Polysémie des verbes et traitement argumental dans les dictionnaires du XVII e siècle : le verbe « cuire »
Notice bibliographique
Résumé
Résumé Cet article montre le traitement de la « polysémie » avant la lettre dans les dictionnaires de langues du XVII e siècle. À partir des dictionnaires français-latin, où le latin est utilisé pour distinguer les sens, plusieurs modèles de dictionnaires monolingues s’élaborent que l’on illustrera ici par l’exemple du verbe cuire . Du point de vue de la nomenclature, on constate que la frontière entre polysémie et homonymie intervient dans l’organisation des dérivés ; du point de vue de la microstructure, on note l’importance donnée à la distinction entre les classes sémantiques des différents arguments. Le Dictionnaire de Nicot et le Dictionnaire de l’Académie ont une parenté certaine en ce qui concerne la macrostructure, mais pour ce qui est de la microstructure, le Dictionnaire de l’Académie est plus proche du Furetière . Quoiqu’il en soit, ces ouvrages, auxquels il faut joindre le Dictionnaire de Richelet , donnent une image très précise des différents sens du verbe (qui vont de la cuisine à la brûlure), grâce à leur analyse du verbe, en liaison avec la nature sémantique de ses arguments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».