Farida Saïd

Also published as: Farida Said


2022

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COSMOS: Experimental and Comparative Studies of Concept Representations in Schoolchildren
Jeanne Villaneau | Farida Said
Proceedings of the Thirteenth Language Resources and Evaluation Conference

COSMOS is a multidisciplinary research project investigating schoolchildren’s beliefs and representations of specific concepts under control variables (age, gender, language spoken at home). Seven concepts are studied: friend, father, mother, villain, work, television and dog. We first present the protocol used and the data collected from a survey of 184 children in two age groups (6-7 and 9-11 years) in four schools in Brittany (France). A word-level lexical study shows that children’s linguistic proficiency and lexical diversity increase with age, and we observe an interaction effect between gender and age on lexical diversity as measured with MLR (Measure of Lexical Richness). In contrast, none of the control variables affects lexical density. We also present the lemmas that schoolchildren most often associate with each concept. Generalized linear mixed-effects models reveal significant effects of age, gender, and home language on some concept-lemma associations and specific interactions between age and gender. Most of the identified effects are documented in the child development literature. To better understand the process of semantic construction in children, additional lexical analyses at the n-gram, chunk, and clause levels would be helpful. We briefly present ongoing and planned work in this direction. The COSMOS data will soon be made freely available to the scientific community.

2015

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Mesurer la similarité entre phrases grâce à Wikipédia en utilisant une indexation aléatoire
Hai Hieu Vu | Jeanne Villaneau | Farida Saïd | Pierre-François Marteau
Actes de la 22e conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles. Articles longs

Cet article présente une méthode pour mesurer la similarité sémantique entre phrases qui utilise Wikipédia comme unique ressource linguistique et qui est, de ce fait, utilisable pour un grand nombre de langues. Basée sur une représentation vectorielle, elle utilise une indexation aléatoire pour réduire la dimension des espaces manipulés. En outre, elle inclut une technique de calcul des vecteurs de termes qui corrige les défauts engendrés par l’utilisation d’un corpus aussi général que Wikipédia. Le système a été évalué sur les données de SemEval 2014 en anglais avec des résultats très encourageants, au-dessus du niveau moyen des systèmes en compétition. Il a également été testé sur un ensemble de paires de phrases en français, à partir de ressources que nous avons construites et qui seront mises à la libre disposition de la communauté scientifique.