Добірка наукової літератури з теми "Pivot sémantique"

La discussion porte sur la caractérisation syntaxique et sémantique de quatre types de groupes nominaux adverbiaux complémentaires d'adverbes en -ment, ou adverbes généralisés. La double réduction des noms tête dans une construction verbale et dans une construction adjectivale associée les caractérise d'une part comme des noms appropriés intermédiaires entre les deux mots prédicatifs des constructions. Redoublés dans des discours de phrases simples coordonnées, ils sont caractérisés d'autre part comme des pivots lexicaux à partir desquels les adverbes généralisés sont dérivés par relativation. Les noms pivots d'adverbes peuvent être comparés aux verbes supports car les deux types de mots sont régulièrement associés dans les phrases simples à un groupe nominal prédicatif, un même nom pouvant d'ailleurs cumuler le statut de nom pivot et de nom supporté.

Dans la perspective d’Émile Benveniste, il sera difficile de s’en tenir aux termes de « représentation » et « opération ». Plus pertinente est la notion d’interprétance, qui, empruntée à Pierce, prend dans la théorie benvenistienne du langage une valeur à la fois fondatrice (de la fonction du langage dans la société, de l’instance énonciative dans les activités de langage) et épistémologique. Elle sert de pivot entre la langue saussurienne et le discours, elle soutient la dimension méta de toute analyse linguistique. Cette notion d’interprétance se décline, chez Benveniste en divers dispositifs conceptuels couplés : désigner/signifier, sémiotique/sémantique, personne/non personne, selon les instances de langage visitées.

Cette recherche a pour objectif d’analyser les stratégies utilisées dans la post-édition des proverbes traduits automatiquement du français en arabe par des apprenants du Français Langue Étrangère (FLE). Nous présenterons d’abord les fondements théoriques de la traduction automatique des proverbes ainsi que l’état de l’art. L’étude utilise une approche méthodologique mixte. La méthode quantitative comprend un questionnaire distribué sur les étudiantes de FLE pour connaître l’outil de traduction le plus utilisé dans la traduction automatique. La méthode qualitative est axée sur la collecte des données concernant les erreurs de traduction ainsi que sur l’observation directe des stratégies mises en œuvre dans la post-édition de proverbes traduits par Google Translate. Les résultats de l’étude montrent que Google Translate est l’outil le plus utilisé en traduction et que les erreurs de traduction automatique sont d’ordre syntaxique, lexical, sémantique et stylistique. Les stratégies mises en œuvre dans la post-édition sont variées : découpage des proverbes en unités linguistiques pour la recherche de sens, recours à une langue-pivot (l’anglais), et recherche des équivalents dans des ressources de référence. L’étude conclut que bien que la traduction automatique des proverbes dans les paires de langues éloignées telles que le français et l’arabe semble complexe, Google Translate a constitué un outil d’aide à la compréhension des mots constitutifs des proverbes pour des apprenants FLE, ce qui a permis la compréhension du sens des expressions proverbiales, de trouver leurs équivalents et de les post-éditer.

L’enseignement du lexique est un incontournable des acquisitions à l’école maternelle. Il fait l’objet d’ateliers dits ‘’de langage’’ auprès des jeunes élèves. C’est alors souvent un lexique nominal et concret qui leur est enseigné via des cartes-images. Le verbe, pivot de la phrase, est ainsi peu étudié (excepté certains verbes d’action). C’est la raison pour laquelle nous avons souhaité travailler sur ce matériau lexical. Par ailleurs, il s’avère que la dimension syntagmatique du lexique, si elle participe à la construction sémantique de l’unité lexicale, est également peu mobilisée dans l’enseignement. La compétence lexicale se construisant au vu de l’accroissement du lexique disponible, mais aussi au vu des habiletés des élèves et des stratégies qu’ils peuvent mettre en place, nous supposons que le fait d’enseigner des stratégies de précision du sens des verbes va les aider à s’approprier ce lexique. À partir de l’analyse de verbes sélectionnés avec deux enseignants de grande section (5 ans), le présent article présente un dispositif d’exploration des verbes et de leur entour via la paraphrase, habileté essentielle dans les acquisitions lexicales, afin de favoriser la compréhension et le réemploi des verbes étudiés. Trois tests émaillent la mise en oeuvre, les séances ont été enregistrées et retranscrites. Leurs analyses tendent à montrer que les élèves comprennent mieux les verbes étudiés et qu’ils se les sont appropriés au point de pouvoir les réemployer. Mots clés : lexique, paraphrase, acquisition

