Évaluation des stades de développement en français langue étrangère
Jonas Granfeldt, Pierre Nugues
Résumé : Cet article décrit un système pour définir et évaluer les stades de développement en français langue étrangère. L’évaluation de tels stades correspond à l’identification de la fréquence de certains phénomènes lexicaux et grammaticaux dans la production des apprenants et comment ces fréquences changent en fonction du temps. Les problèmes à résoudre dans cette démarche sont triples : identifier les attributs les plus révélateurs, décider des points de séparation entre les stades et évaluer le degré d’efficacité des attributs et de la classification dans son ensemble. Le système traite ces trois problèmes. Il se compose d’un analyseur morphosyntaxique, appelé Direkt Profil, auquel nous avons relié un module d’apprentissage automatique. Dans cet article, nous décrivons les idées qui ont conduit au développement du système et son intérêt. Nous présentons ensuite le corpus que nous avons utilisé pour développer notre analyseur morphosyntaxique. Enfin, nous présentons les résultats sensiblement améliorés des classificateurs comparé aux travaux précédents (Granfeldt et al., 2006). Nous présentons également une méthode de sélection de paramètres afin d’identifier les attributs grammaticaux les plus appropriés.
Abstract : This paper describes a system to define and evaluate stages of development in second language French. The task of identifying such stages can be formulated as identifying the frequency of some lexical and grammatical features in the learners’ production and how they vary over time. The problems in this procedure are threefold : identify the relevant features, decide on cutoff points for the stages, and evaluate the degree of efficiency of the attributes and of the overall classification. The system addresses these three problems. It consists of a morphosyntactic analyzer called Direkt Profil and a machine-learning module connected to it. We first describe the usefulness and rationale behind the development of the system. We then present the corpus we used to develop our morphosyntactic analyzer called Direkt Profil. Finally, we present new and substantially improved results on training machine-learning classifiers compared to previous experiments (Granfeldt et al., 2006). We also introduce a method of attribute selection in order to identify the most relevant grammatical features.
Mots clés : analyseur morphosyntaxique, apprentissage automatique, acquisition des langues
Keywords : morphosyntactic parser, machine learning, language acquisition