Classification automatique de données déséquilibrées et bruitées : application aux exercices de manuels scolaires - Laboratoire Interdisciplinaire des Sciences du Numérique Access content directly
Conference Papers Year : 2023

Classification automatique de données déséquilibrées et bruitées : application aux exercices de manuels scolaires

Abstract

Pour faciliter l'inclusion scolaire, il est indispensable de pouvoir adapter de manière automatique les manuels scolaires afin de les rendre accessibles aux enfants dyspraxiques. Dans ce contexte, nous proposons une tâche de classification des exercices selon leur type d'adaptation à la dyspraxie. Nous introduisons un corpus d'exercices extraits de manuels de français de niveau élémentaire, qui soulève certains défis de par sa petite taille et son contenu déséquilibré et bruité. Afin de tirer profit des modalités textuelles, structurelles et visuelles présentes dans nos données, nous combinons des modèles état de l'art par des stratégies de fusion précoce et tardive. Notre approche atteint une exactitude globale de 0.802. Toutefois, les expériences témoignent de la difficulté de la tâche, particulièrement pour les classes minoritaires, pour lesquelles l'exactitude tombe à 0.583.
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Dates and versions

hal-04130220 , version 1 (20-06-2023)

Identifiers

  • HAL Id : hal-04130220 , version 1

Cite

Elise Lincker, Camille Guinaudeau, Olivier Pons, Isabelle Barbet, Jérôme Dupire, et al.. Classification automatique de données déséquilibrées et bruitées : application aux exercices de manuels scolaires. 18e Conférence en Recherche d'Information et Applications -- 16e Rencontres Jeunes Chercheurs en RI -- 30e Conférence sur le Traitement Automatique des Langues Naturelles -- 25e Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues, Servan, Christophe; Vilnat, Anne, Jun 2023, Paris, France. pp.121-130. ⟨hal-04130220⟩
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