De l’analyse statistique à l’apprentissage automatique

Le langage R au service de la terminologie

Bibliographic Data

ID21416166
AuthorsNicolás González Granado (University of Geneva), Patrick Drouin (0000-0001-7228-8099, Institut des Sciences de la Terre), Aurélie Picton (0000-0002-9113-3217, University of Geneva)
Year2023
Volume208
Issue4
Pages447-467
Publication date2023-01-27
Peer ReviewedYes
Open AccessNo
TypeARTICLE
VenueÉla Études de linguistique appliquée (JOURNAL)
Journal identifiersISSN: 0071-190X • E-ISSN: 1965-0477
PublisherCAIRN (PUBLISHER)
DOI10.3917/ela.208.0067
OpenAlexW4319158337
LanguageFR
References cited26

Les possibilités grandissantes pour la recherche en langues de spécialité confrontent les terminologues à des données de plus en plus vastes et hétérogènes, un contexte où les outils prêts à l'emploi s’avèrent insuffisants. Ce travail examine le potentiel de R, un langage de programmation populaire, pour analyser des corpus spécialisés complexes. Dans cet article, nous montrons comment identifier des indices de variation diastratique, phénomène compris ici comme la coexistence de différents usages linguistiques parmi des communautés d’experts d’un même domaine. Puisque l’un des points forts de R est sa capacité de s’adapter tant aux techniques des statistiques qu’à celles de l’apprentissage automatique, chacune de ces deux sphères fait l’objet d’une série de tests : l’une plonge dans la technique de l’analyse factorielle des correspondances, alors que l’autre s’appuie sur la sémantique distributionnelle. Nos exemples permettent d’alimenter la réflexion sur les possibilités offertes par différents outils gratuits et courants pour l’analyse terminologique. Notre démarche fait en particulier ressortir un besoin de formation des terminologues aux méthodes statistiques ou de collaboration étroite avec d’autres spécialistes de ces approches

Humanities · Political science · Biomedical Text Mining and Ontologies · Natural Language Processing Techniques · Philosophy · Topic Modeling

Tools

Open DOI