Définition et apport de la spécificité sémantique : le cas de l'extraction de termes métaphoriques en italien et en français

Marius François (1) et Maria Grazia Massimo (2) (marius (point) francois <at> univ-lyon2 (point) fr; m (point) massimo1 <at> unior (point) it)

(1) CeRLA (Centre de Recherche en Linguistique Appliquée), Université Lumière Lyon 2; (2)Université de Naples L’Orientale, Université Lumière Lyon 2

Le 25 février 2026 à 11 h 30

Salle C-9019, Pavillon Lionel-Groulx — En présentiel, avec diffusion simultanée sur Zoom


De nombreuses études démontrent l’importance de la métaphore pour la théorisation et la communication de connaissances spécialisées (Resche, 2002 ; Rossi, 2014, 2017, 2021, Temmerman, 2000). Pour les terminologues, l’extraction de termes métaphoriques (TM), issus de la rencontre entre « deux domaines notionnels incompatibles » (Kleiber, 1994 : 42), constitue un enjeu important. Notre approche s’inscrit en complément des approches basées sur des marqueurs lexicaux (Ureña Gómez-Moreno & Faber, 2011 ; Volanschi & Kübler, 2011) ou sur des calculs de distances sémantiques (Oliveira & Ploux, 2009). Elle s’appuie sur un calcul de spécificité qui mesure la sur-/sous-représentation d’un item donné dans un corpus de langue spécialisée (CLS), par rapport à un corpus de langue générale (CLG) via les écarts de fréquences observés (Drouin, 2003).

Si la spécificité est habituellement mobilisée au niveau lemmatique pour identifier des termes potentiels, notre approche considère une unité d’analyse différente : l’étiquette sémantique. Cette dernière est déterminée automatiquement par PyMUSAS (Rayson, 2002) pour chaque lemme du CLS et du CLG, en fonction du champ sémantique (CS), soit la combinaison d’un domaine notionnel et d’un domaine lexical (par exemple, le domaine notionnel Religion réalisé lexicalement par ange, Dieu, etc.). Une fois les corpus étiquetés, nous calculons la spécificité sémantique (LaS) pour distinguer les CS en principe exogènes, dont la LaS est inférieure au seuil de significativité, des CS spécifiques au domaine.

La méthode sera appliquée à deux corpus de presse spécialisée du domaine de la bijouterie-joaillerie, en italien et en français. Nous avons considéré des lemmes-pivots (anello ou bague, etc.) puis extrait automatiquement leurs cooccurrents nominaux ou adjectivaux, avec ou sans mesure d’association (Pointwise Mutual Information et Log-Likelihood), dont la valeur LaS est inférieure au seuil. La performance de la méthode a été évaluée par la comparaison avec une extraction similaire standard des cooccurrents métaphoriques, réalisée manuellement.

Notre approche non supervisée obtient sa meilleure f-mesure sans score d’association. Nous détaillerons les écueils rencontrés pendant l’application de la méthode, notamment ceux relatifs à un étiquetage grammatical ou sémantique fautif des outils ainsi que l'intégration au domaine de champs sémantiques producteurs de termes métaphoriques.


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