DEEPFLE

Evaluation automatique du niveau de textes en français

DeepFLE permet d’évaluer le niveau de textes oraux en français selon les échelles du Cadre Européen Commun de Référence pour les langues (CERCL). DeepFLE s’intègre dans le cadre du projet IDEX DeepText, qui propose la classification de textes via deep learning ainsi qu’une description des saillances apprises par l’Intelligence Artificielle (I.A.) qui marquent un changement de niveau (A1, A2, B1, B2, C1, C2).


Comment ça marche ?

- Entrez votre texte dans le formulaire à droite
- Cliquez sur "Detection du niveau"
- Observez le niveau detecté ainsi que les marqueurs linguistiques qui ont contribués à la prise de décision de L'I.A.

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Publications

  • RUGGIA S., VANNI L., (2021), « DeepFLE : la plateforme pour évaluer le niveau d’un texte selon le CECRL », Dialogues et Cultures, n°66, p.235-254. [hal-03494844v1].
  • Ruggia S., (2019) : « Le deep learning : un outil pour la didactique du FLE ? », Dialettica pedagogica, n°1, p.79-106 [hal-02274114]
  • Vanni L., Ducoffe M. and al., (2018) : "Text Deconvolution Saliency (TDS): a deep tool box for linguistic analysis", 56th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL), Jul 2018, Melbourne [hal-01804310]
  • Vanni L., Mayaffre D. and Longrée D., (2018) : "ADT et deep learning, regards croisés. Phrases-clefs, motifs et nouveaux observables", in D. Iezzi et al. (dir.) JADT’ 2018, UniverItalia, Rome, 2018, pp. 459-466. [hal-01823560]
  • Ducoffe M., Mayaffre D., Precioso F., Lavigne F., Vanni L., Tre-Hardy A., (2016) : "Machine Learning under the light of Phraseology expertise: use case of presidential speeches, De Gaulle -Hollande (1958-2016)", in Damon Mayaffre et al. (dir.) JADT 2016, Université Nice Sophia-Antipolis, 2016, pp. 157-168. [hal-01343209]

Contact



Comité scientifique : S. Ruggia, D. Mayaffre, L. Vanni