Modèle de structuration des relations lexicales fondé sur le formalisme des fonctions lexicales
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Abstract
Cette thèse porte sur l’élaboration d’un modèle de structuration des relations lexicales, fondé sur les fonctions lexicales de la Théorie Sens-Texte [Mel’cuk, 1997]. Les relations lexicales considérées sont les dérivations sémantiques et les collocations telles qu’elles sont définies dans le cadre de la Lexicologie Explicative et Combinatoire [Mel’cuk et al., 1995]. En partant du constat que ces relations lexicales ne sont pas décrites ni présentées de façon satisfaisante dans les bases de données lexicales, nous posons la nécessité d’en créer un modèle de structuration.\nNous justifions l’intérêt de créer un système de fonctions lexicales puis détaillons les quatre perspectives du système que nous avons mises au point : une perspective sémantique, une perspective axée sur la combinatoire des éléments d’une relation lexicale, une perspective centrée sur leurs parties du discours, ainsi qu’une perspective mettant en avant l’élément sur lequel se focalise la relation. Le système intègre l’ensemble des fonctions lexicales, y compris les fonctions lexicales non standard, dont nous proposons une normalisation de l’encodage.\nLe système a été implémenté dans la base de données lexicale du DiCo. Nous\nprésentons trois applications dans lesquelles il peut être exploité. Premièrement, il est possible d’en dériver des interfaces de consultation pour les bases de données lexicales de type DiCo. Le système peut également être directement consulté en tant qu’assistant à l’encodage des relations lexicales. Enfin, il sert de référence pour effectuer un certain nombre de calculs sur les informations lexicographiques, qui pourront, par la suite, être implémentés pour automatiser la rédaction de certains champs de fiches lexicographiques.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.004 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.018 |
| Open science | 0.002 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.004 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.011 | 0.003 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".