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Psychologie cognitive et compréhension de texte : Une démarche ...
mémoire - matière potentielle : l' analyse sémantiquecours - matière potentielle : traitementmémoire - matière potentielle : sémantiquemémoire - matière potentielle : permanentemémoire - matière potentielle : associativemémoire - matière potentielle : enfantinecours - matière potentielle : préparatoiremémoire - matière potentielle : travailmémoiremémoire - matière potentielle : avec succèscours - matière potentielle : traitement et des conceptsmémoire - matière potentielle : des enfants de finmémoire - matière potentielle : humainemémoire - matière potentielle : permanente par les élements du textemémoire - matière potentielle : travail portecours - matière potentielle : temporelcours - matière potentielle : élémentairePsychologie cognitive et compréhension de texte : Une démarche théorique et expérimentale. Par Guy Denhière*, Benoît Lemaire**, Cédrick Bellissens*** & Sandra Jhean- Larose**** * Guy Denhière, Laboratoire de Psychologie Cognitive, U.M.R. 6146, CNRS et Université de Aix-Marseille I, 3 place Victor Hugo, 13331 Marseille Cedex 3, France. -mrs.araignée rappel immédiat modèle de compréhension modèles de construction-intégration de kintsch réseaux de connaissance réseau de connaissances processus d'intégration rappels rappel mot mots mémoires mémoire textes texte lire la suite
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Comprendre un texte - article ; n°1 ; vol.65, pg 19-29
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Psychologie cognitive et compréhension de texte :Une démarche théorique et expérimentale.ParGuy Denhière*, Benoît Lemaire**, Cédrick Bellissens*** & Sandra Jhean-Larose***** Guy Denhière, Laboratoire de Psychologie Cognitive, U.M.R. 6146, CNRS etUniversité de Aix-Marseille I, 3 place Victor Hugo, 13331 Marseille Cedex 3, email@example.com** Benoît Lemaire, Laboratoire des Sciences de l’Éducation, Université de Grenoble II,BP 47, 38040 Grenoble Cedex 9, France. email@example.com*** Cédrick Bellissens, Laboratoire Cognition et Activités Finalisées, Université de ParisVIII, 2 rue de la Liberté, 93526 Saint-Denis Cedex O2, France. email@example.com**** Sandra Jhean-Larose, IUFM de Paris, Laboratoire Cognition et ActivitésFinalisées, Université de Paris VIII, 2 rue de la Liberté, 93526 Saint-Denis Cedex O2,France. email@example.com : S. Porhiel & D. Klingler (Eds) (2004). L’unité texte (pp. 74-95). Pleyben :Perspectives.Page 2Envisagée du point de vue de la psychologie cognitive, l’étude expérimentale de lacompréhension de textes peut faire l’objet d’approches différentes (voir Denhière, 1984 ;Denhière & Rossi, 1991) selon l’intérêt que les chercheurs accordent à des facteurs tels que lareconnaissance du langage (Gineste et Le Ny, 2002 ; Marouby-Terriou et Denhière, 2002),l’activation automatique du lexique mental (Kintsch, 1988 ; Mullet et 1997), laproduction d’inférences (Kintsch, 1993 ; McKoon & Ratcliff, 1992), les activités cognitivesde construction du sens (Le Ny, 1979 ; François & Denhière, 1997), l’établissement de lacohérence locale ou globale à partir d’indices de la structure syntaxique de surface(Costermans et Fayol, 1997), les limites de la mémoire de travail à court-terme (Ehrlich,1994), les propriétés de la mémoire permanente (Blanc et Brouillet, 2003 ; Caillies, Denhièreet Kintsch, 2002), les limites de la mémoire de travail à long-terme (Ericsson et Kintsch,1995) en rapport avec les connaissances initiales du lecteur/auditeur (Bellissens & Denhière,2004 a,b ; Kintsch, Patel & Ericsson, 1999 ; McNamara & Kintsch, 1996) et le type destructure textuelle (Caillies & Denhière, 2001 ; Caillies, Denhière et Jhean-Larose, 1999).Ainsi, l’étude de la compréhension de textes implique une conception théoriquehomogène qui permette la prise en compte simultanée : (i) des caractéristiques textuelles,objet principal du colloque, (ii) des propriétés structurales et fonctionnelles de la mémoirehumaine (O’Reilly & Rudy, 2000 ; Tiberghien, 1997), (iii) ainsi que des processus, nonseulement intentionnels, mais également automatiques mis en œuvre lors de la lecture(Denhière & Baudet, 1992).