>Proportion de mots absents des 8000 premiers mots de la liste longue de Gougenheim</td><td>0,44</td></tr><tr><td>TTR_W</td><td>Type-Token ratio calcul\u00e9 sur les lemmes</td><td>-0,21</td></tr><tr><td>PM8</td><td>Proportion de mots de plus de 8 lettres</td><td>0,40</td></tr><tr><td colspan=\"2\">mean_freqCumNeigh Moyenne de la distribution des fr\u00e9quences cumul\u00e9es des voisins orthographiques</td><td>0,50</td></tr><tr><td>NMP</td><td>Nombre moyen de mots par phrase</td><td>0,64</td></tr><tr><td>PPasse_C</td><td>Proportion de verbes conjugu\u00e9s au participe pass\u00e9</td><td>0,46</td></tr><tr><td>CON_PRO</td><td>Rapport du nombre de conjonctions sur celui des pronoms</td><td>0,54</td></tr><tr><td>PP1P2</td><td>Nombre de pron. pers. S1 et S2 / mots</td><td>-0,42</td></tr></table>", |
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| "TABREF3": { |
| "text": "Liste des variables s\u00e9lectionn\u00e9es dans le mod\u00e8le avec leur corr\u00e9lation de Spearman. = 0.05) atteint une exactitude de 58% pour la classification et une exactitude contigu\u00eb 2 de 91%. Il s'agit donc d'un gain de 38% en exactitude et de 39% en exactitude contigu\u00eb par rapport au hasard. Pour comparaison, Fran\u00e7ois & Fairon (2013) obtiennent respectivement 50% en exactitude et 80% en exactitude contigu\u00eb pour leur mod\u00e8le sur des textes de FLE. Cela semble indiquer que le mod\u00e8le se comporte plut\u00f4t bien malgr\u00e9 le nombre r\u00e9duit de donn\u00e9es d'entra\u00eenement. On notera toutefois qu'il a tendance \u00e0 rabattre les textes de niveau 1 au niveau 2 et ceux de niveau 5 en 4, \u00e0 cause du nombre plus r\u00e9duit de donn\u00e9es pour ces cat\u00e9gories.", |
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