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        <title>Uniformité de la densité informationnelle: le cas du redoublement du sujet</title>
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        <dateIssued>2023-06</dateIssued>
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            <title>Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 1 : travaux de recherche originaux – articles longs</title>
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    <abstract>Nous présentons les résultats d’une expérience visant à savoir si la densité d’information (ou de surprise) affecte le redoublement du sujet dans des conversations spontanées. En utilisant la version française de GPT, nous estimons la surprise lexicale du sujet NP étant donné un contexte précédent et vérifions si la surprise du sujet affecte son redoublement. L’analyse de régression à effet mixte montre que, en plus des facteurs qui ont été montrés comme affectant le redoublement du sujet dans la littérature, la prévisibilité du sujet nominal est un prédicteur important du non-redoublement. Les sujets nominaux moins prédictibles tendent à être redoublés par rapport à ceux qui sont plus prédictibles. Notre travail confirme l’intérêt de l’hypothèse de l’Uniformité de la densité informationnelle (UID) pour le français et illustre l’opérationalisation de la densité informationnelle à l’aide de grands modèles neuronaux de langage.</abstract>
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%0 Conference Proceedings
%T Uniformité de la densité informationnelle: le cas du redoublement du sujet
%A Liang, Yiming
%A Amsili, Pascal
%A Burnett, Heather
%Y Servan, Christophe
%Y Vilnat, Anne
%S Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 1 : travaux de recherche originaux – articles longs
%D 2023
%8 June
%I ATALA
%C Paris, France
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%F liang-etal-2023-uniformite
%X Nous présentons les résultats d’une expérience visant à savoir si la densité d’information (ou de surprise) affecte le redoublement du sujet dans des conversations spontanées. En utilisant la version française de GPT, nous estimons la surprise lexicale du sujet NP étant donné un contexte précédent et vérifions si la surprise du sujet affecte son redoublement. L’analyse de régression à effet mixte montre que, en plus des facteurs qui ont été montrés comme affectant le redoublement du sujet dans la littérature, la prévisibilité du sujet nominal est un prédicteur important du non-redoublement. Les sujets nominaux moins prédictibles tendent à être redoublés par rapport à ceux qui sont plus prédictibles. Notre travail confirme l’intérêt de l’hypothèse de l’Uniformité de la densité informationnelle (UID) pour le français et illustre l’opérationalisation de la densité informationnelle à l’aide de grands modèles neuronaux de langage.
%U https://aclanthology.org/2023.jeptalnrecital-long.13
%P 164-176

Markdown (Informal)

[Uniformité de la densité informationnelle: le cas du redoublement du sujet](https://aclanthology.org/2023.jeptalnrecital-long.13) (Liang et al., JEP/TALN/RECITAL 2023)

• Uniformité de la densité informationnelle: le cas du redoublement du sujet (Liang et al., JEP/TALN/RECITAL 2023)

ACL

• Yiming Liang, Pascal Amsili, and Heather Burnett. 2023. Uniformité de la densité informationnelle: le cas du redoublement du sujet. In Actes de CORIA-TALN 2023. Actes de la 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN), volume 1 : travaux de recherche originaux -- articles longs, pages 164–176, Paris, France. ATALA.