À propos des processus, il est important de rendre compte non seulement desprocessus délibérés et conscients qui contribuent à l’obtention des résultats observés maiségalement des processus automatiques, non contrôlés, et de leur dynamique temporelle dontsont dérivés les précédents. Ainsi, si l’on suppose les lexèmes et les formes verbales reconnuset identifiés, l’étude des activités de compréhension doit prendre en compte l’activationinitiale des signifiés, mono- ou polysémiques, et du cours temporel de leur activation (Mulletet Denhière, 1997). De ce point de vue, la grande majorité des recherches expérimentales ontmis en évidence l’activation automatique initiale des n acceptions d’un terme ou d’uneexpression, imperméable au contexte pendant une durée brève de 100 à 150 msec., et suivied’une sélection du sens pertinent par rapport au contexte, qu’il s’agisse d’homographesnominaux (voir Thérouanne et Denhière, 2002, 2004) ou d’expressions idiomatiques(Denhière & Verstiggel, 1997 ; Pariollaud, Denhière et Verstiggel, 2003). Autrement dit, lechaos caractérise les phases initiales du traitement du flux de l’information et l’ordre émergeprogressivement en fonction des contraintes imposées par les informations déjà traitées, lesconnaissances langagières et les connaissances du domaine abordé par le texte : lasignification est alors conçue comme une structure émergente des données traitées et noncomme une structure élaborée en fonction de règles formelles pré-établies (Denhière &Tapiero, 1996 ; Kintsch, 1998a).C’est un des mérites principaux du modèle de Construction-Intégration proposé parKintsch (1988) que de permettre l’étude de la compréhension de textes en respectant la doublecontrainte posée par (i) les structures de connaissances et de croyances initiales des agentscognitifs et (ii) par les processus automatiques initiaux d’accès au lexique mental et detraitement des différentes formes d’ambiguïté, syntaxique ou sémantique. Ainsi, d’une part,Till, Mross & Kintsch (1988) ont pu montrer que des inférences pertinentes comme nonpertinentes étaient initialement activées et que, d’autre part, des ajouts d’information au textetraité généralement considérés comme une production d’inférences n’était en réalité que desChapitre ouvrage Klingler & Porhiel – Septembre 2004 -Page 3informations récupérées en mémoire à long-terme (Kintsch, 1993 ; Aguilar & Denhière, àparaître).Les considérations qui précèdent commandent l’organisation du chapitre ci-dessous.Nous commencerons par rappeler les traits essentiels du modèle de Construction-Intégrationde Kintsch (1988), après quoi nous présenterons brièvement le système de mémoirepermanente couplé au modèle de compréhension : l’Analyse Sémantique Latente (Landauer etDumais, 1997 ; Landauer, 2002), pour terminer par l’adaptation que nous avons faite de cesdeux modèles (Denhière et Lemaire, 2004) et un exemple d’application (Lemaire et Denhière,2004).1. Le modèle de Construction-IntégrationKintsch postule qu'un modèle cognitivement plausible de la compréhension de textes se doitd'être guidé par les connaissances du lecteur. Les connaissances générales sur les mots, lasyntaxe, les relations spatiales, le monde, etc. contraignent et rendent possible la constructiondes différents niveaux de représentation du discours : structure de surface, micro- etmacrostructure sémantiques, modèle de situation (voir van Dijk & Kintsch, 1983). Dans laphase de construction de la signification, un système de production contenant des règles assezpuissantes et souples pour permettre au candidat-mot correct d'appartenir à l’ensembleélaboré, alors même que d’autres non pertinents ou inappropriés sont produits. La sortie de cesystème, partiellement incohérente et contradictoire, se présente sous la forme d’un réseauassociatif, qui est transformé en une base de texte cohérente par des procédures de relaxationconnexionniste (Rumelhart & McClelland, 1987). Un processus d’intégration est ensuite misen oeuvre pour renforcer les éléments contextuellement appropriés et inhiber les éléments nonreliés ou inappropriés.1.1. La représentation des connaissances en mémoireLe processus de construction de la représentation du discours met en oeuvre lesconnaissances. Les connaissances sont représentées par un réseau associatif dont les noeudssont des concepts ou des propositions qui sont formellement traités