Cette étude vise d’une part, à identifier les indices respiratoires pouvant être considérés comme la signature de l’amélioration de la fluence, et d’autre part, à examiner les effets de l’entraînement de lecture assistée par ordinateur sur la progression de la coordination respiration/parole. 66 élèves (CE2-CM2) ont été répartis en trois groupes selon le mode d’entraînement suivi : contrôle, entraînement avec surlignage par mot et entraînement avec surlignage par groupe de souffle. Tous ont été enregistrés avant (pré-test) et après trois semaines d’entraînement de lecture assistée (post-test) lors de la lecture d’un texte entraîné et d’un autre non-entraîné. Les résultats indiquent que la planification respiratoire et la gestion des pauses est améliorée sur un texte entraîné. Toutefois, il n’y a pas de transfert significatif de ces améliorations sur le texte non-entraîné.

Nous présentons le travail de SPQR (Sorbonne Question-Réponses) au DÉfi Fouille de Textes 2023 sur la réponse automatique à des questionnaires à choix multiples dans le domaine de la pharmacologie. Nous proposons une approche fondée sur la constitution de corpus de spécialité et la recherche de phrases similaires entre ces corpus et les différentes réponses possibles à une question. Nous calculons une similarité cosinus sur des vecteurs en n-grammes de caractères pour déterminer les bonnes réponses. Cette approche a obtenu un score maximal en Hamming de 0,249 sur les données de test (0,305 sur le dev) et de 0,0997 en Exact Match Ratio (0,16 sur le dev).

Cet article présente la participation de l’équipe STyLO (STIH, L3I, OBTIC) au DÉfi Fouille de Textes 2022 (DEFT 2022). La tâche proposée consiste en une évaluation automatique des questions à réponses courtes (EAQRC) de devoirs d’étudiant·e·s avec le corrigé de l’enseignant comme ressource pour chaque question. Nous exploitons dans notre approche une combinaison de différentes méthodes de représentation des données (corrigés et réponses) : mots, n-grammes de caractères (avec et sans frontières de mots), word pieces] et sentence embeddings ainsi que de différents algorithmes pour calculer la note (régression linéaire et régression logistique). Les méthodes sont évaluées en termes d’exactitude et de corrélation de Spearman.