DeepFLE : l’Intelligence artificielle pour décrire et prédire le(s) niveau(x) du CECRL d’un texte

Authors :: Ruggia, Simona
BCL, équipe Logométrie : corpus, traitements, modèles
Bases, Corpus, Langage (UMR 7320 - UCA / CNRS) (BCL)
Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS)
COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-Université Côte d'Azur (UCA)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Université Nice Sophia Antipolis (... - 2019) (UNS)
COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)-COMUE Université Côte d'Azur (2015-2019) (COMUE UCA)
Source :: Les Cahiers de l'AREFLE, Les Cahiers de l'AREFLE, 2021, 2 (1), pp.103-109
Publication Year :: 2021
Publisher :: HAL CCSD, 2021.
Abstract: International audience

Subjects :: Niveau de langue
Didactique du FLE
[SHS.EDU]Humanities and Social Sciences/Education
Plateforme
Intelligence artificielle
[SHS.LANGUE]Humanities and Social Sciences/Linguistics
ComputingMilieux_MISCELLANEOUS
CERCL
[INFO.INFO-AI]Computer Science [cs]/Artificial Intelligence [cs.AI]

Language :: French
Database :: OpenAIRE
Journal :: Les Cahiers de l'AREFLE, Les Cahiers de l'AREFLE, 2021, 2 (1), pp.103-109
Accession number :: edsair.dedup.wf.001..5f67e111d5c7b30bb91eefd0edb6db08

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