Aligner production et normalisation : une première approche pour l’étude d’écrits scolaires (To align production and normalization : first approach to study school learner’s writings) (2017)

Abstract: L’émergence des corpus scolaires et la volonté d’outiller ces corpus spécifiques font apparaitre de nouvelles problématiques de recherche pour le traitement automatique des langues (TAL). Nous exposons ici une recherche qui vise le traitement de productions d’apprenants en début d’apprentissage de l’écriture, en vue d’une annotation et d’une exploitation ultérieure. À cette fin, nous proposons d’envisager cette étape comme une tâche d’alignement entre la production de l’apprenant et une normalisation produite manuellement. Ce procédé permet d’augmenter significativement les scores d’identification des formes et lemmes produits et améliore les perspectives d’annotation.

## production et normalisation : contexte de notre approche si l'étude de l'apprentissage de la lecture a permis l'outillage de son enseignement (lector & lectrix 1 ; lectorino & lectorinette 2 ; bianco, 2017 3 ), de tels outils n'existent pas encore pour l'apprentissage de l'écriture. à cette fin, plusieurs corpus scolaires de productions d'apprenants en langue française ont été constitués. citons le corpus élaboré par m.-l. @xcite , rassemblant quelques 500 textes dans huit classes de cm2 et de 6 e ; le corpus élaboré par h. andersen, c. leblay et e. @xcite , contenant plusieurs centaines de récits et comptes-rendus scientifiques, recueillis en ce2, cm2, 6 e et 4 e ; le corpus recueilli par c. garcia-debanc et k. @xcite , de près de 400 textes autour d'une tâche de cohésion textuelle ; le corpus élaboré par j. david et c. @xcite , rassemblant plus de 800 productions d'apprenants à l'école primaire et le corpus sur lequel nous travaillons qui contient près de 2 900 productions de textes, recueillis du cp au ce2 @xcite . au vu de la taille de certains de ces corpus, une exploitation manuelle est très coûteuse et difficilement envisageable. c'est pourquoi, nous cherchons à assister l'exploitation des corpus scolaires qui vise principalement à caractériser linguistiquement les écrits produits en cours d'apprentissage de l'écriture et à analyser les traces visibles de l'évolution de cet apprentissage. à ce titre, opérer un processus de reconnaissance des formes est nécessaire afin de permettre l'extraction du lexique et son analyse, l'analyse des erreurs et de phénomènes linguistiques spécifiques, etc. les spécificités de ces corpus et notamment leur grande distance à la norme (pour des exemples voir 2.1) nécessitent des outils spécifiques, inexistants à ce jour. les outils tels que le trameur @xcite permettent une exploitation textométrique des corpus (y compris scolaires) à condition que ceux-ci soient préalablement annotés. à l'heure actuelle, même si des travaux connexes étudiant l'apport du traitement automatique des langues (tal) au domaine de l'apprentissage des langues existent @xcite , peu se sont intéressés au traitement automatique d'écrits scolaires éloignés de la norme, et aucun outil ou méthode ne permet d'opérer les traitements nécessaires (reconnaissance des formes, extraction de lexique, annotation, etc.) de manière automatique ou semi-automatique. le travail présenté dans la suite de cet article, qui porte sur la normalisation et la reconnaissance des formes produites dans notre corpus, s'inscrit dans cet objectif et vise à outiller les corpus de textes scolaires. mais il ne représente qu'une partie du processus que nous souhaitons mettre en oeuvre et qui a pour but de proposer une aide à l'exploitation du corpus à des fins de description linguistiques. il ne s'agit donc que d'une première étape, mais néanmoins nécessaire. de plus, le travail que nous détaillons ici est un premier travail, réalisé uniquement avec des productions d'apprenants en fin de cp (première année d'apprentissage de l'écrit). il conviendra donc, par la suite, d'étendre notre étude à l'ensemble du corpus. cependant, nous pensons que les productions de niveau cp étant particulièrement complexes à traiter en raison du grand nombre d'erreurs présentes dans ces productions, nous pourrons nous inspirer de ces méthodes pour traiter les productions des années suivantes pour lesquelles on note notamment une amélioration de la compétence en segmentation en mots. dans la section suivante, nous présenterons des exemples de productions issus de notre corpus et discuterons de la notion de normalisation que nous utiliserons dans la suite de cet article. puis, dans une troisième partie, nous reviendrons sur divers travaux réalisés autour du traitement de corpus peu normés. enfin, nous présenterons dans la section 4, l'approche que nous mettons en oeuvre pour la reconnaissance des formes dans les corpus d'écrits scolaires, avant de conclure sur les prolongements de notre travail dans la section 5. version orthographiée selon la norme 4 : « le petit chat est au bord du trottoir et sa maman est en train de dormir et le chat tombe du trottoir et sa maman se réveille et voit son petit et va le mettre avec ses soeurs et ses frères. » cet exemple illustre une partie des écarts à la norme que produisent les apprenants en fin de cp. on relève en effet la présence de variantes orthographiques, c'est-à-dire de formes graphiques non normées d'un mot, comme les formes trottoir et soeurs, respectivement orthographiées « trotouoir » et « coere ». on note également des écarts de segmentation en mots, et notamment un cas de sousponctuation : « antrin » (en train) et des écarts de segmentation en phrase : « tonbe du. trotouoir » (sur-segmentation). sur cet exemple, produire une version normée d'un point de vue orthographique est relativement