In this article, we present ReSyf, a lexical resource of monolingual synonyms ranked according to their difficulty to be read and understood by native learners of French. The synonyms come from an existing lexical network and they have been semantically disambiguated and refined. A ranking algorithm, based on a wide range of linguistic features and validated through an evaluation campaign with human annotators, automatically sorts the synonyms corresponding to a given word sense by reading difficulty. ReSyf is freely available and will be integrated into a web platform for reading assistance. It can also be applied to perform lexical simplification of French texts.

L’intégration de la notion de similarité sémantique entre les unités lexicales est essentielle dans différentes applications de Traitement Automatique des Langues (TAL). De ce fait, elle a reçu un intérêt considérable qui a eu comme conséquence le développement d’une vaste gamme d’approches pour en déterminer une mesure. Ainsi, plusieurs types de mesures de similarité existent, elles utilisent différentes représentations obtenues à partir d’informations soit dans des ressources lexicales, soit dans de gros corpus de données ou bien dans les deux. Dans cet article, nous nous intéressons à la création de signatures sémantiques décrivant des représentations vectorielles de mots à partir du réseau lexical JeuxDeMots (JDM). L’évaluation de ces signatures est réalisée sur deux tâches différentes : mesures de similarité sémantique et substitution lexicale. Les résultats obtenus sont très satisfaisants et surpassent, dans certains cas, les performances des systèmes de l’état de l’art.

La lisibilité d’un texte dépend fortement de la difficulté des unités lexicales qui le composent. La simplification lexicale vise ainsi à remplacer les termes complexes par des équivalents sémantiques plus simples à comprendre : par exemple, BLEU (‘résultat d’un choc’) est plus simple que CONTUSION ou ECCHYMOSE. Il est pour cela nécessaire de disposer de ressources qui listent des synonymes pour des sens donnés et les trient par ordre de difficulté. Cet article décrit une méthode pour constituer une ressource de ce type pour le français. Les listes de synonymes sont extraites de BabelNet et de JeuxDeMots, puis triées grâce à un algorithme statistique d’ordonnancement. Les résultats du tri sont évalués par rapport à 36 listes de synonymes ordonnées manuellement par quarante annotateurs.