@inproceedings{kelious-etal-2024-prediction,
    title = "Pr{\'e}diction de la complexit{\'e} lexicale : Une {\'e}tude comparative entre {C}hat{GPT} et un mod{\`e}le d{\'e}di{\'e} {\`a} cette t{\^a}che.",
    author = "Kelious, Abdelhak  and
      Constant, Mathieu  and
      Coeur, Christophe",
    editor = "Balaguer, Mathieu  and
      Bendahman, Nihed  and
      Ho-dac, Lydia-Mai  and
      Mauclair, Julie  and
      G Moreno, Jose  and
      Pinquier, Julien",
    booktitle = "Actes de la 31{\`e}me Conf{\'e}rence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles, volume 1 : articles longs et prises de position",
    month = "7",
    year = "2024",
    address = "Toulouse, France",
    publisher = "ATALA and AFPC",
    url = "https://preview.aclanthology.org/ingest-emnlp/2024.jeptalnrecital-taln.41/",
    pages = "617--629",
    language = "fra",
    abstract = "Cette {\'e}tude s{'}int{\'e}resse {\`a} la pr{\'e}diction de la complexit{\'e} lexicale. Nous explorons des m{\'e}thodesd{'}apprentissage profond afin d'{\'e}valuer la complexit{\'e} d{'}un mot en se basant sur son contexte. Plussp{\'e}cifiquement, nous examinons comment utiliser des mod{\`e}les de langue pr{\'e}-entra{\^i}n{\'e}s pour encoderle mot cible et son contexte, en les combinant avec des caract{\'e}ristiques suppl{\'e}mentaires bas{\'e}es sur lafr{\'e}quence. Notre approche obtient de meilleurs r{\'e}sultats que les meilleurs syst{\`e}mes de SemEval-2021(Shardlow et al., 2021). Enfin, nous menons une {\'e}tude comparative avec ChatGPT afin d'{\'e}valuer sonpotentiel pour pr{\'e}dire la complexit{\'e} lexicale en comparaison avec un mod{\`e}le d{\'e}di{\'e} {\`a} cette t{\^a}che."
}