Etude syntaxique de constructions converses

A syntactic study of converse constructions

• Auteur / Autrice : Gaston Gross
• Direction : Jacques Chaurand
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Sciences du langage
• Date : Soutenance en 1987
• Etablissement(s) : Paris 13

Mots clés

Mots clés contrôlés

Grammaire française

Syntaxe française

Discours (linguistique)

Résumé

Dans le cadre theorique du lexique-grammaire mis au point au laboratoire d'automatique documentaire et linguistique (ladl), cette recherche a pour objet l'etude systematique des substantifs predicatifs qui prennent le verbe support donner dans des phrases comme: luc a ordonne a max de partir = luc a donne l'ordre a max de partir ces constructions, apres une definition syntaxique de la notion de support, sont etudiees de facon detaillee: processus de nominalisation, nature des determinants, forme des suffixes ainsi que leur motivation syntaxique. Sont recenses une soixantaine de verbes consideres comme des variantes du support donner (accorder, apporter, adresser, etc. ). Sont etudies de meme les substantifs predicatifs non relies a un verbe, ainsi que les noms composes. On met ensuite en evidence une relation converse entre les supports donner et recevoir, symbolisee comme suit: no donner det ni prep n2 = n2 recevoir det n1 (de + de la part de) n0 luc a donne l'ordre a max de partir = max a recu (de + de la part de) luc l'ordre de partir ces constructions a verbes supports converses, qui n'avaient jamais ete etudiees, font l'objet d'une description methodique: conditions de la relation, permanence du noyau predicatif et des determinants, forme et statut syntaxique du complement de la part de n2. Cette relation est ensuite etendue a d'autres couples de converses: faire - subir; infliger - subir; exercer - subir, etc. On a releve aussi les variantes des supports converses : avoir, encourir, essuyer, etre en butte a, faire l'objet de, obtenir, prendre, etc. Ces cons- tructions sont ensuite mises en rapport avec le passif pour montrer la speci- ficite des deux structures. En annexe figurent quinze tables de constructions converses, sous forme de matrices binaires, comprenant 3. 500 substantifs. Ces tables permettent un traitement informatique des donnees.

This element of research, based on the lexicon-grammar theory developed by the laboratoire d'automatique documentaire et linguistique (ladl), sets out to study systematically the predicative nouns taking the support verb donner in sentences such as: luc a ordonne a max de partir = luc a donne a max l'ordre de partir. (luc ordered max to leave = luc gave max the order to leave). A syntactic definition of the notion of support is provided, and these constructions are studied in detail : the processes of nominalization, the nature of determiners, the form of the suffixes and syntactic motivation. Some sixty verbs are studied, considered as variants of the support donner (accorder, apporter, adresser, etc. ). Considerations is also given to predicative nouns not linked to a verb and compound nouns. A converse relationship is then demonstrated between the supports donner and recevoir, symbolized as follows: n0 donner det n1 prep n2 = n2 recevoir det n1 de la part de n0: luc a donne a max l'ordre de partir = max a recu de la part de luc l'ordre de partir (luc gave max the order to leave = max got the order to leave from luc). These converse support verb constructions, which had not previously been studied, are subjected to a methodical description: conditions for the relationship, the permanent nature of the predicative nucleus and the determiners, the form of the complement n2. This relationship is then extended to other pairs of converses: faire - subir; infliger - subir; exercer - subir. Variants of converse supports have also been noted: avoir, encourir, essuyer, etre en butte a, faire l'objet de, obtenir, prendre, etc. These structures are then put in relationship with the passive to bring out their specificity. In an annex, there are fifteen tables of converse construc- tions, in the form of binary matrices, including 3. 500 nouns, making it possible to computerize the data.