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Visualizing cluster of words: a graphical approach to grammar acquisition
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In: CLADAG 2021 BOOK OF ABSTRACTS AND SHORT PAPERS 13th Scientific Meeting of the Classification and Data Analysis Group - Firenze, September 9-11, 2021 ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03320170 ; Giovanni C. Porzio; Carla Rampichini; Chiara Bocci. CLADAG 2021 BOOK OF ABSTRACTS AND SHORT PAPERS 13th Scientific Meeting of the Classification and Data Analysis Group - Firenze, September 9-11, 2021, Firenze University Press, pp.392-395, 2021, 978-88-5518-340-6. ⟨10.36253/978-88-5518-340-6⟩ (2021)
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A logistic regression model for predicting child language performance ; Un modèle de régression logistique pour la prédiction du développement langagier chez l'enfant
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In: SIS 2021, 50th Annuale Conference of the Italian Statistical Society" ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03318721 ; SIS 2021, 50th Annuale Conference of the Italian Statistical Society", Jun 2021, Pise, Italy (2021)
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Model-based clustering and first language acquisition ; Clustering basé sur des modèles et acquisition du langage
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In: Book of Short Papers of the 5th international workshop onModels and Learning for Clustering and Classification MBC2 2020, Catania, Italy ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03444191 ; Book of Short Papers of the 5th international workshop on Models and Learning for Clustering and Classification MBC2 2020, Catania, Italy, 2021 (2021)
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Classification des catégories grammaticales sur deux corpus longitudinaux d’enfants
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In: Actes des 2èmes journées scientifiques du Groupement de Recherche Linguistique Informatique Formelle et de Terrain (LIFT). ; 2èmes journées scientifiques du Groupement de Recherche Linguistique Informatique Formelle et de Terrain (LIFT) ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03047149 ; 2èmes journées scientifiques du Groupement de Recherche Linguistique Informatique Formelle et de Terrain (LIFT), 2020, Montrouge, France. pp.23-33 (2020)
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Abstract:
Cet article analyse deux suivis longitudinaux de deux enfants du projet CoLaJE: une annotation automatique des parties du discours a été appliquée à chaque énoncé (15'000 en total) en adoptant le standard des « Universal Dependencies » comme référence et « stanza », un librairie Python, comme outil d’analyse. L’âge et le taux d’erreur ont servi comme base pour la création de neuf strata: réduire la dimension du corpus nous permet de rendre intérpretables les groupements crées avec une méthode non-supervisée, EM clustering. Regrouper en clusters les énoncés des enfants annotés en parties du discours aide à mieux cibler le développement des catégories grammaticales au cours du temps: deux exemples concernants le développement de la cohérence morphosintaxique sont proposés, ainsi que deux exemples concernants l’évolution de la relation entre l’usage de pronoms et des noms. Une discussion finale des résultats et des limites de cette recherche est ensuite proposée.
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Keyword:
[INFO.INFO-CL]Computer Science [cs]/Computation and Language [cs.CL]; acquisition du français langue première; linguistique de corpus; méthode EM clustering; syntaxe; TAL
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URL: https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03047149/file/4.pdf
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03047149
https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03047149/document
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Classification des catégories grammaticales sur un corpus longitudinal d’enfant
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In: 2e Journées GdR LIFT, Linguistique Informatique Formelle et de Terrain ; https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-03159882 ; 2e Journées GdR LIFT, Linguistique Informatique Formelle et de Terrain, Dec 2020, Nancy, France. pp.28-38 ; https://bul.univ-lorraine.fr/index.php/s/AcbswRNMgs4qQb6 (2020)
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