1000 resultados para Evolution du langage - Russe- Linguistique - Polivanov
Resumo:
Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES)
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq)
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Ce travail présente ma proposition de traduction en français de quelques extraits du livre « Ho provato a pensarti » de Claudia Cervellati, un recueil d’expériences scolaires, de témoignages, d’histoires d’élèves et d’enseignants, racontés du point de vue de l’auteur. En premier lieu, le lecteur trouvera une présentation de l’auteur et de son livre notamment à travers un interview, avec les caractéristiques du style de l’écriture et les thèmes abordés dans le récit. Suivra la traduction de quatre récits extraits du livre. Enfin, le dernier chapitre du présent mémoire aborde l’analyse du texte source accompagné d' un commentaire à la traduction. Il y sera question des raisons qui m’ont amenée à faire certains choix traductifs. Les aspects lexicaux, morphosyntaxiques, ainsi que la traduction des émotions et du langage des enfants seront également approfondis.
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Résumé: Par le biais de cette thèse, nous nous aventurons dans le monde des Villes invisibles d'Italo Calvino à travers un voyage qui nous portera à affronter des thèmes tels que l'insuffisance du langage pour décrire les multiples formes de la réalité ; l'importance de la relation entre l'oeil et l'esprit ; les instruments déployés par Italo Calvino pour atteindre son objectif: toucher du doigt l'essence même de la réalité. Pour ce faire, l'écrivain puisera dans une tradition séculaire d'oeuvres littéraires, y compris et surtout Ovide et ses Métamorphoses, qui fera l'objet dune étude plus poussée étant donné que Calvino et lui partagent la conviction que l'art et l'illusion qu'il comporte nous guident vers une réalité nouvelle. Nous finirons par l'étude de certains concepts récurrents dans la littérature en général, mais surtout dans celle de l'écrivain. Des thèmes comme l'échiquier, le labyrinthe ou encore la carte nous apparaissent comme autant de moyens employés par Calvino pour comprendre notre monde. Le tout à travers un voyage initiatique qui nous permettra non seulement de mieux comprendre la réalité dans laquelle nous vivons et par conséquent nous-même, mais aussi d'entrer dans l'esprit de l'auteur sans toutefois oublier que nous ne pouvons qu'effleurer la surface de ce dernier. Abstract: Through this thesis, we will enter the world of Italo Calvino's Invisible cities in a trip that will bring us to analyse subjects such as the language inadequacy when it comes to describing reality and its multiple forms ; the importance of the link between the eye and the mind ; the tools used by Italo Calvino in order to achieve his goal: reach the very essence of reality. To do so, the writer will make full use of a tradition that comes from centuries of literary books, included and most of all Ovid and his Metamorphoses, which we will study more deeply as Calvino shares with him the belief that art and illusion that derives from it, bring us towards a new reality. Finally, we will analyse some topics which are generally recurrent not only in literature, but also in Calvino's work. Topics such as chessboard, labyrinth, map that are may different ways used by Calvino to understand our world. All of this will take us through an initiatory trip that will allow us not only to better understand the reality we live in and therefore ourselves, but also to enter the writer's mind without however forgetting that we cannot but only scratch the surface of the latter.
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La dysphasie consiste en une atteinte sévère et persistante de l’acquisition et du développement du langage oral. Les élèves qui en sont atteints peinent à devenir des lecteurs habiles et sont à haut risque d’échec scolaire. Si ce trouble très complexe est étudié dans différents domaines (la santé et l’éducation, entre autres), peu d’études se sont spécifiquement intéressées à vérifier si les élèves dysphasiques possèdent des connaissances morphologiques dérivationnelles. Or, depuis un certain nombre d’années, de nombreux chercheurs soutiennent que ces connaissances, qui concernent la forme des mots et leurs règles de formation, peuvent constituer une stratégie supplémentaire aidante pour les élèves aux prises avec un déficit phonologique, comme les élèves dysphasiques. C’est dans ce cadre que se situe la présente étude, dont l’objectif général est d’évaluer les connaissances morphologiques dérivationnelles d’apprentis-lecteurs dysphasiques francophones du primaire. Pour y parvenir, trois tâches morphologiques, soit une tâche de jugement de relation, une tâche de dérivation et une tâche de plausibilité, ont été soumises à trois groupes de participants dont un groupe d’élèves dysphasiques (D=30) et deux groupes contrôles, c’est-à-dire des élèves du même âge chronologique (CA, n=30) et des élèves plus jeunes, mais du même niveau de lecture (CL, n=30). Nos résultats montrent que l’ensemble des trois groupes de participants a tiré profit des unités morphologiques contenues dans les items pour réussir les tâches proposées, les dysphasiques obtenant des résultats inférieurs aux CA mais comparables aux CL. Toutefois, ces résultats ne s’apparentent pas tout à fait au continuum de développement des connaissances morphologiques dérivationnelles établi par Tyler et Nagy (1989). De plus, aucun effet du type d’affixation (items préfixés vs suffixés) n’a été observé. Les résultats obtenus nous permettent de proposer des pistes d’interventions orthodidactiques visant l’enseignement de la morphologie dérivationnelle auprès des élèves aux prises avec des difficultés de lecture, à l’instar des participants dysphasiques qui ont participé à cette étude.
