Pré-traiter les données d’écriture en temps réel (2025)

Abstract: Traiter les données d’écriture en temps réel est une tâche complexe, ces dernières combinant des informations spatiales et temporelles, et conservant les traces du processus d’écriture. Les outils actuels de traitement des données linguistiques - comme les tokenizeurs, les étiqueteurs morpho-syntaxiques ou les parseurs syntaxiques - ne sont pas conçus ni entraînés pour traiter ce type de corpus et de données à haute dimensionalité. Cela soulève donc la problématique du traitement automatique des données d’écriture dynamique. Le travail présenté ici constitue une série de premières expériences portant sur l’étiquetage morpho-syntaxique et le chunking de ces données. Il vise à annoter les données tout en prenant en compte les traces de l’écriture en temps réel, appelées ici disfluences.

## introduction la recherche présentée porte sur les données d'écritures en temps réel et les disfluences qu'elles contiennent. ces dernières sont de nature variée : suites de caractères saisies entre deux pauses (appelées ici « bursts »), pauses marquant une interruption de l'écriture, durée de production d'un burst ou d'une pause, etc. de plus, le processus d'écriture varie considérablement d'un scripteur à l'autre, selon son profil, son environnement ou encore le sujet traité. les données produites se révèlent ainsi particulièrement hétérogènes. le présent travail propose une démarche méthodologique visant à annoter ces données complexes et à mettre en lumière leur potentiel pour des recherches futures sur les comportements d'écriture. cette recherche s'inscrit dans le cadre du projet anr protext. ## annotation linguistique des données une fois nos données structurées de manière à identifier des pauses significatives et autres comportements d'écriture, nous avons cherché à les annoter linguistiquement à l'aide de méthodes permettant de contrer d'éventuelles limites spécifiques aux données d'écriture en temps réel.