三刻簡堂訂補直音雜字世事通考San ke jian tang ding bu zhi yin za zi shi shi tong kao. Autre titre : 三刻徽郡原板釋義經書雜字士民便用世事通考San ke hui jun yuan ban shi yi jing shu za zi shi min bian yong shi shi tong kao.Répertoire de termes complexes, de caractères difficiles, etc.

En haut des pages, son des caractères difficiles des classiques ; renseignements géographiques, administratifs, etc. ; formules de prières, d'adresses, etc. En bas des pages, dictionnaire par ordre analogique d'expressions complexes avec explication. Auteur : Xu San xing Yi wu, de Hui jun.3 + 3 livres.

四書五經不贰字直音Si shu wu jing bu er zi zhi yin.Vocabulaire des caractères uniques des Quatre Livres et des Cinq Jing.

Ce vocabulaire donne seulement la prononciation au moyen d'homophones ; les caractères sont donnés dans l'ordre où ils paraissent dans le texte. Par Long Wan yu, surnom Xie tang, de Jin li ; préface de l'auteur (1808). Planches au pavillon Fu wen (1808).

譽筆堂新刻南北通曉四民便用開蒙雜字大全Yu bi tang xin ke nan bei tong xiao si min bian yong kai mong za zi da quan.Répertoire par ordre analogique de mots isolés et d'expressions, de la salle Yu bi.

Ouvrage à l'usage des jeunes gens, donnant quelques prononciations et quelques explications ; en bas des pages, texte ; en haut, additions. Par Gu Zhi xian Zun jue et ses fils, de Wu feng. Gravé à la salle Fu wen.2 livres.

A dictionary of the Osage language / by Francis La Flesche

Collection : Smithsonian Institution. Bureau of American ethnology ; 109

Significations lexicales et notionnelles dans les domaines de spécialité

Département de linguistique et de traduction

Le livre sous la loupe : Nouvelles formes d’écriture électronique

Les fichiers qui accompagnent le document incluent une archive .jar du zoom-éditeur (qui peut être lancé via un browser) et des exemples de z-textes réalisés avec ce logiciel.

Évaluation de deux méthodes d’identification des liens lexicaux : méthode manuelle et méthode statistique

Ce mémoire présente une évaluation des différentes méthodes utilisées en lexicographie afin d’identifier les liens lexicaux dans les dictionnaires où sont répertoriées des collocations. Nous avons ici comparé le contenu de fiches du DiCo, un dictionnaire de dérivés sémantiques et de collocations créé selon les principes de la lexicologie explicative et combinatoire, avec les listes de cooccurrents générées automatiquement à partir du corpus Le Monde 2002. Notre objectif est ici de proposer des améliorations méthodologiques à la création de fiches de dictionnaire du type du DiCo, c’est-à-dire, des dictionnaires d’approche qualitative, où la collocation est définie comme une association récurrente et arbitraire entre deux items lexicaux et où les principaux outils méthodologiques utilisés sont la compétence linguistique de ses lexicographes et la consultation manuelle de corpus de textes. La consultation de listes de cooccurrents est une pratique associée habituellement à une approche lexicographique quantitative, qui définit la collocation comme une association entre deux items lexicaux qui est plus fréquente, dans un corpus, que ce qui pourrait être attendu si ces deux items lexicaux y étaient distribués de façon aléatoire. Nous voulons mesurer ici dans quelle mesure les outils utilisés traditionnellement dans une approche quantitative peuvent être utiles à la création de fiches lexicographiques d’approche qualitative, et de quelle façon leur utilisation peut être intégrée à la méthodologie actuelle de création de ces fiches.

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.