Word sense disambiguation within lexical simplification : contributions to a reading support system for children with dyslexia and poor readers

Ces dernières années, un nombre important de technologies ont été créées pour venir en aide aux personnes ayant des difficultés pour lire des textes écrits. Les systèmes proposés intègrent des technologies de la parole (lecture à « voix haute ») ou des aides visuelles (paramétrage et/ou mise en couleur des polices ou augmentation de l’espace entre lettres et lignes). Cependant, il est essentiel de proposer aussi des transformations sur le contenu afin d’avoir des substituts de mots plus simples et plus fréquents. Le but de cette thèse est de contribuer à un système d’aide à la lecture permettant de proposer automatiquement une version simplifiée d’un texte donné tout en gardant le même sens des mots.Le travail présenté adresse le problème de l’ambiguïté sémantique (très courant en traitement automatique des langues) et vise à proposer des solutions pour la désambiguïsation sémantique à l’aide de méthodes non supervisées et à base de connaissances provenant de ressources lexico-sémantiques. Dans un premier temps, nous proposons un état de l’art sur les méthodes de désambiguïsation sémantique et les mesures de similarité sémantique (essentielles pour la désambiguïsation sémantique). Par la suite, nous comparons divers algorithmes de désambiguïsation sémantique afin d’en tirer le meilleur. Enfin, nous présentons nos contributions pour la création d’une ressource lexicale pour le français proposant des synonymes désambiguïsés et gradués en fonction de leur niveau de difficulté de lecture et compréhension. Nous montrons que cette ressource est utile et peut être intégrée dans un module de simplification lexicale de textes.In recent years, a large number of technologies have been created to help people who have difficulty when reading written texts. The proposed systems integrate speech technologies (reading aloud) or visual aids (setting and/or coloring of fonts or increasing the space between letters and lines). However, it is essential to also propose transformations on the texts’ content in order to have simpler and more frequent substitutes. The purpose of this thesis is to contribute to develop a reading aid system that automatically provides a simplified version of a given text while keeping the same meaning of words.The presented work addresses the problem of semantic ambiguity (quite common in natural language processing) and aims to propose solutions for Word Sense Disambiguation (WSD) by using unsupervised and knowledge-based approaches from lexico-semantic resources. First, we propose a state of the art of the WSD approaches and semantic similarity measures which are crucial for this process. Thereafter, we compare various algorithms of WSD in order to get the best of them. Finally, we present our contributions for creating a lexical resource for French that proposes disambiguated and graduated synonyms according to their level of difficulty to be read and understood. We show that our resource is useful and can be integrated in a lexical simplification of texts module