Résumé Maʿīn, transcrit en caractères latins Maïn, est une marque d’eau minérale de Tunisie. C’est peut-être un jeu de mots avec l’arabe dialectal mā ʿīn « eau de source » (cl. māʾ ʿayn). Mais c’est aussi une réminiscence coranique. Le mot maʿīn apparaît quatre fois dans le Coran, qualifiant deux fois l’eau, une fois implicitement et une fois explicitement, et deux fois, métaphoriquement, la boisson des élus au Paradis. Les sources arabes anciennes se demandent si maʿīn doit être lu comme un maf ʿūl, lié à la famille lexicale de ʿayn (« source », cf. le verbe ʿāna-yaʿīnu « arriver à une source ») ou un faʿīl, lié à la famille lexicale de maʿn (« couler », en parlant de l’eau). Cette discussion montre que maʿīn est le mot qui a permis le passage d’une famille lexicale à une autre. Il illustre les conditions formelles et sémantiques de ce type de dérivation, qu’on appellera « dérivation pivot ».

Résumé L’objectif de ce texte est d’examiner la valeur du concept de résilience pour l’éducation, en étudiant ses possibilités d’application à même les interactions entre divers champs sémantiques. Afin de contribuer à une analyse conceptuelle qui gagne en clarté et en rigueur, l’examen de la résilience est ici balisé en référence à ses désignations praxique, formelle, axiologique et explicative. Sont ainsi dégagés le noyau et le réseau conceptuels qui mettent en évidence les notions de risque et d’adaptation comme pivots de la définition. Les principales critiques adressées à ce corpus de recherche permettent d’esquisser une reformulation de la résilience éducationnelle qui tient compte de la perspective systémique et des postulats de la théorie écologique de Bronfenbrenner (1979). Sont ainsi proposés, de manière exploratoire, quelques éléments d’un modèle écologique de résilience éducationnelle, propres à favoriser le développement d’écoles en santé.

L’importance des verbes à particule (VP) pour la production d’un anglais idiomatique n’est plus à démontrer et les verbes de ce type constituent un obstacle bien connu pour les apprenants étrangers. Cet article propose une description des difficultés que ceux-ci rencontrent aux plans syntaxique, sémantique, idiomatique et contrastif. Il présente également les résultats d’une étude pilote, conduite à partir de l’International corpus of learner English (ICLE), de la fréquence d’emploi de 72 verbes à particule courants dans 1 1 variétés d’apprenants. Il apparaît que, même si on observe des différences dans la performance des apprenants, tous les groupes d’apprenants non-natifs font un usage significativement plus faible des VP que les locuteurs natifs. Les apprenants allemands se distinguent par un emploi des VP très proche de celui des locuteurs natifs, ceci pouvant s’expliquer par un sur-emploi important de certains VP particuliers. S’agissant du sous-emploi généralement constaté, il peut être expliqué par l’absence de prise de conscience par les apprenants de la présence massive et du caractère idiomatique des VP en anglais.

International audience In this article we present SenPeer, a new Peer-to-Peer data management system allowing data sharing among experts working on the development of the Senegal river in a decentralized and lexible fashion. SenPeer has a Super-Peer network topology based on an organization of peers in semantic domains and in which peers can contribute XML documents, relational or object databases. Each peer exports its data in a common formalism which has a graph structure semantically enriched with a set of keywords in order to guide mappings discovery. Mappings discovery relies on a set of fuzzy similarity measures. Moreover they allow the establishement of a semantic topology that is independent of the underlying network topology which is the basis for intelligent query routing. Dans cet article nous présentons SenPeer, un nouveau système pair-à-pair de gestion de données distribuées permettant le partage décentralisé et flexible de données relatives la mise en valeur du fleuve Sénégal. SenPeer est un réseau de type Super-Pair reposant sur une organisation des pairs en domaines sémantiques et dans lequel les pairs peuvent publier des bases de données relationnelles ou objets ou des documents XML. Chaque pair exporte ses données dans un formalisme pivot commun qui a une structure de graphe enrichi sémantiquement avec des mots-clés destinés à guider la découverte des correspondances entre les éléments des schémas. Ces correspondances sont découvertes grace à un ensemble de mesures de similarités floues. De plus elles permettent l'établissement d'un réseau sémantique à coté de la typologie physique. pouvant servir de support un à routage intelligent des requêtes.

