L’étude du traitement du langage et de ses bases cognitives chez l’humain repose de plus en plus sur des modèles de langue adaptés. Cependant, la majorité des modèles existants sont principalement entraînés sur des données écrites, ce qui limite leur pertinence pour l’étude du langage tel qu’il se manifeste dans des contextes naturels, comme lors de conversations spontanées. En effet, ces modèles ne sont pas entraînés pour traiter avec précision les caractéristiques spécifiques du langage parlé, telles que les disfluences et les hésitations. Dans cet article, nous proposons un ensemble de métriques inspirées par la recherche linguistique afin d’évaluer certains phénomènes du langage parlé (feedback, répétition et hésitation) dans des énoncés générés par différents modèles de langue, à travers une comparaison statistique avec des corpus de conversations humaines. Nos résultats, obtenus sur de petits modèles de langue fine-tunés sur des données de conversations parlées en français et en anglais, démontrent le potentiel de ces métriques pour évaluer la similarité des séquences générées avec celles produites par des locuteurs humains.

Understanding how language is processed and represented cognitively increasingly involves the use of specialized language models. Yet, because most models are predominantly trained on written text, they struggle to reflect the characteristics of language as it naturally unfolds in spoken interaction. This gap limits their capabilities in capturing features typical of spontaneous speech, such as repetitions, feedback cues, and hesitations. In this work, we introduce linguistically motivated evaluation metrics designed to target these specific spoken-language phenomena. We apply them to analyse outputs from language models fine-tuned on spoken English and French, comparing their behaviour statistically with human dialogue corpora. Our findings highlight the value of these metrics for assessing the degree to which model-generated utterances resemble authentic human conversation.

Dialogue act classification becomes a complex task when dealing with fine-grain labels. Many applications require such level of labelling, typically automatic dialogue systems. We present in this paper a 2-level classification technique, distinguishing between generic and specific dialogue acts (DA). This approach makes it possible to benefit from the very good accuracy of generic DA classification at the first level and proposes an efficient approach for specific DA, based on high-level linguistic features. Our results show the interest of involving such features into the classifiers, outperforming all other feature sets, in particular those classically used in DA classification.