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Accueil » Lettres & Langues » Langages » Langages Nº 225 (1/2022) » Discours dictionnairique, moule phraséologique et corpus textuel

Langages Nº 225 (1/2022)

Aspects de la recherche actuelle en phraséologie
Parution 
mars 2022
EAN 
9782200934026
Prix au numéro 
18 €
Marque 
Armand Colin
Pagination 
156 pages
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Auteur(s) 
Lichao Zhu
Discours dictionnairique, moule phraséologique et corpus textuel
Résumé 

Il s’agit dans cet article de partir d’un corpus lexicographique, en l’occurrence Le Trésor de la langue française informatisé, pour y récupérer automatiquement des phraséologismes transparents comportant des indicateurs d’origines variables, afin d’en extraire des moules phraséologiques. Puis les données dictionnairiques sont utilisées à nouveau pour générer automatiquement des candidats de phraséologismes selon des critères sémantiques. Les phraséologismes générés seront projetés dans un grand corpus pour être validés. L’objectif de notre expérience est de développer une méthode et un outil pour, d’une part, simuler le processus de mise en relation des données dictionnairiques par l’humain et, d’autre part, modéliser les différents types de contenus du dictionnaire en reconnaissance et en génération automatiques à partir de phraséologismes. Cela permettrait de mettre en évidence le rôle que jouent les phraséologismes dans la création des liens sémantiques entres les unités lexicales.

Mots clés 
phraséologisme
Dictionnaire
corpus
simulation
réseaux sémantiques
Dictionary Speech, Phraseological Mold and Text Corpus
Abstract 

Starting from the computerized dictionary Le Trésor de la langue française informatisé as lexicographic corpus, we shall automatically retrieve transparent phraseologisms which have indicators of varying origins, and to extract phraseological molds from them. Then, the dictionary data will be used again to automatically generate phraseologism candidates according to semantic criteria. Finally, the generated phraseologisms will be projected into a large corpus for validation. The objective of our experience is to develop a method and a tool to, on the one hand, simulate the human process in linking dictionary data, and on the other hand, to model the different types of dictionary content in automatic recognition and generation of phraseologisms. This would highlight the role that phraseologisms play in linking semantically lexical units.

Keywords 
phraseologism
dictionary
corpus
simulation
semantic networks
Citation 
Lichao Zhu, « Discours dictionnairique, moule phraséologique et corpus textuel », Langages Nº 225 (1/2022), pp. 127-151, Armand Colin. Disponible sur : http://www.revues.armand-colin.com/lettres-langues/langages/langages-no-225-12022/discours-dictionnairique-moule-phraseologique-corpus-textuel
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