A new method to generate automatically highly standardized reading chart text in multiple languages: the case of MNREAD - Archive ouverte HAL

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Poster De Conférence Année : 2024

A new method to generate automatically highly standardized reading chart text in multiple languages: the case of MNREAD

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Aurelie Calabrese

Fonction : Auteur
PersonId : 736345
IdHAL : aurelie-calabrese
ORCID : 0000-0002-7078-3595

Aix Marseille Université

Laboratoire de psychologie cognitive

Centre National de la Recherche Scientifique

Alexandre Bonlarron

Fonction : Auteur
PersonId : 1286205
IdHAL : alexandre-bonlarron
ORCID : 0000-0001-6116-2773

Biologically plausible Integrative mOdels of the Visual system : towards synergIstic Solutions for visually-Impaired people and artificial visiON

Constraints and Applications

Jean-Charles Régin

Fonction : Auteur
PersonId : 9025
IdHAL : jean-charles-regin
IdRef : 070947384

Constraints and Applications

Pierre Kornprobst

Fonction : Auteur
PersonId : 15713
IdHAL : pierre-kornprobst
ORCID : 0000-0003-4906-1368
IdRef : 060716800

Université Côte d'Azur

Biologically plausible Integrative mOdels of the Visual system : towards synergIstic Solutions for visually-Impaired people and artificial visiON

Mots clés

constrained text generation MNREAD reading performance normal vision

Domaines

Sciences cognitives

Fichier principal

Vignette du fichier

Calabrese-et-al_ARVO-2024.pdf (1.33 Mo)

Origine	Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Aurélie Calabrèse : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-04576614

Soumis le : mercredi 15 mai 2024-16:01:24

Dernière modification le : mardi 5 novembre 2024-09:48:04

Dates et versions

hal-04576614 , version 1 (15-05-2024)

hal-04576614 , version 2 (16-05-2024)

Identifiants

HAL Id : hal-04576614 , version 1

Citer

Aurelie Calabrese, Alexandre Bonlarron, Jean-Charles Régin, Pierre Kornprobst. A new method to generate automatically highly standardized reading chart text in multiple languages: the case of MNREAD. ARVO 2024, May 2024, Seattle (USA), Washington, United States. ⟨hal-04576614v1⟩

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