Notice bibliographique
Résumé
Dans cet article, nous exposons quelques problèmes concernant l'usage de synonymes en langue de spécialité. Les exemples présentés sont extraits d'un corpus portugais-brésilien de termes de l'intelligence artificielle. Quelques théories terminologiques n'acceptent pas l'occurrence de « termes synonymes », à cause de l'association univoque établie entre une notion et son terme correspondant ; d'autres théories, au contraire, reconnaissent que, d'après les contextes, une notion peut revêtir des formes synonymiques. Dans le corpus de l'intelligence artificielle que nous sommes en train d'analyser, environ 15 % des termes dépouillés sont susceptibles d'avoir des synonymes ou des quasi-synonymes. Ce rapport synonymique peut être géré par différentes formes d'alternance : formation syntagmatique / terme formellement simple ; terme emprunté / terme indigène ; terme simple / synonyme contextuel ; formation syntagmatique / siglaison. Ces différentes possibilités d'association entre notions et termes démontrent que la synonymie en langue de spécialité existe et mérite d'être étudiée de plus près.
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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 | 0,006 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,007 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».