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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 tête enseignante, 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 ».