L'attrition de la marque d'usage PROVERBIAL de la 7e (1878) à la 8e (1932-35) édition du Dictionnaire de l'Académie française

Notre mémoire porte sur l’attrition de la marque d’usage PROVERBIAL de la 7e (1878) à la 8e édition du Dictionnaire de l’Académie française (1932-35). L’informatisation des huit éditions achevées de l’ouvrage (Redon 2002), qui permet tant le relevé quantitatif que qualitatif des données, laisse voir que la marque jouit d’une grande stabilité dans les sept premières éditions, mais que son emploi chute considérablement de l’édition de 1878 à celle de 1932-35. Dans les limites notre projet, nous tâchons de comprendre le comment de cette érosion. Pour ce faire, nous avons recensé exhaustivement les lexies touchées de la 7e à la 8e édition, en tenant compte des cas de figure logiquement possibles : retrait d’un article ou d’une lexie dans la 8e édition, lexies partagées avec la 7e édition mais a) dépouillées de la marque, b) marquées différemment ou c) héritières du marquage d’origine. Dans l’édition de 1878, PROVERBIAL s’applique à 4 674 lexies distribuées dans 1 645 articles. Au terme de notre recherche, nous identifions les expressions proverbiales disparues ou maintenues dans le passage crucial de la 7e à la 8e édition du Dictionnaire de l’Académie française. Nous en tirons des résultats qui portent, entre autres, sur la transformation du système de marquage dans la tradition du Dictionnaire de l’institution.

Annotation syntaxico-sémantique des actants en corpus spécialisé

L’annotation en rôles sémantiques est une tâche qui permet d’attribuer des étiquettes de rôles telles que Agent, Patient, Instrument, Lieu, Destination etc. aux différents participants actants ou circonstants (arguments ou adjoints) d’une lexie prédicative. Cette tâche nécessite des ressources lexicales riches ou des corpus importants contenant des phrases annotées manuellement par des linguistes sur lesquels peuvent s’appuyer certaines approches d’automatisation (statistiques ou apprentissage machine). Les travaux antérieurs dans ce domaine ont porté essentiellement sur la langue anglaise qui dispose de ressources riches, telles que PropBank, VerbNet et FrameNet, qui ont servi à alimenter les systèmes d’annotation automatisés. L’annotation dans d’autres langues, pour lesquelles on ne dispose pas d’un corpus annoté manuellement, repose souvent sur le FrameNet anglais. Une ressource telle que FrameNet de l’anglais est plus que nécessaire pour les systèmes d’annotation automatisé et l’annotation manuelle de milliers de phrases par des linguistes est une tâche fastidieuse et exigeante en temps. Nous avons proposé dans cette thèse un système automatique pour aider les linguistes dans cette tâche qui pourraient alors se limiter à la validation des annotations proposées par le système. Dans notre travail, nous ne considérons que les verbes qui sont plus susceptibles que les noms d’être accompagnés par des actants réalisés dans les phrases. Ces verbes concernent les termes de spécialité d’informatique et d’Internet (ex. accéder, configurer, naviguer, télécharger) dont la structure actancielle est enrichie manuellement par des rôles sémantiques. La structure actancielle des lexies verbales est décrite selon les principes de la Lexicologie Explicative et Combinatoire, LEC de Mel’čuk et fait appel partiellement (en ce qui concerne les rôles sémantiques) à la notion de Frame Element tel que décrit dans la théorie Frame Semantics (FS) de Fillmore. Ces deux théories ont ceci de commun qu’elles mènent toutes les deux à la construction de dictionnaires différents de ceux issus des approches traditionnelles. Les lexies verbales d’informatique et d’Internet qui ont été annotées manuellement dans plusieurs contextes constituent notre corpus spécialisé. Notre système qui attribue automatiquement des rôles sémantiques aux actants est basé sur des règles ou classificateurs entraînés sur plus de 2300 contextes. Nous sommes limités à une liste de rôles restreinte car certains rôles dans notre corpus n’ont pas assez d’exemples annotés manuellement. Dans notre système, nous n’avons traité que les rôles Patient, Agent et Destination dont le nombre d’exemple est supérieur à 300. Nous avons crée une classe que nous avons nommé Autre où nous avons rassemblé les autres rôles dont le nombre d’exemples annotés est inférieur à 100. Nous avons subdivisé la tâche d’annotation en sous-tâches : identifier les participants actants et circonstants et attribuer des rôles sémantiques uniquement aux actants qui contribuent au sens de la lexie verbale. Nous avons soumis les phrases de notre corpus à l’analyseur syntaxique Syntex afin d’extraire les informations syntaxiques qui décrivent les différents participants d’une lexie verbale dans une phrase. Ces informations ont servi de traits (features) dans notre modèle d’apprentissage. Nous avons proposé deux techniques pour l’identification des participants : une technique à base de règles où nous avons extrait une trentaine de règles et une autre technique basée sur l’apprentissage machine. Ces mêmes techniques ont été utilisées pour la tâche de distinguer les actants des circonstants. Nous avons proposé pour la tâche d’attribuer des rôles sémantiques aux actants, une méthode de partitionnement (clustering) semi supervisé des instances que nous avons comparée à la méthode de classification de rôles sémantiques. Nous avons utilisé CHAMÉLÉON, un algorithme hiérarchique ascendant.

Enseignement de la structure prédicative du verbe au primaire : étude expérimentale à partir du verbe DÉCIDER

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.