Estimation de l'homog\'en\'eit\'e s\'emantique pour les Questionnaires \`a Choix Multiples
L{'}homog{\'e}n{\'e}it{\'e} s{\'e}mantique stipule que des termes sont s{\'e}mantiquement proches mais non similaires. Cette notion est au c{\oe}ur de travaux relatifs {\`a} la g{\'e}n{\'e}ration automatique de questionnaires {\`a} choix multiples, et particuli{\`e}rement {\`a} la s{\'e}lection automatique de distracteurs. Dans cet article, nous pr{\'e}sentons une m{\'e}thode d{'}estimation de l{'}homog{\'e}n{\'e}it{\'e} s{\'e}mantique dans un cadre de validation automatique de distracteurs. Cette m{\'e}thode est fond{\'e}e sur une combinaison de plusieurs crit{\`e}res de voisinage et de similarit{\'e} s{\'e}mantique entre termes, par apprentissage automatique. Nous montrerons que notre m{\'e}thode permet d{'}obtenir une meilleure estimation de l{'}homog{\'e}n{\'e}it{\'e} s{\'e}mantique que les m{\'e}thodes propos{\'e}es dans l{'}{\'e}tat de l{'}art.
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