de la même façon. Lesnoeuds dans ce réseau sont interconnectés et la valeur de la force de connexion peut êtrepositive, nulle, ou négative. La signification des concepts est construite à partir de leurposition dans le réseau : ce sont les associés immédiats et les voisins sémantiques d'un noeudqui constituent le noyau de sa signification. La signification complète correspondant à unnoeud ne peut être obtenue qu'en explorant les relations de ce noeud avec tous les autresnoeuds du réseau. La signification doit être créée. Le premier niveau de la significationcorrespond à toutes les propositions dans le réseau qui sont directement reliées à un noeud.C'est seulement ensuite que toutes les propositions directement reliées aux propositions dupremier niveau pourront être ajoutées pour former un second niveau, et ainsi de suite, jusqu'àce que la totalité du réseau de connaissances soit impliquée. En d'autres termes, lasignification d'un concept est toujours dépendante d'une situation spécifique et du contexte.Elle est nécessairement incomplète et instable : des noeuds supplémentaires peuvent toujoursêtre ajoutés au sous-réseau activé qui constitue la signification temporaire d'un concept, etcela au prix de la perte de certains noeuds déjà activés.1.2. Le processus de constructionLes étapes dans la construction de la base de texte selon le modèle de construction-intégration implique : (a) la formation des concepts et des propositions correspondantdirectement à l'entrée linguistique ; (b) l'élaboration de chacun de ces éléments par la sélectionChapitre ouvrage Klingler & Porhiel – Septembre 2004 -Page 4d'un petit nombre de voisins associés du réseau de connaissances ; (c) l'inférence de certainespropositions supplémentaires ; et (d) l'assignation des forces de connexion à toutes les pairesd'éléments qui ont été créées. Le résultat est une base de texte initiale riche, incohérente etcontradictoire, qui est alors soumise à un processus d'intégration permettant la formationd'une structure cohérente.Lors de la formation des concepts et des propositions, une représentation propositionnelledu texte est construite à partir de l'entrée linguistique syntaxiquement analysée et du réseau deconnaissances. Les règles d'élaboration permettent la formation en ligne de propositionsincomplètes ou fausses car l'information pertinente pour l'élaboration des propositions n'estpas toujours disponible.L’étape suivante consiste dans la sélection de voisins associés à la proposition construite.Dans cette étape, chaque concept ou proposition élaboré précédemment sert d'indice pour larécupération de noeuds associés dans le réseau de connaissances. Ce processus deest lui-même modélisé d'après des théories relatives à la mémoire (voirRaaijmakers & Shiffrin, 1981). Chaque concept ou proposition de la base de texte sertd'indice de récupération et active les propositions qui lui sont étroitement associées dans leréseau général de connaissances, et ceci indépendamment du contexte. Ces propositions deconnaissances fonctionnent comme des inférences potentielles.La production d’inférences spécifiques et contrôlées. Au cours de cette étape, la productiond'inférences supplémentaires est nécessaire car toutes les inférences requises pour lacompréhension ne sont pas obtenues par le mécanisme aléatoire d'élaboration envisagéprécédemment. Deux types d’inférences sont d'une importance particulière dans lacompréhension : les inférences de liaison nécessaires quand la base de texte construite estincohérente et les macropropositions élaborées associativement comme les micropropositions(voir Kintsch, 2004).L'assignation des forces de connexion. Les étapes décrites jusque là débouchent sur laconstruction d’un ensemble de propositions contenant les micropropositions directementdérivées du texte, un ensemble aléatoirement sélectionné d'associés pour chacune d'entre elleset des macropropositions ainsi que leurs associés. L’ultime étape de ce processus deconstruction implique la spécification des interconnexions entre tous les éléments. Lespropositions du texte sont positivement interconnectées avec des pondérationsproportionnelles à leur proximité dans la base de texte. Les propositions de la base de textehéritent de leurs interconnexions dans le réseau général de