The goal of this project is evaluation of the current status of semantic mapping between cataloger-defined field names and Dublin Core metadata elements across digital image collections and identification of the most frequently occurring incorrect and null mappings. A pilot study has been conducted comparing and analyzing 20 digital image metadata templates and 659 metadata item records.L’objectif de ce projet est d’évaluer l’état actuel de la mise en correspondance sémantique entre les noms de champs définis par les catalogueurs et les éléments de métadonnées du Dublin Core à travers des collections d’images numériques et d’identifier les correspondances qui sont le plus fréquemment incorrectes et sans valeur. Une étude pilote a été effectuée en comparant et analysant 20 modèles de métadonnées d’images numériques et 659 enregistrements d’éléments de métadonnées.

Notre recherche concerne le traitement de grosses spécifications dans le domaine des systèmes de systèmes. Un cahier des charges ou une spécification est un ensemble structuré d’exigences. Les outils actuels ne permettent pas de détecter les cas d’inconsistance, d’incomplétude, voire d’incorrection (dus à des ambiguïtés) ou de difficulté de compréhension (due à la complexité des énoncés), qui posent de nombreux problèmes, et peuvent même causer des catastrophes lors de la réalisation puis de la mise en œuvre1. Après avoir fait un état de l’art assez complet sur les systèmes de traitement des exigences (STEX), et sur les domaines qui peuvent participer à leur amélioration, nous proposons une architecture mettant en œuvre des techniques de TALN, d’élicitation interactive du sens, d’extraction de contenu dans une ou plusieurs ontologies, et de calcul sémantique. Une représentation interlingue (graphe UNL) de chaque exigence est obtenue grâce à une analyse multiple factorisante suivie d’une étape de désambiguïsation interactive (DI) reprenant en l’améliorant la technique prototypée dans le projet LIDIA [Blanchon & al. 1994] : repérage des ambiguïtés, calcul automatique d’un arbre de questions, puis mise en œuvre à l’initiative de l’utilisateur, avec une stratégie paramétrable et des interfaces plus ergonomiques (nuages de mots pour les ambiguïtés lexicales, possibilité de manipulation directe pour les ambiguïtés structurelles). Il est alors possible de créer et stocker des annotations visualisables en format auto-explicatif, de sorte que la communication soit à sens garanti.Une fois les graphes UNL corrects obtenus, on procède à l’extraction de contenu, sous forme d’énoncés logiques (en OWL) dans une ontologie cadre et dans une ontologie métier, et à des calculs logiques (inférenciels) pouvant détecter des cas d’incohérence ou d’incomplétude. Un problème récurrent et difficile est la mise en œuvre de solutions de ce type (TALN+IA) sous forme d’ajout aux systèmes déjà lourds de gestion d’ensembles d’exigences (sous DOORS, RQS, ou SBOCS). Pour cela, nous proposons deux environnements. (1) UNSEL-INTER assure la mise en œuvre des ressources et algorithmes de UNSEL-DEVLING et UNSEL-DEVSEM, et du dialogue de désambiguïsation préliminaire à l’extraction, puis de l’interaction éventuelle lancée par UNSEL-SEM lors de la détection d’inconsistances ou d’incomplétudes. (2) UNSEL-OPER est un frontal interagissant avec le contenu d’un STEX, mettant en œuvre les traitements linguistico-sémantiques par appels à UNSEL-INTER, stockant les résultats (graphes UNL, contenu logique extrait, traductions, forme DAE) dans une base de données référant aux exigences du STEX, et