Analyse automatisée de processus de nomination en corpus :apport des modèles distributionnels pour la discrimination desens en contexte discursif.

par Manon Cassier

Projet de thèse en Sciences du langage

Sous la direction de Julien Longhi.

Thèses en préparation à CY Cergy Paris Université , dans le cadre de Arts, Humanité, Sciences Sociales , en partenariat avec AGORA - Laboratoire de recherche civilisation, identités culturelles, textes et francophonies (laboratoire) depuis le 01-10-2018 .


  • Résumé

    Le contexte de la thèse se situe dans la perspective de travaux sur l'interprétation automatisée de manifestations complexes de faits de discours non saisissables par les méthodes actuelles de l'analyse de discours (AD) dans des données issues de transcription d'interviews politiques. Il se focalise sur le mécanisme linguistique de la « nomination », en lien avec les concepts de dénomination, désignation, référenciation. Il s'agit notamment, à partir d'un travail théorique et descriptif de faits de discours, de procéder à des prototypages, implémentations, expérimentations et validations d'approches pour la détection et caractérisation des nominations en lien avec les traitements développés par les équipes TAL du projet TALAD.

  • Titre traduit

    Automated Analysis of Nomination in Discourse: Vector Space Models based Semantic Variation Detection


  • Résumé

    The thesis takes part within works on the automated interpretation of complex manifestations of discourse facts that are not graspable by the usual methods of discourse analysis. Based on political interviews transcripts, the study focuses on the linguistic mechanism of "nomination". As part of the ANR TALAD project, the aim is to do theoretical and descriptive works on discourse facts to carry out prototyping, implementation, experimentation and validation of approaches for the detection and the characterization of nominations.