connaissances. Les sont additives jusqu'à un maximum de 1, dans les cas où une valeur de force héritée secombine avec une connexion déterminée par la base de texte. Quant aux inférences, elleshéritent d'interconnexions positives et négatives du réseau général de connaissances. Lerésultat du processus de construction est un réseau exprimable sous la forme d'une matrice deconnexité, constituée par tous les noeuds lexicaux, par toutes les propositions ainsi que partoutes les inférences et les élaborations qui ont été produites au niveau local et global.1.3. Le processus d'intégrationLe réseau construit jusqu’alors est incohérent. A tous les niveaux de la représentation,les composants associés aux éléments du texte sont inclus indépendamment du contexte, etnombre d'entre eux sont inappropriés. Un processus d'intégration de type connexionniste estalors utilisé pour exclure ces éléments indésirables de la représentation du texte (Rumelhart &McClelland, 1987).Chapitre ouvrage Klingler & Porhiel – Septembre 2004 -Page 5La compréhension d’un texte est supposée s'effectuer par cycles de traitementcorrespondant grossièrement à de courtes phrases ou à des syntagmes nominaux. A chaquecycle de traitement, un nouveau réseau incluant les propositions ou concepts fortement activés du cycle précédent est construit. Une fois le réseau correspondant à ce cycle construit, leprocessus d'intégration s'effectue : l'activation se diffuse dans le réseau jusqu'à sastabilisation. Plus précisément, un vecteur d'activation représentant les valeurs d'activationinitiale de tous les noeuds du réseau est multiplié à maintes reprises avec la matrice deconnexité. Après chaque multiplication, les valeurs négatives sont remplacées par zéro etchacune des valeurs d'activation positives est divisée par la somme de toutes les valeursd'activation, ceci afin que l'activation totale de chaque cycle demeure égale à une valeur de 1.Généralement, le système se stabilise assez rapidement.Le résultat du processus d'intégration est un nouveau vecteur d'activation, le vecteurfinal d'activation. Ce dernier indique les valeurs d'activation finale obtenues pour chacun desnoeuds dans le réseau, les noeuds les plus fortement activés constituant la représentation du1discours formée à chaque cycle de traitement .2. Représentation de l’information en mémoire : l'Analyse Sémantique Latente(Landauer & Dumais, 1997)Le modèle de mémoire associative auquel se réfère Kintsch pour coupler son modèled’architecture cognitive à la représentation de l’information n’est pas un modèle classique enréseau avec des relations hiérarchiques étiquetées du style Collins & Quillian (1968) mais lareprésentation vectorielle développée par Landauer et Dumais (1997) (voir Bellissens,Thérouanne et Denhière, à paraître).2.1. La constitution d’un espace sémantiqueL'Analyse Sémantique Latente est une technique statistique automatique proposée quipermet de déterminer, à partir de la variabilité contextuelle des passages du discours laconnaissance de la signification des mots (voir Manning et Schütze, 1999). Cette techniquen'utilise pas de dictionnaires construits par l'homme, de bases de connaissances, de réseauxsémantiques, de grammaires, d’analyseurs syntaxiques, de données morpho-syntaxiques, ou2tout autre chose d'approchant . L’Analyse Sémantique Latente prend en entrée uniquementun très vaste corpus de textes bruts supposés représentatifs des textes auxquels a été exposée3une population donnée (Landauer, 1998).Un corpus est représenté sous la forme d'un tableau avec en colonne les paragraphes et enligne les mots ; les cellules comptabilisant le nombre de cooccurrences mot - paragraphe. Lescooccurrences sont transformées et soumises à une analyse en composantes principalesappelée « décomposition en valeurs singulières ». Cette factorielle généralisée permet 1 Le modèle de Construction-Intégration est un modèle d’architecture cognitive suffisamment général pourpouvoir considérer des modèles postérieurs tels que le «!modèle paysager!» de van den Broek (1996) et le“modèle de résonance” de Myers et O’Brien (1998) comme des variantes à portée plus limitée.2 Voir Ploux et Victorri (1998), Gaume (2003) pour une démarche différente consistant à utiliser desdictionnaires informatisés de synonymes.3 L’utilisation de