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Traitement Automatique des Langues

1248-9433
Changement d'éditeur au 1er janvier 2007
 

 ARTICLE VOL 42/2 - 2001  - pp.609-621
TITRE
Analyse de corpus d’apprenants pour l’ELAO basé sur le TAL

RÉSUMÉ

Cet article démontre l’intérêt de l’utilisation de corpus d’apprenants pour l’amélioration des contenus didactiques et des outils de TAL, en particulier il présente un système de détection des erreurs, inclus dans un logiciel d’enseignement du français. Nous expliquons la manière dont les erreurs sont encodées dans le corpus et les types d’analyse rendus possible par ce codage. Nous décrivons ensuite les différents niveaux de détection des erreurs, les techniques utilisées pour la détection automatique ainsi que les premiers résultats. L’interface d’ELAO et les contenus didactiques sont alors présentés. L’intégration de ces différents éléments est mise en valeur à travers le problème de l’accord du participe passé. Finalement, quelques développements futurs sont exposés.

ABSTRACT

This paper discusses the value of using learner corpora to improve language teaching (CALL) software, and NLP tools, focussing on an error detection system to be included within a CALL software for French. We explain how errors are encoded in the corpora and present different types of analyses possible once the corpora have been annotated. We also describe error detection levels, the techniques used for automatic error detection and preliminary results. We then discuss the didactic perspective and the interface of the whole CALL software. Taking past participle agreement as an example, we also provide a concrete illustration of the interplay between learner corpora, NLP tools and didactic content. Finally, we identify key areas for further research.

AUTEUR(S)
Sylviane GRANGER, Anne VANDEVENTER, Marie-Josée HAMEL

MOTS-CLÉS
corpus d’apprenants, traitement automatique des langues, enseignement assisté par ordinateur, français langue étrangère, détection automatique d’erreurs.

KEYWORDS
Learner corpora, Natural language processing, Computer assisted language learning, French as a second language, Automatic error detection.

LANGUE DE L'ARTICLE
Français

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