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Traitement automatique du langage naturel (TAL) pour l'apprentissage d'une deuxième langue
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Notre travail se situe dans le cadre du traitement automatique du langage naturel (TAL) pour l'apprentissage d'une deuxième langue. En particulier, nous étudions l'évolution de la structure de discours des apprenants au fur et à mesure qu'ils progressent dans leur niveau de connaissance d'une deuxième langue.Pour atteindre notre but, nous utilisons ICNALE, un corpus de textes d'élèves asiatiques apprenant l'anglais, et des analyseurs de discours automatiques du domaine public. Pour nous assurer de la qualité de l’analyse automatique, nous utilisons des approches complémentaires pour étiqueter les relations discursives. Les deux principales approches sont celles du Penn Discourse TreeBank (PDTB) et …

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Classification des relations discursives à travers les cadres linguistiques
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Dans le cadre du traitement automatique de la langue, plusieurs cadres linguistiques ont été proposés pour modéliser les relations discursives entre unités textuelles qui nous permettent d'interpréter le but communicatif des éléments d'un texte. Cependant, il n'existe pas encore de consensus sur un schéma commun d'étiquetage de relations discursives. Les deux corpus les plus utilisés à cette fin sont le RST-DT (Rhetorical Structure Theory Discourse Treebank) et le PDTB (Penn Discourse Treebank).RST-DT considère le discours comme une organisation hiérarchique d'unités textuelles. Un texte est d'abord divisé en unités minimales puis la relation entre ces unités est identifiée à l'aide d'un …

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