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Simplification of literary and scientific texts to improve reading fluency and comprehension in beginning readers of French
In: ISSN: 0142-7164 ; EISSN: 1469-1817 ; Applied Psycholinguistics ; https://hal-amu.archives-ouvertes.fr/hal-03549026 ; Applied Psycholinguistics, Cambridge University Press (CUP), 2022, pp.1-28. ⟨10.1017/S014271642100062X⟩ (2022)
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Rapport final du projet ANR ALECTOR (Aide à la LECTure pour améliORer l'accès aux documents pour enfants dyslexiques)
In: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03361468 ; [Rapport de recherche] Agence Nationale de la Recherche. 2021 (2021)
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Experiments for the adaptation of Text2Picto to French
In: 31st Meeting of Computational Linguistics in The Netherlands (CLIN 31) (2021) (2021)
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The inhibitory effect of word neighborhood size when reading with central field loss is modulated by word predictability and reading proficiency [<Journal>]
Sauvan, Lauren [Verfasser]; Stolowy, Natacha [Verfasser]; Aguilar, Carlos [Verfasser].
DNB Subject Category Language
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Alector: A Parallel Corpus of Simplified French Texts with Alignments of Misreadings by Poor and Dyslexic Readers
In: Language Resources and Evaluation for Language Technologies (LREC) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02503986 ; Language Resources and Evaluation for Language Technologies (LREC), May 2020, Marseille, France (2020)
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Text Simplification to Help Individuals With Low Vision to Read More Fluently
In: Proceedings of the 1st Workshop on Tools and Resources to Empower People with REAding DIfficulties (READI) ; Workshop Tools and Resources to Empower People with Reading Difficulties (READI) at International conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2020) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02562183 ; Workshop Tools and Resources to Empower People with Reading Difficulties (READI) at International conference on Language Resources and Evaluation (LREC 2020), May 2020, Marseille, France. pp.27-32 (2020)
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The inhibitory effect of word neighborhood size when reading with central field loss is modulated by word predictability and reading proficiency
In: ISSN: 2045-2322 ; EISSN: 2045-2322 ; Scientific Reports ; https://hal.inria.fr/hal-02920126 ; Scientific Reports, Nature Publishing Group, 2020, &#x27E8;10.1038/s41598-020-78420-0&#x27E9; (2020)
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The inhibitory effect of word neighborhood size when reading with central field loss is modulated by word predictability and reading proficiency
In: Sci Rep (2020)
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The influence of word frequency on word reading speed when individuals with macular diseases read text
In: ISSN: 0042-6989 ; EISSN: 0042-6989 ; Vision Research ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02360849 ; Vision Research, Elsevier, 2019, 155, pp.1-10. &#x27E8;10.1016/j.visres.2018.12.002&#x27E9; (2019)
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PolylexFLE : une base de données d'expressions polylexicales pour le FLE
In: Actes de la Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN) PFIA 2019. Volume I : Articles longs ; 26e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02566348 ; 26e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, 2019, Toulouse, France. pp.143-156 (2019)
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Assessing vocabulary knowledge for learners of French as a foreign language: accounting for L1 variability to go beyond the CEFR scale
In: 27th European Association of Computer-Assisted Language Learning (EUROCALL) , CALL & Complexity ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03286229 ; 27th European Association of Computer-Assisted Language Learning (EUROCALL) CALL & Complexity, Aug 2019, Louvain la Neuve, Belgium (2019)
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Assisted Lexical Simplification for French Native Children with Reading Difficulties
In: The Workshop of Automatic Text Adaptation, 11th International Conference on Natural Language Generation ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02077299 ; The Workshop of Automatic Text Adaptation, 11th International Conference on Natural Language Generation, 2018, Tilbourg, Netherlands (2018)
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ReSyf: a French lexicon with ranked synonyms
In: Proceedings of the 27th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2018) ; 27th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2018) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01861652 ; 27th International Conference on Computational Linguistics (COLING 2018), Aug 2018, Santa Fe, New Mexico, United States (2018)
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Reducing complexity as a tool to increase text accessibility for children with dyslexia: a linguistic typology.
In: Workshop Brain and Language Institute et Institute for Language, Communication and the Brain ; https://hal-amu.archives-ouvertes.fr/hal-01779696 ; Workshop Brain and Language Institute et Institute for Language, Communication and the Brain, Feb 2018, Marseille, France (2018)
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La simplification de textes, une aide à l'apprentissage de la lecture
In: ISSN: 0023-8368 ; EISSN: 1957-7982 ; Langue française ; https://hal-amu.archives-ouvertes.fr/hal-01773017 ; Langue française, Armand Colin, A paraître, Lire – écrire : Des savoirs scientifiques aux savoirs pratiques, 195 (3), pp.123-131 ; https://www.cairn.info/revue-langue-francaise-2018-3.htm (2018)
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La simplification de textes, une aide à l’apprentissage de la lecture
In: Langue française, N 199, 3, 2018-08-29, pp.123-131 (2018)
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Chaînes de référence et lisibilité des textes : Le projet ALLuSIF
In: ISSN: 0023-8368 ; EISSN: 1957-7982 ; Langue française ; https://halshs.archives-ouvertes.fr/halshs-01665316 ; Langue française, Armand Colin, 2017, Les chaînes de référence en corpus (éds. Catherine Schnedecker, Julie Glikman, Frédéric Landragin), 195 (3), pp.35-52 ; http://www.revues.armand-colin.com/lettres-langues/langue-francaise/langue-francaise-ndeg-195-32017 (2017)
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Chaînes de référence et lisibilité des textes : le projet ALLuSIF
In: Langue française, N 195, 3, 2017-09-25, pp.35-52 (2017)
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Evaluating Lexical Simplification and Vocabulary Knowledge for Learners of French: Possibilities of Using the FLELex Resource
In: LREC 2016 proceedings ; Language Resources and Evaluation Conference (LREC) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-02517616 ; Language Resources and Evaluation Conference (LREC), May 2016, Portorož, Slovenia (2016)
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Modèles adaptatifs pour prédire automatiquement la compétence lexicale d'un apprenant de français langue étrangère
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)
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%).
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
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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