Prédiction de la complexité lexicale : Une étude comparative entre C hat GPT et un modèle dédié à cette tâche. (2024)

Abstract: Cette étude s’intéresse à la prédiction de la complexité lexicale. Nous explorons des méthodesd’apprentissage profond afin d’évaluer la complexité d’un mot en se basant sur son contexte. Plusspécifiquement, nous examinons comment utiliser des modèles de langue pré-entraînés pour encoderle mot cible et son contexte, en les combinant avec des caractéristiques supplémentaires basées sur lafréquence. Notre approche obtient de meilleurs résultats que les meilleurs systèmes de SemEval-2021(Shardlow et al., 2021). Enfin, nous menons une étude comparative avec ChatGPT afin d’évaluer sonpotentiel pour prédire la complexité lexicale en comparaison avec un modèle dédié à cette tâche.

## introduction comprendre le langage est un défi qui mobilise de nombreuses compétences linguistiques, dont la maîtrise de la grammaire, l'enrichissement du vocabulaire et la production de discours cohérents. la complexité lexicale, influencée par la fréquence et le contexte d'utilisation des mots, joue un rôle crucial dans l'apprentissage des langues, affectant la rapidité et l'aisance avec lesquelles les apprenants maîtrisent de nouvelles compétences. les difficultés de compréhension surgissent notamment quand des mots apparaissent dans des contextes peu familiers, poussant le lecteur à mal interpréter, ignorer ou perdre le fil du texte. le traitement automatique des langues offre des outils pour identifier ces mots complexes. la prédiction de la complexité lexicale constitue un champ de recherche dédié à estimer la difficulté des mots dans un contexte spécifique. cette difficulté est mesurée sur une échelle continue entre 0 et 1. les études dans ce domaine ont exploité des caractéristiques lexicales comme la fréquence des mots ou la longueur des phrases @xcite et des modèles de langue avancés tels que bert @xcite . cette tâche a des applications pratiques notables, surtout en didactique des langues et en compréhension de texte @xcite . notre recherche s'inscrit dans la continuité des efforts récents, notamment ceux de @xcite propose une méthode associant des modèles de langue pré-entraînés comme deberta @xcite à des analyses de fréquence textuelle pour prédire la complexité des mots. par ailleurs, nous examinons la capacité des modèles de langue de grande taille (llms) génératifs, tels que chatgpt, à réaliser cette tâche par rapport à un modèle spécifiquement appris pour la prédiction de la complexité lexicale. les principales contributions de cet article sont les suivantes :