L’impact de genre sur la prédiction de la lisibilité du texte en FLE (2024)

Abstract: Cet article étudie l’impact du genre discursif sur la prédiction de la lisibilité des textes en français langue étrangère (FLE) à travers l’intégration de méta-informations du genre discursif dans les modèles de prédiction de la lisibilité. En utilisant des architectures neuronales basées sur CamemBERT, nous avons comparé les performances de modèles intégrant l’information de genre à celles d’un modèle de base ne considérant que le texte. Nos résultats révèlent une amélioration modeste de l’exactitude globale lors de l’intégration du genre, avec cependant des variations notables selon les genres spécifiques de textes. Cette observation semble confirmer l’importance de prendre en compte les méta-informations textuelles tel que le genre lors de la conception de modèles de lisibilité et de traiter le genre comme une information riche à laquelle le modèle doit accorder une position préférentielle.

## introduction dans le contexte de la didactique des langues étrangères, la sélection de matériaux pédagogiques adaptés aux étudiants constitue un problème fondamental. dès lors, certains chercheurs ont entrepris de développer des algorithmes capables de déterminer automatiquement le niveau de compétence nécessaire pour comprendre un texte, en vue de faciliter les tâches de préparation pour les formateurs et les examinateurs. ces modèles, appelés formules de lisibilité, prennent en compte différentes caractéristiques des textes pour prédire automatiquement le degré de lisibilité d'un texte pour une population ciblée @xcite . la notion de lisibilité a été définie par @xcite actes de jep-taln-recital 2024 toulouse, france, 8 au 12 juillet 2024 31ème conférence sur le traitement automatique des langues naturelles, volume 1 : articles longs et prises de position, pages 449-471. cette oeuvre est mise à disposition sous licence attribution 4.0 international. on connaît généralement les formules de lisibilités, dites classiques, telles que celles proposées par flesch @xcite , flesch-kincaid @xcite ou henry @xcite . depuis les années 2000, l'évolution des solutions en traitement automatique du langage (tal) a transformé la manière d'évaluer la lisibilité des textes écrits. les approches se sont alors appuyées reposaient sur des modèles statistiques plus complexes et des routines de tal capables de capturer des caractéristiques textuelles plus complexes, tels que la syntaxe @xcite , les relations de discours @xcite , ou des caractéristiques acquisitionnelles @xcite . enfin, suite à la révolution neuronales, les formules de lisibilité se sont majoritairement appuyées sur des réseaux de neurones profond @xcite , l'architecture transformer @xcite et les plongements de mots @xcite . la plupart des travaux récents se concentrent soit sur la nature des informations textuelles à capturer (variables ou plongements de mots) ou sur les algorithmes, mais très peu sur les caractéristiques de la situation de lecture. les chercheurs comme @xcite ont constaté que les méta-informations textuelles liés à la situation de communication (ou de lecture ici) telle que genre discursif peuvent jouer un rôle essentiel dans la compréhension des textes. pourtant, @xcite indiquent que cette méta-information est souvent négligée dans les études sur la lisibilité des textes. ignorer le genre dans l'évaluation de la lisibilité risque de conduire à une compréhension inexactes des structures, une incapacité à prendre en compte les spécificités lexicales (termes de spécialité, éléments brachygraphiques, etc.) et à une normalisation des conventions stylistiques. l'objectif de cet article est donc explorer l'impact du genre discursif sur la qualité des prédictions de la lisibilité des textes en français langue étrangère (fle). nous proposons d'explorer différentes approches pour intégrer la notion de genre dans des modèles de lisibilité neuronaux et d'évaluer son effet sur la performance de ces modèles. avec cette étude, notre contribution constitue un premier pas en vue de démonter l'importance de prendre en compte le genre dans des modèles neuronaux pour la lisibilité du fle. plus généralement, cela ouvre des perspectives quant à la prise en plus des caractéristiques de la situation de lecture dans la lisibilité computationnelle. dans la suite de l'article, nous brossons un état de l'art centré sur les études réalisées selon le paradigme de la lisibilité computationnelle en mettant l'accent sur l'importance du "genre" (section 2.1). nous rappelons également quelques notions fondamentales concernant les genres discursifs (section 2.2). dans la partie suivante (section 3), nous décrivons la méthodologie de cette étude, qui comprend la construction des corpus et la modélisation. la section des résultats (section 4) met en lumière l'impact du genre sur la performance des modèles. enfin, nous discutons nos principaux résultats avant de conclure (section 5).