Une chaîne de traitement pour prédire et appréhender la complexité des textes pour enfants d’un point de vue linguistique (A Processing Chain to Explain the Complexity of Texts for Children From a Linguistic and Psycho-linguistic Point of View) (2022)

Abstract: Nos travaux abordent la question de la mesure de la complexité d’un texte vis-à-vis d’une cible de lecteurs, les enfants en âge de lire, au travers de la mise en place d’une chaîne de traitements. Cette chaîne vise à extraire des descripteurs linguistiques, principalement issus de travaux en psycholinguistique et de travaux sur la lisibilité, mobilisables pour appréhender la complexité d’un texte. En l’appliquant sur un corpus de textes de fiction, elle permet d’étudier des corrélations entre certains descripteurs linguistiques et les tranches d’âges associées aux textes par les éditeurs. L’analyse de ces corrélations tend à valider la pertinence de la catégorisation en âges par les éditeurs. Elle justifie ainsi la mobilisation d’un tel corpus pour entraîner à partir des âges éditeurs un modèle de prédiction de l’âge cible d’un texte.

## introduction la mesure de la complexité d'un texte vis-à-vis d'une cible de lecteurs, les enfants en âge de lire, revêt un caractère éminemment pluridisciplinaire, à la croisée de la linguistique, de l'informatique et de la psycholinguistique. le présent travail prend part au projet anr texttokids foot_0 consacré à la compréhension de textes par les enfants sans trouble du développement, approximativement âgés de 6 à 14 ans, et au sein duquel la question de la complexité d'un texte et des critères pour en décider occupe donc une place centrale. nous appréhendons ici cette question comme l'attribution à un texte d'un âge (ou d'une tranche d'âge) en dessous duquel (de laquelle) le texte posera des difficultés de compréhension. il s'agit ainsi de pouvoir discriminer des seuils de complexité correspondant à des étapes développementales (et donc à des classes d'âge). nous nous appuyons pour cela sur des travaux psycholinguistiques étudiant la compréhension de textes et de caractéristiques linguistiques précises (par ex. phrases relatives, informations temporelles calendaires, etc.) par les enfants et sur des travaux de lisibilité. de ces travaux, nous tirons un ensemble de descripteurs linguistiques (phonétiques, morphologiques, syntaxiques, sémantiques, discursifs) auxquels des seuils de difficulté sont associés (par ex. les phrases relatives en que sont difficiles pour les enfants de moins de 10 ans). ces descripteurs interviennent dans la description de textes et la mesure de leur complexité. nous présentons ici une chaîne de traitements dont le but est d'objectiver l'analyse de la complexité d'un texte destiné aux enfants jeunes lecteurs, en extrayant des descripteurs linguistiques identifiés en psycholinguistique et en lisibilité. en appliquant la chaîne sur un corpus de 1130 textes de fiction, pour lesquels des recommandations d'âge sont indiquées par les éditeurs (par exemple, les ouvrages de la collection chien pourri sont recommandés à partir de 6-8 ans par l'école des loisirs), nous mettons en oeuvre le protocole d'analyse de la complexité qu'offre la chaîne pour répondre à deux questions plus spécifiques : nous présentons tout d'abord en section 2 les travaux de lisibilité et de psycholinguistique sur lesquels nous prenons appui pour identifier des descripteurs linguistiques permettant d'appréhender la complexité des textes en fonction d'âge cible. la chaîne que nous avons développée pour extraire ces descripteurs est ensuite décrite en section 3. elle constitue un cadre pour explorer la question de la complexité d'un texte en donnant la possibilité de mettre en oeuvre diverses expérimentations informatiques à partir de classes de descripteurs linguistiques. en section 4, nous appliquons notre chaîne sur un corpus de textes de fiction catégorisés en âge par les éditeurs, afin de tester la pertinence des recommandations d'âge faites par les éditeurs. plus précisément, nous étudions les corrélations entre les descripteurs linguistiques extraits par notre chaîne et les âges donnés par les éditeurs, et mettons ainsi en regard les âges éditeurs avec les normes développementales issues de travaux psycholinguistiques. le corpus de texte fiction est ensuite mobilisé pour entraîner un modèle de prédiction de l'âge cible des textes présenté en section 5. ## conclusion la chaîne de traitements que nous avons présentée ici, testable en ligne foot_2 , extrait des descripteurs linguistiques issus de travaux en psycholinguistique et lisibilité/simplification, susceptibles d'être mobilisés pour décrire la complexité d'un texte à différents niveaux (lexique, syntaxe, sémantique, etc.). à travers l'application de la chaîne à un corpus de textes de fiction, nous avons pu observer des corrélations entre classes d'âge éditeurs et descripteurs de nature sémantique (descripteurs de temps, d'émotions et d'organisation discursive). en s'appuyant sur l'analyse de ces corrélations, nous pouvons identifier des critères linguistiques discriminants pour classer les textes selon les âges éditeurs (par exemple, le descripteur pointage absolu permet de distribuer les textes autour d'un âge frontière de 9 ans). la mise en regard de ces corrélations avec les normes développementales issues de la psycholinguistique (qui relèvent, par exemple, que les enfants de moins de 9 ans ont du mal à appréhender les notions temporelles absolues) permet d'étayer la pertinence des âges éditeurs. nous proposons ainsi d'exploiter les corpus catégorisés en âge par les éditeurs pour entraîner des modèles de prédiction de l'âge cible d'un texte. à partir de notre chaîne d'extraction de descripteurs linguistiques et du modèle de prédiction d'un âge cible, il devient envisageable de procéder à une analyse de la complexité d'un ouvrage entier. cela impliquerait de pouvoir quantifier les portions textuelles identifiées comme complexes pour un âge ou une tranche d'âge cible donné(e) et de préciser sur quels descripteurs linguistiques repose cette complexité.