notifiant le STEX des reformulations conseillées par UNSEL-SEM. Le prototype UNSEL complet a pu être validé sur une partie de la spécification SSS gérée par SBOCS. Les perspectives sont, outre le passage à l’échelle et l’opérationnalisation dans un cadre industriel, l’adaptation à d’autres applications, telles que la TA interactive de haute qualité, la construction de présentations de textes à sens garanti, et la réponse à des questions ciblées sur de gros documents comme des rapports annuels de sociétés.Ce travail a conduit à l’introduction d’un thème novateur, objet d'une recherche future, la découverte dans un corpus de types d’ambiguïté non encore répertoriés, et de proposition automatique de règles de DI correspondantes
Contributions to the multilingual and semantic engineering of systems of systems requirementsOur research concerns the processing of large specifications in the field of systems of systems. A specification is a structured set of requirements. Current tools do not allow to detect cases of inconsistency, incompleteness, or even ambiguity or difficulty of comprehension, which pose many problems, and can even cause disasters during the realization and then the implementation. After having reviewed the state of the art on requirements processing systems (RPS), we propose an architecture implementing NLP techniques, interactive meaning elicitation, content extraction in one or more ontologies, and semantic computation. A cross-lingual representation (UNL graph) of each requirement is obtained thanks to a multiple factoring analysis followed by an interactive disambiguation (ID) step that improves on the technique prototyped in the LIDIA project [Blanchon & al. 1994]: automatic computation of a question tree, then user-initiated implementation, with a configurable strategy and more ergonomic interfaces (word clouds for lexical ambiguities, direct manipulation possibility for structural ambiguities). At this point, it is possible to create and store annotations that can be visualized in an self-explanatory format.A recurring and difficult problem is the implementation of solutions of this type (NLP + AI) as an addition to the already heavy systems for managing sets of requirements (under DOORS, RQS, or SBOCS). For this, we offer two environments. (1) UNSEL-INTER ensures the implementation of the resources and algorithms of UNSEL-DEVLING and UNSEL-DEVSEM, and of the disambiguation dialogue preliminary to the extraction, then of the possible interaction launched by UNSEL-SEM during the detection inconsistencies or incompleteness. (2) UNSEL-OPER is a front-end interacting with the content of a STEX, implementing linguistic-semantic processing by calls to UNSEL-INTER, storing the results (UNL graphs, extracted logical content, translations, SED form) in a database referring to STEX requirements, and notifying STEX of reformulations recommended by UNSEL-SEM. The complete UNSEL prototype could be validated on part of the SSS specification managed by SBOCS. The prospects are, in addition to scaling up and operationalizing in an industrial setting, the adaptation to other applications, such as high-quality interactive MT, the construction of meaning-guaranteed textual presentations, and answering targeted questions on voluminous documents such as annual company reports. This work has also led to the introduction of an innovative research direction, to be pursued in the future, namely the machine-aided discovery in a corpus of not yet described ambiguity types and the automatic proposal of ID rules