vastes corpus pour représenter la signification des mots n’est pas propre à LSA. Une autretechnique, essentiellement basée sur l’analyse des co-occurrences, a été proposée par Burgess (voir Burgess etLund, 1997 ; Burgess Livesay et Lund, 1998).Chapitre ouvrage Klingler & Porhiel – Septembre 2004 -Page 6de déterminer des facteurs indépendants représentés sous la forme de dimensionsorthogonales, lesquelles définissent un espace sémantique. Tous les facteurs dégagés par ladécomposition en valeurs singulières ne sont pas également importants, ils ne rendent pascompte des mêmes pourcentages de variance. Aussi, les facteurs correspondant aux valeurssingulières les plus faibles sont assimilés à du bruit inhérent au type de données analysées etsont éliminés. Dans la plupart des applications, le nombre de facteurs pertinents est réduit à300 ou 400. Ceci signifie que les vecteurs signifiants passent de 30000 coordonnées dans unespace à 30000 dimensions à 300 coordonnées dans un espace à 300 dimensions. A la suite decette réduction, chaque mot est représenté dans cet sous la forme d'un vecteur à n4dimensions. La distance sémantique entre deux mots et/ou expressions peut alors êtrecalculée. Cette sémantique, correspondant à la distance entre deux vecteurs dans unespace à n dimensions, est le plus souvent estimée par le cosinus de l'angle entre les vecteurs5correspondants . Plus le cosinus de deux vecteurs est proche de 1, plus la distance sémantiqueentre ces deux vecteurs est faible, et plus les sens considérés sont semblables.2.2. Évaluation du modèle : Le test du meilleur synonymeLSA a été évaluée dans de nombreuses expériences et de façons très différentes. L’uned’entre elles consistait à comparer les résultats du modèle LSA à ceux d'individus au test duTOEFL (Test of English as a Foreign Language). Les auteurs ont utilisé un corpus de 4,5millions de mots, constitué de 30.473 contextes comportant chacun environ 500 caractères, lenombre de dimensions étant réduit à 300. Le test de vocabulaire du TOEFL comportait 80items dont la partie question était constituée d'un seul mot alors que quatre réponses étaientproposées, la tâche du candidat consistant à choisir le meilleur synonyme.Pour simuler la performance humaine à partir de LSA, la distance sémantique entre le motinducteur et chaque mot réponse est calculée. Le meilleur synonyme est le mot dont le vecteurcorrespondant est le plus proche du vecteur correspondant au mot inducteur : le cosinus del'angle entre les deux vecteurs est supérieur aux autres. Le pourcentage de réponses correctesde LSA est de 65 %, score qui correspond à la performance moyenne des étudiants passant cetest. Par ailleurs, LSA fait également des erreurs lorsque des étudiants n'en font pas. Ceserreurs montrent que LSA est sensible aux relations paradigmatiques entre concepts plutôtqu'aux relations de stricte synonymie.LSA possède donc une connaissance sur la signification des mots ou expressions d'uncorpus. Cette connaissance induite de la variabilité contextuelle du corpus d'entraînementsemble être similaire à celle d'être humains puisque LSA obtient les mêmes résultats. D’autresmises à l’épreuve de LSA ont donné des résultats généralement considérés commesatisfaisants (voir Landauer, Foltz et Laham, 1998). 4 Le vecteur d'une expression est la somme des vecteurs des mots qui la composent. Enconséquence, limite souvent énoncée de ce type de représentation, le vecteur représentant “lechat mange la souris” est égal à celui représentant “la souris mange le chat”. Nous yreviendrons plus loin.5 D'autres mesures que le cosinus sont possibles : la sistance euclidienne, la distance deHellinger, la Distance “city block” et la divergence Kullback-Leibler (voir Patel, Bullinaria etLevy, 1997).Chapitre ouvrage Klingler & Porhiel – Septembre 2004 -Page 7Concrètement, divers types de corpora de langue anglaise et de langue française sontaccessibles sur le site : http://lsa.colorado.edu. Nous y avons également installé des corpora de6langue française : Français-Monde correspond à 6 mois de l’année 1993 du journal LeMonde, Français-Littérature à la somme de tous les ouvrages littéraires antérieurs à 1920 quenous avons pu collecter sous forme électronique (près de 400 ouvrages). “Français-Contes”est formé de tous les