@inproceedings{wilkens-etal-2024-exploration,
title = "Exploration d{'}approches hybrides pour la lisibilit{\'e} : exp{\'e}riences sur la compl{\'e}mentarit{\'e} entre les traits linguistiques et les transformers",
author = "Wilkens, Rodrigo and
Watrin, Patrick and
Cardon, R{\'e}mi and
Pintard, Alice and
Gribomont, Isabelle and
Fran{\c{c}}ois, Thomas",
editor = "Balaguer, Mathieu and
Bendahman, Nihed and
Ho-dac, Lydia-Mai and
Mauclair, Julie and
G Moreno, Jose and
Pinquier, Julien",
booktitle = "Actes de la 31{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 2 : traductions d'articles publi{\`e}s",
month = "7",
year = "2024",
address = "Toulouse, France",
publisher = "ATALA and AFPC",
url = "https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-trad.5",
pages = "8--8",
abstract = "Les architectures d{'}apprentissage automatique reposant sur la d{\'e}finition de traits linguistiques ont connu un succ{\`e}s important dans le domaine de l{'}{\'e}valuation automatique de la lisibilit{\'e} des textes (ARA) et ont permis de faire se rencontrer informatique et th{\'e}orie psycholinguistique. Toutefois, les r{\'e}cents d{\'e}veloppements se sont tourn{\'e}s vers l{'}apprentissage profond et les r{\'e}seaux de neurones. Dans cet article, nous cherchons {\`a} r{\'e}concilier les deux approches. Nous pr{\'e}sentons une comparaison syst{\'e}matique de 6 architectures hybrides (appliqu{\'e}es {\`a} plusieurs langues et publics) que nous comparons {\`a} ces deux approches concurrentes. Les diverses exp{\'e}riences r{\'e}alis{\'e}es ont clairement mis en {\'e}vidence deux m{\'e}thodes d{'}hybridation : Soft-Labeling et concat{\'e}nation simple. Ces deux architectures sont {\'e}galement plus efficaces lorsque les donn{\'e}es d{'}entra{\^\i}nement sont r{\'e}duites. Cette {\'e}tude est la premi{\`e}re {\`a} comparer syst{\'e}matiquement diff{\'e}rentes architectures hybrides et {\`a} {\'e}tudier leurs performances dans plusieurs t{\^a}ches de lisibilit{\'e}.",
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<title>Exploration d’approches hybrides pour la lisibilité : expériences sur la complémentarité entre les traits linguistiques et les transformers</title>
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<abstract>Les architectures d’apprentissage automatique reposant sur la définition de traits linguistiques ont connu un succès important dans le domaine de l’évaluation automatique de la lisibilité des textes (ARA) et ont permis de faire se rencontrer informatique et théorie psycholinguistique. Toutefois, les récents développements se sont tournés vers l’apprentissage profond et les réseaux de neurones. Dans cet article, nous cherchons à réconcilier les deux approches. Nous présentons une comparaison systématique de 6 architectures hybrides (appliquées à plusieurs langues et publics) que nous comparons à ces deux approches concurrentes. Les diverses expériences réalisées ont clairement mis en évidence deux méthodes d’hybridation : Soft-Labeling et concaténation simple. Ces deux architectures sont également plus efficaces lorsque les données d’entraînement sont réduites. Cette étude est la première à comparer systématiquement différentes architectures hybrides et à étudier leurs performances dans plusieurs tâches de lisibilité.</abstract>
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[Exploration d’approches hybrides pour la lisibilité : expériences sur la complémentarité entre les traits linguistiques et les transformers](https://aclanthology.org/2024.jeptalnrecital-trad.5) (Wilkens et al., JEP/TALN/RECITAL 2024)
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