Recommandations d'âge pour les livres pour enfants

Les enfants ne comprennent pas les Textes de la même manière que les adultes. Leur compréhension évolue en grandissant. Du coup, savoir quel âge est approprié pour lire certains textes, c'est super utile. Ça aide à trouver les bons livres pour les gamins et ça peut guider les auteurs sur comment écrire pour différentes tranches d'âge.

Cet article parle d'une nouvelle méthode pour recommander des Âges en fonction des textes. On considère la recommandation d'âge comme un problème où l'on essaie de prédire un chiffre basé sur le texte écrit. On voit comment mesurer ça correctement et on compare différentes manières de le faire. On examine aussi un type populaire de modèle d'Apprentissage automatique appelé Transformers et on regarde comment il se débrouille par rapport à d'autres modèles. Nos résultats sont vérifiés par rapport aux Recommandations d'experts.

On se concentre sur le fait d'expliquer à quel point notre modèle de prédiction d'âge fonctionne bien en regardant différentes caractéristiques linguistiques. Les tests sont réalisés sur une grande collection de textes en français comprenant des phrases et des mots. Nos meilleurs modèles montrent une bonne précision lorsqu'il s'agit de suggérer des âges selon le texte et les phrases.

#L'importance de contenu adapté à l'âge

Aujourd'hui, les enfants passent beaucoup de temps en ligne. Donc, c'est crucial de s'assurer qu'ils peuvent trouver du contenu qui leur correspond. Ces dernières années, créer un espace Internet sûr pour les enfants est devenu encore plus important. La plupart des recherches se sont concentrées sur l'élimination de contenus nuisibles comme les discours de haine ou la violence graphique. Mais on doit aussi réfléchir à la capacité des enfants à comprendre ce qu'ils lisent. Cette compréhension est importante, que ce soit pour le contenu en ligne ou pour les livres et les supports éducatifs.

La compréhension est un problème connu en psychologie et en linguistique. Des résultats clés montrent comment la mémoire, le timing et les émotions impactent la compréhension. Bien qu'il y ait beaucoup de recherches sur ce sujet en psychologie, utiliser des méthodes automatiques pour recommander des âges de texte n'a pas été beaucoup étudié dans le domaine du traitement du langage.

Les recommandations automatiques d'âge peuvent aider dans divers domaines. Par exemple, les moteurs de recherche pourraient suggérer des textes adaptés à un certain âge. Des outils d'écriture pourraient aider les auteurs à créer du matériel adapté aux enfants.

#Notre objectif

Ce travail vise à prédire l'âge approprié pour les enfants en fonction des textes qu'ils rencontrent. On traite ça comme un problème d'apprentissage automatique où on prédit l'âge comme un chiffre. La compréhension d'un texte varie chez les enfants selon leur âge, leur niveau de lecture et leur vocabulaire.

Il y a des différences même parmi les enfants du même âge sur la façon dont ils comprennent certains textes. Certaines études passées ont essayé de rapprocher les textes des niveaux scolaires. Cependant, ces niveaux peuvent varier à travers les cultures et les pays. Quand les niveaux sont regroupés, ça soulève des questions sur l'ampleur des écarts d'âge. Des recommandations individuelles pour chaque âge pourraient entraîner un manque de données annotées nécessaires pour entraîner un modèle de recommandation.

Donc, définir l'âge cible pour nos recommandations est un vrai défi complexe. Ça nécessite de jongler avec plusieurs enjeux.

#Définir l'âge cible

Dans les tâches de recommandation d'âge, l'âge cible peut être envisagé de plusieurs manières. Une possibilité serait de suggérer un âge minimum à partir duquel un enfant peut comprendre un texte. Cependant, juste donner un âge minimum n'est pas pratique car un enfant plus âgé pourrait ne pas trouver un texte intéressant, même s'il peut le comprendre.

Par exemple, un enfant de 12 ans pourrait trouver un texte destiné aux 4 ans peu engageant, même s'il le comprend bien. Pour y remédier, on pourrait définir l'âge cible comme une plage. Ça veut dire dire qu'un texte convient à des enfants entre deux âges. Par exemple, si un texte convient aux 6 à 8 ans, on définirait l'âge moyen recommandé comme 7 dans une plage.

#Méthodologie de recommandation

On voit la recommandation d'âge comme une tâche où l'on veut prédire un âge selon le texte ou les phrases. La recommandation peut se faire à deux niveaux : le texte complet ou des phrases individuelles. Analyser le texte complet donne une recommandation, tandis que regarder chaque phrase séparément permet de regrouper pour former une recommandation finale pour le texte.

Cette méthode aide les auteurs à vérifier si leur écriture est adaptée à un âge spécifique pendant qu'ils l'écrivent. Pour y parvenir, on analyse les textes et les phrases avec plusieurs caractéristiques linguistiques. Ces valeurs de caractéristiques sont ensuite utilisées dans un modèle de régression supervisée qui prédit une plage d'âge ou un âge moyen.

