Identification et modélisation lexicographique des dépendances syntaxiques régies du français: le cas des dépendances nominales
Bibliographic record
Abstract
Cette recherche porte sur l’interface entre la sémantique lexicale et la syntaxe, et elle s’inscrit dans le cadre du projet de base lexicale DiCo (acronyme pour Dictionnaire de combinatoire) à l’Observatoire de Linguistique Sens-Texte [OLST] de l’Université de Montréal. Le projet découle d'une volonté d'inscrire de façon concise et complète, à même le dictionnaire, le comportement syntaxique typique à chaque unité lexicale. Dans cette optique, nous encodons la cooccurrence des lexies nominales du DiCo avec leurs actants à l'intérieur d'un tableau de régime lexical (aussi connu sous le nom de schéma valenciel, structure argumentale, cadre de sous-catégorisation, structure prédicats-arguments, etc.), en notant entre autres les dépendances syntaxiques de surface impliquées. Dans ce mémoire, nous présentons les propriétés syntaxiques d'une dépendance nominale du français, celle que nous avons nommée attributive adnominale, de façon à exposer une méthodologie d'identification et de caractérisation des dépendances syntaxiques de surface. Nous donnons également la liste des dépendances nominales régies identifiées au cours de ce travail. Par la suite, nous exposons la création d'une base de données de régimes généralisés du français nommée CARNAVAL. Finalement, nous discutons des applications possibles de notre travail, particulièrement en ce qui a trait à la création d'une typologie des régimes lexicaux du français.
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 | 0.001 | 0.003 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.003 |
| Scholarly communication | 0.005 | 0.005 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.017 | 0.004 |
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".