Un langage pivot, base sur l'algebre relationnelle, a ete defini pour servir de pont semantique entre prolog et les differents langages de manipulation de donnees des bases. Il joue un role operationnel grace a des modules: de separation automatique des parties concernant les bases dans un programme prolog; de traduction et d'optimisation lui conferant la puissance d'un langage pour manipuler des donnees reparties

Dans le domaine de la santé, il existe un nombre très important de sources de connaissances, qui vont de simples terminologies, classifications et vocabulaires contrôlés à des représentations très formelles, que sont les ontologies. Cette hétérogénéité des sources de connaissances pose le problème de l’utilisation secondaire des données, et en particulier de l’exploitation de données hétérogènes dans le cadre de la médecine personnalisée ou translationnelle. En effet, les données à utiliser peuvent être codées par des sources de connaissances décrivant la même notion clinique de manière différente ou décrivant des notions distinctes mais complémentaires.Pour répondre au besoin d’utilisation conjointe des sources de connaissances encodant les données de santé, nous avons étudié trois processus permettant de répondre aux conflits sémantiques (difficultés résultant de leur mise en relation) : (1) l’alignement qui consiste à créer des relations de mappings (équivalence et/ou subsumption) entre les entités des sources de connaissances, (2) l’intégration qui consiste à créer des mappings et à organiser les autres entités dans une même structure commune cohérente et, enfin, (3) l’enrichissement sémantique de l’intégration qui consiste à créer des mappings grâce à des relations transversales en plus de celles d’équivalence et de subsumption.Dans un premier travail, nous avons aligné la terminologie d’interface du laboratoire d’analyses du CHU de Bordeaux à la LOINC. Deux étapes principales ont été mises en place : (i) le prétraitement des libellés de la terminologie locale qui comportaient des troncatures et des abréviations, ce qui a permis de réduire les risques de survenue de conflits de nomenclature, (ii) le filtrage basé sur la structure de la LOINC afin de résoudre les différents conflits de confusion.Deuxièmement, nous avons intégré RxNorm à la sous-partie de la SNOMED CT décrivant les connaissances sur les médicaments afin d’alimenter la SNOMED CT avec les entités de RxNorm. Ainsi, les médicaments dans RxNorm ont été décrits en OWL grâce à leurs éléments définitionnels (substance, unité de mesure, dose, etc.). Nous avons ensuite fusionné cette représentation de RxNorm à la structure de la SNOMED CT, résultant en une nouvelle source de connaissances. Nous avons ensuite comparé les équivalences inférées (entre les entités de RxNorm et celles de la SNOMED CT) grâce à cette nouvelle structure avec les équivalences créées de manière morphosyntaxique. Notre méthode a résolu des conflits de nomenclature mais s’est confrontée à certains conflits de confusion et d’échelle, ce qui a mis en évidence le besoin d’améliorer RxNorm et SNOMED CT.Finalement, nous avons réalisé une intégration sémantiquement enrichie de la CIM10 et de la CIMO3 en utilisant la SNOMED CT comme support. La CIM10 décrivant des diagnostics et la CIMO3 décrivant cette notion suivant deux axes différents (celui des lésions histologiques et celui des localisations anatomiques), nous avons utilisé la structure de la SNOMED CT pour retrouver des relations transversales entre les concepts de la CIM10 et de la CIMO3 (résolution de conflits ouverts). Au cours du processus, la structure de la SNOMED CT a également été utilisée pour supprimer les mappings erronés (conflits de nomenclature et de confusion) et désambiguïser les cas de mappings multiples (conflits d’échelle)
In the biomedical domain, there are almost as many knowledge resources in health as there are application fields. These knowledge resources, described according to different representation models and for different contexts of use, raise the problem of complexity of their interoperability, especially for actual public health problematics such as personalized medicine, translational medicine and the secondary use of medical data. Indeed, these knowledge resources may represent the same notion in different ways or represent different but complementary notions.For being able to use knowledge resources jointly, we studied three processes that can overcome semantic conflicts (difficulties encountered when relating distinct knowledge resources): the alignment, the integration and the semantic enrichment of the integration. The alignment consists in creating a set of equivalence or subsumption mappings between entities from knowledge resources. The integration aims not only to find mappings but also to organize all knowledge resources’ entities into a unique and coherent structure. Finally, the semantic enrichment of integration consists in finding all the required mapping relations between entities of distinct knowledge resources (equivalence, subsumption, transversal and, failing that, disjunction relations).In this frame, we firstly realized the alignment of laboratory tests terminologies: LOINC and the local terminology of Bordeaux hospital. We pre-processed the noisy labels of the local terminology to reduce the risk of naming conflicts. Then, we suppressed erroneous mappings (confounding conflicts) using the structure of LOINC.Secondly, we integrated RxNorm to SNOMED CT. We constructed formal definitions for each entity in RxNorm by using their definitional features (active ingredient, strength, dose form, etc.) according to the design patterns proposed by SNOMED CT. We then integrated the constructed definitions into SNOMED CT. The obtained structure was classified and the inferred equivalences generated between RxNorm and SNOMED CT were compared to morphosyntactic mappings. Our process resolved some cases of naming conflicts but was confronted to confounding and scaling conflicts, which highlights the need for improving RxNorm and SNOMED CT.Finally, we performed a semantically enriched integration of ICD-10 and ICD-O3 using SNOMED CT as support. As ICD-10 describes diagnoses and ICD-O3 describes this notion according to two different axes (i.e., histological lesions and anatomical structures), we used the SNOMED CT structure to identify transversal relations between their entities (resolution of open conflicts). During the process, the structure of the SNOMED CT was also used to suppress erroneous mappings (naming and confusion conflicts) and disambiguate multiple mappings (scale conflicts)