contes, fables, histoires et textes pour enfants que nous avons pucollecter sur les sites internet. ainsi que des textes scolaires de CP inclus dans le corpus“Novlex” développé par Chesnet et Lambert (2002).2. Le couplage d’un modèle de compréhension : Construction-Intégration, et d’unmodèle de Représentation de l’information en mémoire : l'Analyse SémantiqueLatente.2.1. L’espace sémantique « TextEnfant »Nous avons décidé de connecter le modèle de construction-intégration à uneapproximation réaliste d’une mémoire humaine, à savoir la mémoire des enfants de fin deprimaire. Pour cela nous avons constitué le corpus « TextEnfant » qui comporte 3,2 millionsde mots et 57.878 paragraphes. « TextEnfant » est composé de contes et de récits familiers7(52%), de productions verbales d’enfants de cours préparatoire et de cours élémentaire8(23%), d’extraits de manuels de lecture de cours préparatoire (13%) et d’une encyclopédieélectronique pour enfants “Je sais tout” (12%). Cette composition traduit la volonté de tendrevers la constitution d’un espace sémantique représentatif de l’ensemble des textes auxquelsont été confrontés les enfants de primaire. Cependant, en l’absence de travaux scientifiquesfiables sur l’étendue et le contenu de la mémoire sémantique enfantine, il convient des’assurer expérimentalement de la représentativité de l’espace ainsi construit (Denhière etLemaire, 2004a). Aussi, nous avons testé l’espace « TextEnfant » en déterminant dans quellemesure il rendait compte des normes associatives enfantines (de La Haye, 2003), desdéfinitions lexicales et des rappels et résumés de récits (Denhière et Lemaire, 2004b).de La Haye (2003) a utilisé 200 mots inducteurs (144 noms, 28 verbes et 28 adjectifs)et elle a demandé à des participants enfants (9, 10 et 11 ans) et adultes de produire les motsqui leur venaient immédiatement à l’esprit à la lecture du terme inducteur. Pour chaque termeinducteur, elle a recensé les termes évoqués ainsi que la fréquence avec laquelle ils l’avaientété dans chaque groupe. Pour tester l’espace « TextEnfant », nous avons d’abord sélectionnéles trois termes associés les plus fréquemment produits à chacun des 200 mots inducteursainsi que les trois derniers puis nous avons ensuite calculé la distance sémantique entre le motinducteur et chacun des six associés sélectionnés en calculant le cosinus entre les vecteursreprésentant les éléments de chaque couple mot inductueur-mot associé de . Si « TextEnfant »s’approche de la mémoire sémantique enfantine, la hiérarchie des valeurs des cosinus obtenusdoit tendre à reproduire la hiérarchie des fréquences d’évocation des associés d’un terme 6 «!Français-Livres!» se compose de 14.622 paragraphes, de 111.094 mots différents et de5.748.581 occurrences. «!Français-Monde!» comporte 20.208 paragraphes, 150.756 motsdifférents et 8.675.391 occurrences. «!Français-Total!» correspond à la concaténation desdeux corpora précédents.7 Ce travail de collecte de textes libres d’enfants des écoles Freinet de Louvain La Neuve a été réalisé avecMarie-Anne Schelstraete, que nous remercions ici.8 Nous remercions nos collègues Chesnet et Lambert de l’Université de Poitiers d’avoir mis à notre dispostionleur corpus “Novlex” de textes de lecture du CP (voir Chesnet et Lambert, 2002).Chapitre ouvrage Klingler & Porhiel – Septembre 2004 -Page 8donné. Globalement, les deux hiérarchies sont significativement corrélées (r = .39, p <.01pour les 200 mots inducteurs, r = .57 pour les mots inducteurs les plus fréquents), ladistribution des cosinus moyens entre le mot inducteur et les mots associés, présentée sur letableau 1, indique un gradient net, toutes les comparaisons 2 à 2 entre les colonnes adjacentesdu tableau étant significative (p <.03).Tableau 1 : Distribution des valeurs moyennes des cosinus entre le mot inducteur et les motsassociés.er ème ième1 associé 2 associé 3 associé 3 derniers associésCosinus .46 .33 .19 .11En conclusion, l’espace sémantique « TextEnfant » subit ce premier test d’associationsémantique en mémoire avec succès : il reproduit de manière significativement acceptable lahiérarchie des termes associés aux 200 mots inducteurs utilisés par de La Haye (2003).Un second test, plus contraignant que le précédent, consiste à déterminer dans quellemesure « TextEnfant » est capable de reproduire les performances enfantines de définition determes alors qu’aucun dictionnaire n’est entré dans le corpus et que les réponses proposéespeuvent être des mots ou des phrases. On a donc repris les résultats d’une épreuve dedéfinition de 120 mots (45 Noms, 55 Verbes, 9 Adjectifs, 6 Adverbes) développée parDenhière, Bourguet et Thomas (2000, à paraître) administrée à quatre groupes d’enfants de 8à 11 ans. Cette épreuve consistait à présenter un mot à définir et à proposer quatredéfinitions : correcte, proche, éloignée et sans rapport. Ainsi, par exemple, les réponsesproposées pour « cigale » étaient respectivement : (1) insecte à quatre ailes qui vit dans lesrégions méditerranéennes (réponse correcte) ; (2) insecte proche du grillon (réponse proche) ;(3) petit animal de la même famille que la chauve-souris (réponse éloignée) et (4) chenillenoire (réponse sans rapport).Divers indicateurs de la qualité des performances de « TextEnfant » peuvent êtreutilisés. Une première mesure consiste à calculer le cosinus entre les vecteurs du mot à définiret les quatre mots réponse proposés. Ainsi, dans l’exemple précédent les valeurs de cosinussont respectivement égales à : .38 (correct), .24 (proche), .16 (éloigné) et .04 (sans relation). Apartir de ces résultats, on peut calculer le pourcentage de réponses correctes de« TextEnfant », c’est-à-dire le nombre de fois où la valeur de cosinus pour la réponse correcteest plus élevée que pour les autres réponses. Ce est égal à 53 %, ce qui situe lesperformances de « TextEnfant » entre celles des enfants de 9 et 10 ans. De plus, lepourcentage de réussite en fonction de la distance des réponses à la réponse correcte diminuerégulièrement (voir Denhière et Lemaire, 2004a,b pour plus de détails). Une mesure plussophistiquée mais plus satisfaisante consiste à calculer une différence normalisée d entreréponses correcte et proche versus réponses éloignée et sans rapport. Plus la valeur de d estimportante, et plus « TextEnfant » discrimine correctement les définitions proposées. Enfin,de manière à déterminer dans quelle mesure l’espace sémantique « TextEnfant » reproduitl’organisation de la mémoire enfantine, on a comparé les performances de « TextEnfant » àcelles de cinq corpus formés de textes pour adultes : quatre années du journal Le Monde(1993, 1995, 1997 et 1999) et le corpus « Littérature ». Les résultats sont présentés dans letableau 2.Tableau 2 : Comparaison entre les performances de l’espace sémantique « TextEnfant » et lesespaces sémantiques pour adultes.Espaces sémantiques Millions de mots % réponses d CorrélationcorrectesChapitre ouvrage Klingler & Porhiel – Septembre 2004 -Page 9TextEnfant 3,2 53 69 .39Littérature 14,1 38 52 .34Le Monde 1993 19,3 44 23 .31Le Monde 1995 20,6 37 21 .26Le Monde 1997 24,7 40 28 .26Le Monde 1999 24,2 34 25 .24En dépit de la différence très signiifcative de taille des corpora adultes comparés aucorpus enfant (de 14 à 20 millions de mots versus 3 millions), les performances de l’espacesémantique « TextEnfant » sont significativement supérieures à celles des espaces adultesquel que soit l’indicateur considéré, la corrélation entre les résultats des enfants de 8 à 11 anset les performances de « TextEnfant » étant significativement supérieures à toutes lescorrélations avec les corpus adultes (p < .03).Troisième test de l’espace sémantique « TextEnfant », sa capacité à être utilisé pourfournir une évaluation automatique des rappels et des résumés de textes, de récits enparticulier, produits par des enfants de 7 à 11 ans. Classiquement, le texte à rappeler ou àrésumer est analysé en propositions de type [prédicat(argument(s)], les rappels ou les résumésproduits sont analysés de la même manière de manière à déterminer quels sont les concepts etpropositions les plus fréquemment présents dans les restitutions obtenues. Dans le cadre del’analyse sémantique latente, la mesure de la quantité d’information redonnée est estimée parla valeur du cosinus entre le vecteur représentant le texte source (à rappeler ou à résumer) et lerappel ou résumé produit. La démarche suivie ici a consisté à reprendre les résultats obtenusdans six épreuves de rappel (immédiat et différé) et trois épreuves de résumé et à calculer,pour chaque texte, la corrélation