OSS (Outer Solar System): A fundamental and planetary physics mission to Neptune, Triton and the Kuiper Belt

The present OSS mission continues a long and bright tradition by associating the communities of fundamental physics and planetary sciences in a single mission with ambitious goals in both domains. OSS is an M-class mission to explore the Neptune system almost half a century after flyby of the Voyager 2 spacecraft. Several discoveries were made by Voyager 2, including the Great Dark Spot (which has now disappeared) and Triton's geysers. Voyager 2 revealed the dynamics of Neptune's atmosphere and found four rings and evidence of ring arcs above Neptune. Benefiting from a greatly improved instrumentation, it will result in a striking advance in the study of the farthest planet of the Solar System. Furthermore, OSS will provide a unique opportunity to visit a selected Kuiper Belt object subsequent to the passage of the Neptunian system. It will consolidate the hypothesis of the origin of Triton as a KBO captured by Neptune, and improve our knowledge on the formation of the Solar system. The probe will embark instruments allowing precise tracking of the probe during cruise. It allows to perform the best controlled experiment for testing, in deep space, the General Relativity, on which is based all the models of Solar system formation. OSS is proposed as an international cooperation between ESA and NASA, giving the capability for ESA to launch an M-class mission towards the farthest planet of the Solar system, and to a Kuiper Belt object. The proposed mission profile would allow to deliver a 500 kg class spacecraft. The design of the probe is mainly constrained by the deep space gravity test in order to minimise the perturbation of the accelerometer measurement.Comment: 43 pages, 10 figures, Accepted to Experimental Astronomy, Special Issue Cosmic Vision. Revision according to reviewers comment

Classification automatique de dictées selon leur niveau de difficulté de compréhension et orthographique

Cet article présente une approche visant à évaluer automatiquement la difficulté de dictées en vue de les intégrer dans une plate-forme d’apprentissage de l’orthographe. La particularité de l’exercice de la dictée est de devoir percevoir du code oral et de le retranscrire via le code écrit. Nous envisageons ce double niveau de difficulté à l’aide de 375 variables mesurant la difficulté de compréhension d’un texte ainsi que les phénomènes orthographiques et grammaticaux complexes qu’il contient. Un sous-ensemble optimal de ces variables est combiné à l’aide d’un modèle par machines à vecteurs de support (SVM) qui classe correctement 56% des textes. Les variables lexicales basées sur la liste orthographique de Catach (1984) se révèlent les plus informatives pour le modèle

Bleu, contusion, ecchymose : tri automatique de synonymes en fonction de leur difficulté de lecture et compréhension

La lisibilité d'un texte dépend fortement de la difficulté des unités lexicales qui le composent. La simplification lexicale vise ainsi à remplacer les termes complexes par des équivalents sémantiques plus simples à comprendre : par exemple, BLEU ('résultat d'un choc') est plus simple que CONTUSION ou ECCHYMOSE. Il est pour cela nécessaire de disposer de ressources qui listent des synonymes pour des sens donnés et les trient par ordre de difficulté. Cet article décrit une méthode pour constituer une ressource de ce type pour le français. Les listes de synonymes sont extraites de BabelNet et de JeuxDeMots, puis triées grâce à un algorithme statistique d'ordonnancement. Les résultats du tri sont évalués par rapport à 36 listes de synonymes ordonnées manuellement par quarante annotateurs

Simplification syntaxique de phrases pour le français

Cet article présente une méthode de simplification syntaxique de textes français. La simplification syntaxique a pour but de rendre des textes plus abordables en simplifiant les éléments qui posent problème à la lecture. La méthode mise en place à cette fin s’appuie tout d’abord sur une étude de corpus visant à étudier les phénomènes linguistiques impliqués dans la simplification de textes en français. Nous avons ainsi constitué un corpus parallèle à partir d’articles de Wikipédia et Vikidia, ce qui a permis d’établir une typologie de simplifications. Dans un second temps, nous avons implémenté un système qui opère des simplifications syntaxiques à partir de ces observations. Des règles de simplification ont été décrites afin de générer des phrases simplifiées. Un module sélectionne ensuite le meilleur ensemble de phrases. Enfin, nous avons mené une évaluation de notre système montrant qu’environ 80% des phrases générées sont correctes

Étude statistique de la durée pausale dans différents styles de parole

This paper presents a study on duration of silent pauses in spontaneous and read speech for several speaking styles in French. A univariate analysis shows that the observed multimodality is more exactly a mixture of logarithmic distributions. Then, various explanatory factors are considered, such as audible breathing, hesitation, speech rate and position regarding different level of syntactic boundaries, in order to build a predictive model of pause duration

Train&Align: Un outil d'alignement phonétique automatique disponible en ligne

Plusieurs outils d’alignement phonétique automatique de corpus oraux sont actuellement disponibles. Ils exploitent généralement des modèles indépendants du locuteur pour aligner de nouveaux corpus. Leur désavantage est qu’ils couvrent un nombre très limité de langues et fournissent parfois un alignement de qualité réduite quand ils sont appliqués sur différents styles de parole. Cet article présente Train&Align, un nouvel outil d’alignement phonétique automatique disponible en ligne (http ://cental.fltr.ucl.ac.be/train_and_align). Sa spécificité est qu’il entraîne les modèles directement sur le corpus à aligner, ce qui le rend applicable à toutes les langues et à tous les styles de parole. Des tests effectués sur six corpus dans plusieurs langues et styles de parole montrent qu’il produit un alignement de qualité comparable aux autres outils d’alignement. Train&Align permet également d’optimiser certains paramètres d’entraînement. Ainsi, une partie manuellement alignée du corpus peut notamment être utilisée afin d’améliorer la qualité des modèles. Les tests montrent une amélioration du taux d’alignement dépassant les 15%, quand 30 secondes de corpus aligné manuellement sont utilisées

Modèles adaptatifs pour prédire automatiquement la compétence lexicale d'un apprenant de français langue étrangère

Cette étude examine l'utilisation de méthodes d'apprentissage incrémental supervisé afin de prédire la compétence lexicale d'apprenants de français langue étrangère (FLE). Les apprenants ciblés sont des néerlandophones ayant un niveau A2/B1 selon le Cadre européen commun de référence pour les langues (CECR). A l'instar des travaux récents portant sur la prédiction de la maîtrise lexicale à l'aide d'indices de complexité, nous élaborons deux types de modèles qui s'adaptent en fonction d'un retour d'expérience, révélant les connaissances de l'apprenant. En particulier, nous définissons (i) un modèle qui prédit la compétence lexicale de tous les apprenants du même niveau de maîtrise et (ii) un modèle qui prédit la compétence lexicale d'un apprenant individuel. Les modèles obtenus sont ensuite évalués par rapport à un modèle de référence, déterminant la compétence lexicale à partir d'un lexique spécialisé pour le FLE, et s'avèrent gagner significativement en exactitude (9%-17%)