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LETHE : Deutsch lernen mit Konzept : ein ganzheitliches Konzept für den systematischen Lese-Schreib-Sprechaufbau in der Sprache Deutsch unter Einbeziehung und Berücksichtigung kognitiver wie persönlicher Entwicklungen
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UB Frankfurt Linguistik
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How Evolution May Work Through Curiosity-Driven Developmental Process
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In: ISSN: 1756-8757 ; EISSN: 1756-8765 ; Topics in cognitive science ; https://hal.inria.fr/hal-01404334 ; Topics in cognitive science, Wiley, 2016, 8, ⟨10.1111/tops.12196⟩ ; https://www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/26969919 (2016)
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Contextual modulation of hippocampal activity during picture naming
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In: ISSN: 0093-934X ; EISSN: 1090-2155 ; Brain and Language ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01431304 ; Brain and Language, Elsevier, 2016, 159, pp.92-101. ⟨10.1016/j.bandl.2016.05.011⟩ (2016)
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Laff-O-Tron: Laugh Prediction in TED Talks
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In: Master's Theses (2016)
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Exploiting phonological constraints for handshape recognition in sign language video
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Towards a well-being focussed language pedagogy: enabling arts-based, multilingual learning spaces for young people with refugee backgrounds
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Receptive verb knowledge in the second year of life: an eye-tracking study
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A Deep Learning Approach to Text Simplification
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In: Senior Projects Spring 2016 (2016)
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Extraction de relations d'hyperonymie à partir de Wikipédia
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In: Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016 : volume3 RECITAL ; 18èmes Rencontres des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues, partie de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01873749 ; 18èmes Rencontres des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues, partie de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016, Jul 2016, Paris, France. pp. 40-51 (2016)
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Error typology and remediation strategies for requirements written in English by non-native speakers
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In: Proceedings of the 10th International Conference on Language Resources and Evaluation ; 10th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2016) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01445142 ; 10th International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2016), May 2016, Porotroz, Slovenia. pp. 190-197 (2016)
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Modèles adaptatifs pour prédire automatiquement la compétence lexicale d'un apprenant de français langue étrangère
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In: Actes de la conférence conjointe JEP-TALN-RECITAL 2016 ; JEP-TALN-RECITAL 2016 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01631772 ; JEP-TALN-RECITAL 2016, Jan 2016, Paris, France (2016)
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Abstract:
This study examines the use of supervised incremental machine learning techniques to automaticallypredict the lexical competence of French as a foreign language learners (FFL). The targeted learnersare native speakers of Dutch having attained the A2/B1 proficiency level according to the CommonEuropean Framework of Reference for Languages (CEFR). Following recent work on lexicalproficiency prediction using complexity indices, we elaborate two types of models that adapt tofeedback disclosing the learners’ knowledge. In particular, we define (i) a model that predicts thelexical competence of learners having the same proficiency level and (ii) a model that predicts thelexical competence of one particular learner. The obtained models are then evaluated with respect to abaseline model, which predicts the lexical competence based on a specialised lexicon for FFL, andappear to gain significantly in accuracy (9%-17%). ; Cette étude examine l'utilisation de méthodes d'apprentissage incrémental supervisé afin de prédire la compétence lexicale d'apprenants de français langue étrangère (FLE). Les apprenants ciblés sont des néerlandophones ayant un niveau A2/B1 selon le Cadre européen commun de référence pour les langues (CECR). À l'instar des travaux récents portant sur la prédiction de la maîtrise lexicale à l'aide d'indices de complexité, nous élaborons deux types de modèles qui s'adaptent en fonction d'un retour d'expérience, révélant les connaissances de l'apprenant. En particulier, nous définissons (i) un modèle qui prédit la compétence lexicale de tous les apprenants du même niveau de maîtrise et (ii) un modèle qui prédit la compétence lexicale d'un apprenant individuel. Les modèles obtenus sont ensuite évalués par rapport à un modèle de référence déterminant la compétence lexicale à partir d'un lexique spécialisé pour le FLE et s'avèrent gagner significativement en exactitude (9%-17%).
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Keyword:
[INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]; adaptive models; apprentissage incrémental; FFL; FLE; incremental learning; lexical prediction; modèles adaptatifs; prédiction lexicale
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URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01631772/file/T22.pdf
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01631772
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01631772/document
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Improving the Use of English in Requirements
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In: Requirements Engineering Magazine ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01446902 ; Requirements Engineering Magazine, 2016, vol. 6 (n° 3), pp. 1-14 (2016)
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