entre le nombre de propositions restituées et la valeur de9cosinus obtenu .Si notre espace sémantique permet de mesurer les performances de rappel et derésumé, on obtiendra une corrélation positive et significative entre le nombre de propositionsrestituées et la valeur du cosinus entre le texte-source et les restitutions. Le tableau 3 présenteles corrélations obtenues entre les valeurs de cosinus et le nombre de propositions redonnéespour chacune des 9 expériences réexaminées.Tableau 3 : Corrélations entre les performances de rappel et de résumé estimées par le nombrede propositions restituées et les valeurs de cosinus entre les textes-sources et les productionsde rappel et de résumé.Récit Tâche Nombre de CorrélationparticipantsDragon Résumé 56 .71Clown Résumé 24 .92Géant Résumé 105 .58Poule Rappel immédiat 52 .45Araignée Rmédiat 41 .65Clown Rappel immédiat 56 .67 9 Nous remercions Marianne Bourguet, Cécile Hupet et Hervé Thomas, de nous avoir donné accès auxprotocoles individuels des expérimentations qu’ils avaient réalisées dans le cadre de travaux de thèse ou demémoire dirigés par le premier auteur.Chapitre ouvrage Klingler & Porhiel – Septembre 2004 -Page 10Ourson Rappel immédiat 44 .62Dragon Rappel différé 44 .55Taureau R 23 .69Comme on le voit sur le tableau 3, les corrélations vont de .45 à .92 et sont toutessignificativement différentes de zéro. Ceci signifie que l’utilisation de notre espacesémantique « TextEnfant » pour calculer le cosinus entre le texte-source à rappeler ourésumer et les productions enfantines, rappel ou résumé, fournit une bonne estimation de laquantité et de la nature de l’information restituée. Ce qu’avaient montré Foltz (1996) etLemaire et Dessus (2001), Wolfe, Schreiner, Rehder, Laham, Foltz, Kintsch & Landauer(1998) avec des adultes est ici étendu à des enfants : un espace sémantique approprié peut êtreutilisé pour analyser et évaluer la compréhension et la mémorisation de texte d’une manièreautomatique (et donc rapide) et fortement corrélée aux résultats que donne une analyseprédicative longue et fastidieuse.2.2. Un modèle de compréhension de texte utilisant en temps réel un espacesémantique « TextEnfant »Le modèle de compréhension que nous proposons s’inspire des modèles deconstruction-intégration de Kintsch (1988) et de représentation en mémoire de l’Analysesémantique Latente de Landauer et Dumais (1997), il est opérationalisé sous la forme d’unprogramme informatique entièrement automatique (Lemaire et Denhière, à paraître) dont nousallons essayer d’illustrer le fonctionnement par un exemple. Soit le texte formé des deuxphrases suivantes!et une analyse prédicative sommaire, actuellement effectuée manuellement :L’abeille aspire le nectar de la fleur avec sa trompe. Elle apporte ensuite le liquidesucré à la ruche pour le transformer en miel.P1. ASPIRER (abeille, nectar, fleur)P2. TRANSPORTER (abeille, nectar, ruche)P3. TRANSFORMER (abeille, nectar, miel)P4. POUR (P2, P3)La mémoire de travail!: construction et intégration en ligneEn plus de la mémoire permanente (la mémoire à long-terme), le processus decompréhension met en jeu une structure dénommée de travail (Ehrlich, 1994) quicomprend les éléments essentiels de la phrase précédemment traitée et les éléments de laphrase en cours de traitement. Comme indiqué plus haut, l’agent cognitif activeautomatiquement des élements de sa mémoire permanente ; en conséquence la mémoire detravail comporte trois types d’éléments : des éléments précédemment traités, des élements encours de traitement et des concepts automatiquement activés. La nouveauté importantequ’apporte le couplage d’une structure de mémoire comme l’espace sémantique« TextEnfant » à un modèle de compréhension, c’est que l’activation des éléments de lamémoire permanente par les élements du texte lu ou entendu est entièrement automatique et10paramétrable . Le traitement en mémoire de travail porte donc à la fois sur les élements du 10 En conséquence, les éléments activés varieront automatiquement selon l’espace sémantique associé et pourrontreproduire le processus de compréhension d’experts ou de novices (Caillies et Denhière, 2001!; Caillies,Denhière et Jhean-Larose, 1999).Chapitre ouvrage Klingler & Porhiel – Septembre 2004 -
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