aisé, mais ce n'est pas le cas de toutes les productions : observons l'exemple suivant. figure 2 : production de l'élève 2453 en fin de cp pour cet exemple, la tâche de réécrire la production en normant l'orthographe est davantage une tache d'interprétation que de réécriture. la tâche qui consiste à produire une version orthographiée selon la norme produit donc une version incomplète « le petit chaton se réveille et saute de […] maman chatte ». figure 3 : production de l'élève 2972 en fin de cp version orthographiée selon la norme : « c'est l'histoire d'un chat qui était très malheureux car le chat ne pouvait pas rentrer car il n'y avait plus de place donc il décida de s'en aller mais badaboum le chat se fait @xmath0. » cet exemple présente également divers types d'écart à la norme. on constate ainsi de nombreuses variantes orthographiques comme « révaia » (réveilla), « plas » (place) ou encore « malere » (malheureux). cette production présente également des écarts de segmentation en mots, comme dans la séquence beaucoup plus grand, produite « bou quou plgran », que ce soit des cas de soussegmentation : « trémalere » (très malheureux), « plgran » (plus grand), etc. ou de sursegmentation : « dé sida » (décida). on note également un cas d'absence de marqueur de segmentation en phrases (que ce soit un signe de ponctuation ou un connecteur comme et ou mais), marqué par la @xmath1. les écarts relevés dans ces productions ne sont que des exemples d'écarts à la norme attestés dans les productions de cp, d'autres auraient pu être mentionnés comme les problèmes d'accord, le nonrespect des concordances de temps ou encore des tournures syntaxiques spécifiques mais dans cette première approche des corpus scolaires, nous nous sommes principalement focalisés sur la segmentation en mots et sur les aspects orthographiques. ## travaux connexes les travaux de normalisation (selon le sens en vigueur dans le domaine du traitement automatique des langues) et de correction ne sont pas nouveaux en tal et ont été envisagés dans de nombreux domaines. on peut citer notamment les travaux qui ont cours pour les corpus de sms, de tweets ou d'écrits issus des réseaux sociaux et des forums en lignes @xcite @xcite . de nombreux travaux ont également vu le jour dans le domaine de l'apprentissage des langues assisté par ordinateur (alao) et de l'apprentissage des langues secondes @xcite @xcite . enfin, on mentionnera également de nombreux travaux dans le domaine de la correction, orthographique le plus souvent, pour scripteurs experts. mais, à ce jour, peu de travaux concernent l'apprentissage de l'écrit et la normalisation ou la correction de productions d'apprenants de l'écriture. dans le cadre de ces différents travaux, diverses approches ont été avancées. nous présenterons dans cette partie quelques-unes de ces approches. citons, en premier lieu, les approches par lexiques. dans ces approches, les formes produites jugées incorrectes ou non normées sont comparées à des formes issues de lexiques selon des indices graphiques, que ce soit à partir des distances d'édition proposées par v. levenshtein @xcite ou à partir de clés de similarité graphiques @xcite , ou des indices phonologiques @xcite . cette approche a été testée sur notre corpus @xcite au moyen de comparaisons avec la base lexicale manulex @xcite basées sur des indices phonologiques, mais la trop grande ambiguïté des résultats de cette approche et la difficulté de la désambiguïsation en raison de la présence de structures syntaxique non encore maitrisées nous poussent à expérimenter une autre méthode. certains travaux font également état d'approches par génération d'erreurs @xcite . dans ces approches, de nombreuses formes erronées sont générées à l'aide de règles linguistiques ou d'automates à états finis puis comparées aux formes du corpus en présence. ces approches sont particulièrement adaptées au traitement des erreurs de morphologie ou aux corpus présentant des règles récurrentes comme les corpus de l2 produits par des locuteurs issus des mêmes l1, mais ne conviennent pas aux productions de cp, comportant un trop grand nombre d'erreurs non régulières. enfin, et c'est cette approche qui va nous intéresser dans la suite de cet article, certains travaux envisagent les tâches de correction ou de normalisation comme une tâche d'alignement entre la production attestée en corpus et la production attendue. cette approche a notamment été abordée dans le cadre de la correction de dictées. c. santiago-oriola (1998) a ainsi conduit une recherche dans une perspective d'aide à la correction de dictées. dans ce travail, la détection des erreurs est réalisée non pas à l'aide d'un correcteur orthographique mais à l'aide d'un alignement de la dictée et de la production de l'apprenant s'appuyant sur des indices phonologiques et des règles de transformation phonologique. plus récemment, r. beaufort et s. @xcite ce sont appuyés sur un algorithme d'alignement dans la perspective d'automatiser la correction d'exercices de dictées. il ne s'agissait plus alors de s'appuyer sur des indices phonologiques mais sur une analyse morphosyntaxique automatique de l'original de la dictée. l'alignement est alors opéré grâce à des indices graphiques, issus des opérations d'éditions classiques et de substitutions de séquences graphiques fréquentes au cours de l'apprentissage du français. une méthode similaire a été proposée pour un exercice de traduction @xcite . dans ce travail, plusieurs traductions possibles sont générées en guise de version normée. la traduction retenue pour l'alignement est alors la traduction ayant le plus de similitudes avec la réponse de l'apprenant. nous proposons ici de tester une approche similaire pour le traitement d'écrits scolaires.