Analyse comparative de l'équivalence terminologique en corpus parallèle et en corpus comparable : application au domaine du changement climatique
Notice bibliographique
Résumé
Les travaux entrepris dans le cadre de la présente thèse portent sur l’analyse de l’équivalence terminologique en corpus parallèle et en corpus comparable. Plus spécifiquement, nous nous intéressons aux corpus de textes spécialisés appartenant au domaine du changement climatique. Une des originalités de cette étude réside dans l’analyse des équivalents de termes simples. Les bases théoriques sur lesquelles nous nous appuyons sont la terminologie textuelle (Bourigault et Slodzian 1999) et l’approche lexico-sémantique (L’Homme 2005).\nCette étude poursuit deux objectifs. Le premier est d’effectuer une analyse comparative de l’équivalence dans les deux types de corpus afin de vérifier si l’équivalence terminologique observable dans les corpus parallèles se distingue de celle que l’on trouve dans les corpus comparables. Le deuxième consiste à comparer dans le détail les équivalents associés à un même terme anglais, afin de les décrire et de les répertorier pour en dégager une typologie.\nL’analyse détaillée des équivalents français de 343 termes anglais est menée à bien grâce à l’exploitation d’outils informatiques (extracteur de termes, aligneur de textes, etc.) et à la mise en place d’une méthodologie rigoureuse divisée en trois parties. La première partie qui est commune aux deux objectifs de la recherche concerne l’élaboration des corpus, la validation des termes anglais et le repérage des équivalents français dans les deux corpus. La deuxième partie décrit les critères sur lesquels nous nous appuyons pour comparer les équivalents des deux types de corpus. La troisième partie met en place la typologie des équivalents associés à un même terme anglais.\nLes résultats pour le premier objectif montrent que sur les 343 termes anglais analysés, les termes présentant des équivalents critiquables dans les deux corpus sont relativement peu élevés (12), tandis que le nombre de termes présentant des similitudes d’équivalence entre les corpus est très élevé (272 équivalents identiques et 55 équivalents non critiquables). L’analyse comparative décrite dans ce chapitre confirme notre hypothèse selon laquelle la terminologie employée dans les corpus parallèles ne se démarque pas de celle des corpus comparables.\nLes résultats pour le deuxième objectif montrent que de nombreux termes anglais sont rendus par plusieurs équivalents (70 % des termes analysés). Il est aussi constaté que ce ne sont pas les synonymes qui forment le groupe le plus important des équivalents, mais les quasi-synonymes. En outre, les équivalents appartenant à une autre partie du discours constituent une part importante des équivalents. Ainsi, la typologie élaborée dans cette thèse présente des mécanismes de l’équivalence terminologique peu décrits aussi systématiquement dans les travaux antérieurs.
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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 | 0,008 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,016 | 0,002 |
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 ».