Un modèle dynamique et parcimonieux du traitement automatisé de l aspect dans les langues naturelles Damien Munch To cite this version: Damien Munch. Un modèle dynamique et parcimonieux du traitement automatisé de l aspect dans les langues naturelles. Linguistique. Télécom ParisTech, 2013. Français. <NNT : 2013ENST0058>. <tel-01226505> HAL Id: tel-01226505 https://pastel.archives-ouvertes.fr/tel-01226505 Submitted on 9 Nov 2015 HAL is a multi-disciplinary open access archive for the deposit and dissemination of scientific research documents, whether they are published or not. The documents may come from teaching and research institutions in France or abroad, or from public or private research centers. L archive ouverte pluridisciplinaire HAL, est destinée au dépôt et à la diffusion de documents scientifiques de niveau recherche, publiés ou non, émanant des établissements d enseignement et de recherche français ou étrangers, des laboratoires publics ou privés.
EDITE ED 130 Doctorat ParisTech 2013-ENST-0058 T H È S E pour obtenir le grade de docteur délivré par Télécom ParisTech Spécialité Informatique et réseaux présentée et soutenue publiquement par Damien MUNCH le 5 Novembre 2013 Un modèle dynamique et parcimonieux du traitement automatisé de l'aspect dans les langues naturelles Directeur de thèse : Jean-Louis DESSALLES Jury M. Elie NAJM, Professeur, Télécom ParisTech Président Mme Delphine BATTISTELLI, Professeure, Université Paris Ouest Nanterre La Défense Rapporteure M. Patrice ENJALBERT, Professeur, Université de Caen Rapporteur Mme. Ada DIACONESCU, Maître de conférence, Télécom ParisTech Examinatrice M. Luc STEELS Professeur, Vrije Universiteit Brussel Examinateur M. Jean-Louis DESSALLES, Maître de conférence, Télécom ParisTech Directeur de thèse Télécom ParisTech école de l Institut Mines Télécom membre de ParisTech 46, rue Barrault 75634 Paris Cedex 13 Tél. + 33 (0)1 45 81 77 77 www.telecom-paristech.fr
2
3
4
5
1 Introduction...10 1.1 Le compréhension de la langue...10 1.2 Problématique...11 1.3 Contraintes...15 1.4 Modèles existants sur le temps et l'aspect...16 1.5 Points clés de notre approche...17 1.6 Choix des énoncés...18 2 Contraintes...19 2.1 La parcimonie...19 2.2 La plausibilité cognitive...26 3 Approches non linguistiques du temps...32 3.1 En philosophie...32 3.2 En logique...33 3.3 En linguistique cognitive...40 4 Approches linguistique du temps...42 4.1 L'aspect...42 6
4.2 Temporalité, modalité et autres éléments pour le traitement du temps...55 4.3 Modalité...62 4.4 Attitude propositionnelle...63 4.5 Pragmatique...65 5 Des modélisations pour le traitement de l'aspect...67 5.1 Reichenbach...67 5.2 Gosselin...71 5.3 Kamp et Reyle...77 5.4 De Swart...82 6 Élaboration du modèle...86 6.1 Une approche modulaire...86 6.2 La fusion simultanée dans la syntaxe et la sémantique...90 6.3 Le module perceptif...94 6.3.2.1 La fusion perceptive...98 6.3.2.2 Images et informations sémantiques...99 6.3.2.3 La durée...101 6.3.2.4 Le type aspectuel...104 6.3.3.1 Connaissances et causalité...108 6.3.3.2 Des images relationnelles...109 6.3.3.3 Un calcul de l'ordonnancement...112 7
7 Description du modèle...115 7.1 Vue d'ensemble...115 7.2 AIS : La Structure d'information Aspectuelle...117 7.3 amerge : La fusion sémantique (aspectuelle)...129 7.3.2.1 Unifications avec contraintes perceptives...133 7.3.2.2 Unification sans contraintes...136 7.3.3.1 Focus-in...137 7.3.3.2 Focus-out et "prédication" temporelle...138 7.3.3.3 Repetition...139 7.3.3.4 Slice...142 7.3.3.5 Shift...144 7.4 Lecture des arbres de AIS...148 8 Traitements...151 8.1 Exemples de traitements...151 8.2 Implémentation...158 9 Calcul de la parcimonie...161 8
9.1 Liste d'énoncés...162 9.2 Complexité du null-model...164 9.3 Complexité du modèle avec AIS et amerge...166 9.4 Conclusion sur la parcimonie...169 10 Limites et Perspectives...171 10.1 Production et interprétation...171 10.2 la temporalité et l'aspect...171 10.3 Le module perceptif...173 10.4 Les dimensions sémantiques...174 11 Conclusion...175 11.1 Apports de la thèse...175 11.2 Avenir...177 12 Index...179 13 Bibliographie...181 14 Annexes...187 14.1 Listes d'exemples et de leurs interprétations...188 14.2 Extraits de l'implémentation...194 9
10
11
12
événement ééé 13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
éé é éééé ê 23
24
Elle a parlé pendant dix minutes Elle a parlé pendant le spectacle 25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
ésent. 43
44
45
46
47
48
és été interrompu, est-ce qu'il a joué?oui, il a joué. [ ] Si quelqu'un se noyait, et tout en se noyant a été interrompu, est-ce qu'il s'est noyé? Non, il ne s'est pas noyé. 49
50
À partir de 51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
i j k l ). 72
i k j l i,k j,l ) i,k l j 73
74
75
µ 76
x y Jones(x) Ulysses(y) x owns y 77
x y u v Jones(x) Ulysses(y) x owns y u = y v = x u fascinates v 78
n m e 1 t 1 "a man"(m) t 1 79
n m e 1 t 1 "a man"(m) t 1 n x b e 2 t 2 He(x) r "a beer" (b) p(r,t2) t 2 n m e 1 t 1 x b e 2 t 2 "a man"(m) t 1 He(x) m = x "a beer" (b) t 2 80
81
82
83
84
85
86
87
Module temporel 88
é 89
90
91
(a) S (b) D NP IP D T I VP T V V DP V D D N D N 92
D D N 93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
Oui si la diff. est < 1 Non si la diff. est > 1 103
104
é: 105
106
107
Intervalle A Intervalle B Intervalle A Intervalle B 108
109
110
111
Fusion Fusion? Fusion 112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
Si t 1 = A et t 2 = A, alors t 1 + t 2 t = E Si t 1 = A et t 2 = B, alors t 1 + t 2 t = F 134
135
(136) 136
137
138
139
140
? 141
ééù un conflit d'ordre de grandeur se manifeste : Marie a mangé à la cantine l'année dernière. 142
143
144
145
146
? 147
148
149
150
151
152
153
et 154
155
156
Ce sont les trois interprétations possibles de l énoncé Marie a mangé 157
158
159
160
161
162
Un énoncé (grammaticalement) incorrect est : 163
164
= Κ 165
166
167
168
) 169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
É
É
194
195
196
197
198
199
200