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Cette thèse contribue a la recherche vers l'intelligence artificielle en utilisant des méthodes connexionnistes. Les réseaux de neurones récurrents sont un ensemble de modèles séquentiels de plus en plus populaires capable en principe d'apprendre des algorithmes arbitraires. Ces modèles effectuent un apprentissage en profondeur, un type d'apprentissage machine. Sa généralité et son succès empirique en font un sujet intéressant pour la recherche et un outil prometteur pour la création de l'intelligence artificielle plus générale. Le premier chapitre de cette thèse donne un bref aperçu des sujets de fonds: l'intelligence artificielle, l'apprentissage machine, l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones récurrents. Les trois chapitres suivants couvrent ces sujets de manière de plus en plus spécifiques. Enfin, nous présentons quelques contributions apportées aux réseaux de neurones récurrents. Le chapitre \ref{arxiv1} présente nos travaux de régularisation des réseaux de neurones récurrents. La régularisation vise à améliorer la capacité de généralisation du modèle, et joue un role clé dans la performance de plusieurs applications des réseaux de neurones récurrents, en particulier en reconnaissance vocale. Notre approche donne l'état de l'art sur TIMIT, un benchmark standard pour cette tâche. Le chapitre \ref{cpgp} présente une seconde ligne de travail, toujours en cours, qui explore une nouvelle architecture pour les réseaux de neurones récurrents. Les réseaux de neurones récurrents maintiennent un état caché qui représente leurs observations antérieures. L'idée de ce travail est de coder certaines dynamiques abstraites dans l'état caché, donnant au réseau une manière naturelle d'encoder des tendances cohérentes de l'état de son environnement. Notre travail est fondé sur un modèle existant; nous décrivons ce travail et nos contributions avec notamment une expérience préliminaire.
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La dysphasie consiste en une atteinte sévère et persistante de l’acquisition et du développement du langage oral. Les élèves qui en sont atteints peinent à devenir des lecteurs habiles et sont à haut risque d’échec scolaire. Si ce trouble très complexe est étudié dans différents domaines (la santé et l’éducation, entre autres), peu d’études se sont spécifiquement intéressées à vérifier si les élèves dysphasiques possèdent des connaissances morphologiques dérivationnelles. Or, depuis un certain nombre d’années, de nombreux chercheurs soutiennent que ces connaissances, qui concernent la forme des mots et leurs règles de formation, peuvent constituer une stratégie supplémentaire aidante pour les élèves aux prises avec un déficit phonologique, comme les élèves dysphasiques. C’est dans ce cadre que se situe la présente étude, dont l’objectif général est d’évaluer les connaissances morphologiques dérivationnelles d’apprentis-lecteurs dysphasiques francophones du primaire. Pour y parvenir, trois tâches morphologiques, soit une tâche de jugement de relation, une tâche de dérivation et une tâche de plausibilité, ont été soumises à trois groupes de participants dont un groupe d’élèves dysphasiques (D=30) et deux groupes contrôles, c’est-à-dire des élèves du même âge chronologique (CA, n=30) et des élèves plus jeunes, mais du même niveau de lecture (CL, n=30). Nos résultats montrent que l’ensemble des trois groupes de participants a tiré profit des unités morphologiques contenues dans les items pour réussir les tâches proposées, les dysphasiques obtenant des résultats inférieurs aux CA mais comparables aux CL. Toutefois, ces résultats ne s’apparentent pas tout à fait au continuum de développement des connaissances morphologiques dérivationnelles établi par Tyler et Nagy (1989). De plus, aucun effet du type d’affixation (items préfixés vs suffixés) n’a été observé. Les résultats obtenus nous permettent de proposer des pistes d’interventions orthodidactiques visant l’enseignement de la morphologie dérivationnelle auprès des élèves aux prises avec des difficultés de lecture, à l’instar des participants dysphasiques qui ont participé à cette étude.
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Cette thèse contribue a la recherche vers l'intelligence artificielle en utilisant des méthodes connexionnistes. Les réseaux de neurones récurrents sont un ensemble de modèles séquentiels de plus en plus populaires capable en principe d'apprendre des algorithmes arbitraires. Ces modèles effectuent un apprentissage en profondeur, un type d'apprentissage machine. Sa généralité et son succès empirique en font un sujet intéressant pour la recherche et un outil prometteur pour la création de l'intelligence artificielle plus générale. Le premier chapitre de cette thèse donne un bref aperçu des sujets de fonds: l'intelligence artificielle, l'apprentissage machine, l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones récurrents. Les trois chapitres suivants couvrent ces sujets de manière de plus en plus spécifiques. Enfin, nous présentons quelques contributions apportées aux réseaux de neurones récurrents. Le chapitre \ref{arxiv1} présente nos travaux de régularisation des réseaux de neurones récurrents. La régularisation vise à améliorer la capacité de généralisation du modèle, et joue un role clé dans la performance de plusieurs applications des réseaux de neurones récurrents, en particulier en reconnaissance vocale. Notre approche donne l'état de l'art sur TIMIT, un benchmark standard pour cette tâche. Le chapitre \ref{cpgp} présente une seconde ligne de travail, toujours en cours, qui explore une nouvelle architecture pour les réseaux de neurones récurrents. Les réseaux de neurones récurrents maintiennent un état caché qui représente leurs observations antérieures. L'idée de ce travail est de coder certaines dynamiques abstraites dans l'état caché, donnant au réseau une manière naturelle d'encoder des tendances cohérentes de l'état de son environnement. Notre travail est fondé sur un modèle existant; nous décrivons ce travail et nos contributions avec notamment une expérience préliminaire.
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"Ouvrages posthumes."