Notre travail se concentre sur la tension qui existe entre le contenu véhiculé et les possibilités discursives offertes par un énoncé. Spécifiquement, dans un certain nombre de cas, les visées argumentatives offertes par énoncé semblent aller à l'encontre du contenu vériconditionnel de cet énoncé. Nous commençons par faire état des résultats d'une série d'expériences qui mettent en avant de telles différences dans l'usage d'énoncés mettant en jeu les adverbes 'presque' et 'à peine'.

Nous nous intéressons ensuite aux implications de ces résultats pour des modèles computationnels, notamment dans le cadre des tâches d'inférence sémantique.

Plusieurs travaux relativisent les bonnes performances de modèles récents (type Transformers) en soulignant leur incapacité à capturer les effets vériconditionnels de divers environnements linguistiques (structures conditionnelles, opérateurs modaux etc.)

Nous revenons sur la construction des ensemble de données qui servent à ces tâches, et proposons qu'une partie des performances des modèles s'explique par le fait que ces modèles seraient plus sensibles à la dimension argumentative qu'au contenu vériconditionnel des énoncés.

Enregistrement : https://drive.google.com/file/d/1BiZ95qj0tVze3FIxvKITpRGmk55y08oh/view?usp=sharing