#Collecte de données

Pour prédire les âges, on a créé un jeu de données de textes en français, qui inclut une variété d'écritures, comme des romans, des journaux et des encyclopédies. Ce jeu de données est conçu pour être rendu public dans le futur. Chaque texte est accompagné d'une plage d'âge qui montre les âges pour lesquels il est le plus adapté. Ces plages d'âge viennent généralement des auteurs ou des éditeurs eux-mêmes, basées sur leur expérience.

Cependant, ces données peuvent ne pas toujours être parfaites car ceux qui sont impliqués ne sont pas toujours des experts en développement du langage chez les enfants. Donc, on doit se rappeler que les recommandations que l'on tire de ces textes dépendront des plages d'âge fournies, qui peuvent ne pas refléter avec précision la complexité du texte.

#Équilibrage et partitionnement du jeu de données

Pour éviter les biais, on a veillé à inclure différents genres de textes dans notre jeu de données, comme du contenu encyclopédique, des articles de journaux et des histoires fictives. Cette variété aide à s'assurer que notre modèle peut gérer des recommandations provenant de différents types de textes.

Le jeu de données est divisé en ensembles d'entraînement, de validation et de test, en veillant à ce que tous les textes d'une seule source restent dans un des ensembles. Comme ça, le modèle est entraîné sur un ensemble et évalué sur des données complètement nouvelles.

#Répartition des âges dans les textes

Le jeu de données comprend des textes pour une gammes d'âges, mais on a constaté que les âges de 8 à 12 ans sont les plus courants. Ça a du sens car les enfants de ce groupe d'âge commencent à lire de manière plus autonome. En revanche, il y a très peu de textes pour les enfants de 0 à 3 ans, car ils sont trop jeunes pour lire tout seuls.

#Métriques d'évaluation

Évaluer nos prédictions implique de vérifier à quel point nos recommandations d'âge sont éloignées des intervalles de référence fournis par les textes. Différentes métriques peuvent être utilisées pour cela.

Une approche compare les intervalles prévus avec les intervalles de référence et mesure la différence. Une autre approche vérifie si l'âge recommandé se situe dans la plage de référence. On explore aussi l'utilisation de métriques de distance spécifiques pour évaluer l'exactitude des recommandations.

#Modèles d'apprentissage automatique pour la recommandation d'âge

On a utilisé divers modèles d'apprentissage automatique pour la tâche de recommandation d'âge. Ces modèles incluent :

1. Transformers : Ce type de modèle, en particulier le CamemBERT, est basé sur une architecture pré-entraînée qui peut bien apprendre les représentations du langage.
2. Réseaux de Neurones Récurrents (RNNs) : Plus précisément, les GRU (Unités de Récurrence Gérées) sont utilisés pour capturer la relation entre les mots dans le texte.
3. Réseaux de Neurones Feed-forward : Ce modèle plus simple peut estimer efficacement les âges en fonction des caractéristiques du texte.
4. Forêts aléatoires : Une méthode d'ensemble qui combine les prédictions de plusieurs arbres de décision pour augmenter la précision.

Ces modèles sont entraînés en utilisant différentes caractéristiques dérivées des textes, ce qui nous permet de comparer leur efficacité.

#Entraînement et réglage des paramètres

Une fois nos modèles sélectionnés, on les a entraînés sur notre jeu de données. Chaque modèle a été ajusté à l'aide de différents hyperparamètres pour améliorer la performance. Le processus d'entraînement consistait à vérifier comment les modèles pouvaient prédire les âges en fonction des caractéristiques fournies.

#Scores de recommandation d'âge

On présente des scores qui montrent à quel point nos modèles réussissent à prédire les âges. Les modèles ont été entraînés puis testés sur des ensembles de données distincts pour s'assurer que les prédictions restent précises et fiables.

Notre modèle de recommandation au niveau du texte OneShot a particulièrement bien performé, montrant de bons scores à travers différents genres. En général, les modèles d'apprentissage automatique ont surpassé les méthodes simples, prouvant l'efficacité des techniques basées sur l'apprentissage.

#Comparaison avec les experts

Pour valider nos modèles, on a comparé leurs recommandations avec celles des spécialistes du domaine. Les modèles ont largement surpassé des bases simples, et dans certains cas, ils ont même dépassé les recommandations des experts. Cela indique que les approches d'apprentissage automatique peuvent évaluer efficacement la pertinence d'âge des textes.

#Importance des caractéristiques

Pour améliorer l'explicabilité de nos modèles, on a examiné quelles caractéristiques linguistiques contribuaient le plus aux recommandations d'âge.

Les résultats ont montré que les caractéristiques phonétiques étaient les plus significatives. D'autres caractéristiques, comme les dépendances syntaxiques et les informations sur le lexique, ont également joué des rôles essentiels dans le processus de prédiction.

#Conclusion

Cette étude souligne l'importance d'offrir des textes adaptés à l'âge pour les enfants. Les méthodes proposées prédisent avec succès les âges basés sur le contenu écrit, permettant de meilleures recommandations pour les jeunes lecteurs.

Les résultats prometteurs suggèrent un potentiel d'amélioration pour les applications dans le monde réel liées à la lecture et à la compréhension des enfants. Les travaux futurs visent à affiner encore les recommandations et peut-être explorer des moyens de simplifier les textes, pour les rendre plus faciles à comprendre et à apprécier pour les enfants.