IBTSS-05-OMM
Origine de la notion verbe support
Introduction générale
Les constructions à verbe support (CVS) sont un phénomène linguistique récurrent posant problème au traitement automatique des langues.. Ces dernières constituent notre sujet de recherche. En générale on entend par CVS les constructions où la fonction n’est pas remplie par le verbe mais par le nom. Par conséquent, le verbe ne fonctionne plus comme un prédicat mais seulement comme auxiliaire (support) grammatical indiquant le temps, le nombre, et la personne comme le souligne GROSS : « Les verbes supports n’ont pas une fonction prédicative ne sont pas eux qui sélectionnent l’argument d’une phrase. Leur fonctions est d’actualiser les prédicats nominaux, ils jouent donc le même rôle que les désinences des prédicats verbaux … »1. Plusieurs théoriciens se sont intéressés à l’étude de ce phénomène, on peut citer notamment : L.DANLOS, G.SCHNEIDER (le verbe faire), G.GROSS (les verbes donner et recevoir), A.MEUNIER ET J.LABELLE (le verbe avoir) et R.VIVES (les verbes prendre et perdre)… . Les CVS sont la combinaison d’un verbe (appelé verbe support) suivi d’un terme (adjectif, nom …) nommé nom prédicat. Il s’agit des constructions de type faire une promenade, faire une proposition, jeter un coup d’oeil, donner un conseil. Nous entendons par verbe support tout verbe combiné avec un nom prédicatif fonctionnant syntaxiquement, quant à son premier complément (complément direct ou complément propositionnel), qui n’est pas choisit par le locuteur sur une base sémantique, mais plutôt d’une façon arbitraire en fonction du nom et dont le rôle est : a) d’exprimer les marques de mode, de temps et de personne. b) de fournir les positions syntaxiques pour que les actants du nom puissent apparaître dans un contexte pharsale. Le verbe support est souvent ou partiellement vide de sens – d’où le surnom de « verbe léger » -, son seul rôle est de structurer la phrase, contrairement au verbe distributionnel ou verbe plein qui est lui porteur de sens.
Le nombre des verbes supports qui peuvent entrer dans les constructions à verbe support est important DALADIER en a dénombré 14 « faire, donner, mettre, passer, pousser, 1 Gaston GROSS citée par MELLET, 2003, Modes de repérages temporels, p.134.
prendre, tirer ;tenir, poser, porter, prêter ,avoir ,être et lancer »2.D’après IBRAHIM AMR « Gaston GROSS en 1988 en complait 98 »3 il a inventorié aussi plus de 80 verbes , « des verbes ayant un éventail plus ou moins large d’emplois comme verbes supports .,accuser , administrer , adopter , adresser , afficher , allonger , apporter , arborer , asséner , assurer , avoir , caresser , commettre , connaitre , développer , dire , dispenser , donner , écoper , émettre , engager , entrer , éprouver , établir , être , être sujet à , exercer , faire , faire état de , faire l’objet de , faire preuve de , filer , flanquer , fomenter , former , formuler , foutre , garder , il y a , infliger , intenter , intimer , introduire , jeter , jouer , lancer , livrer , manifester de , marquer , mener , mettre , montrer , nouer , nourrir , obéir , offrir , opposer , passer , payer , perpétrer , porter , poser , poursuivre , pousser , pratiquer , prendre , présenter , prêter , prodiguer , produire , préférer , provoquer , recevoir , rendre , représenter , ressentir , se prendre de , solliciter , sortir , souffrir , souffrir de , soulever , tenir , tirer , trouver, user de et venir en »…4
Problématique
La question qui est à la base de notre problématique est la suivante : A partir des caractéristiques générales des verbes supports données ci-dessus, peut-on concevoir un logiciel capable de reconnaitre et d’extraire ces constructions d’un texte ?
Hypothèse
Notre hypothèse se résume en un point essentiel : Il semble difficile de détecter automatiquement les suites à verbes supports compte tenu de leurs complexités ; à la fois sur le plan lexical, sémantique et syntaxique.
Aperçu historique sur le traitement automatique des langues
Les premiers travaux en TAL remontent aux années 1950 principalement aux Etats-Unis. En effet, le contexte géopolitique lié à la guerre froide à été propice au développement de la thématique de la traduction automatique et notamment de l’extraction de données.
Les premières applications informatiques sont liées au traitement automatique des conversations. En 1950, Alan Turing publie son article fondamental sur le thème de l’intelligence artificielle« Computing machinery and intelligence »6, dans lequel il introduit le concept de test de Turing. Ce test mesure le degré d’intelligence d’une machine, il est basé sur la capacité d’un programme conversationnel à remplacer un être humain. En échangeant des messages écrits dans une conversation, il permet d’évaluer si son interlocuteur est une machine ou non. Le résultat de ces travaux a permet à Joseph WEIZENBAUM de développer le système de dialogue ELIZA7 qui est un programme simple et court, qui fonctionne en reconnaissant des mots-clés dans la dernière phrase qu’on lui donne et en piquant une réponse en lien ou au hasard dans les tableaux préprogrammés de réponse possible. Ce programme était une simulation à la psychothérapie, qui répondait à l’interlocuteur presque sans employer aucune information sur la pensée ou l’émotion humaine.
Contexte d’apparition du traitement automatique des langues
Le traitement automatique des langues est né, comme nous l’avons rappelé dans le bref historique ci-dessus, à la fin des années quarante dans un contexte scientifique et politique particulier.
Contexte politique
Le contexte politique d’apparition du TAL est caractérisé par le climat de « guerre froide » entre les U.S.A. et l’URSS, ces deux pays ont été amenés à s’intéresser (à des fins d’espionnage) à un secteur d’application particulier : celui de la traduction automatique. L’évolution de ce domaine a connu trois grands moments. En 1952 se tient au M.I.T (Massachusetts Institue of Technology) la première conférence sur la traduction automatique, mais les premiers systèmes américains dit « de première génération » sont beaucoup moins élaborés que ceux de l’URSS. En 1975, les systèmes dits « de deuxième génération », font leurs apparitions tant au USA, et au Canada qu’en France, contrairement aux précédents, ces systèmes pratiquent une approche indirecte, ils opèrent une stricte séparation entre les connaissances linguistiques et la partie logicielle, et ils calculent la traduction sur la base d’une analyse syntaxique. A partir là, la sophistication des outils informatique et le besoin croissant en traduction ont conduit les activités de recherche à prendre le pas sur les recherches fondamentales ; le « traitement automatique de la langue » devient « industries de la langue ».
Syntaxe
Lemmatisation
La lemmatisation consiste à regrouper des mots de la même famille dans un texte, afin de réduire ces mots à leur forme canonique (le lemme). Certaines conjugaisons peuvent rendre cette tâche complexe pour des ordinateurs, exemple : retrouver la forme canonique avoir depuis eussions eu. En revanche, des avions et nous avions n’ont pas le même lemme donc la lemmatisation correspond en général à un « défléchissement ».
Morphologie
Regroupement de différents mots à travers leurs parties, comme les suffixes, préfixe, radicaux. Par exemple : encouragement peut se décomposer en encourage+ment.
Etiquetage morphosyntaxique
L’étiquetage assigne à chaque mot dans un texte la catégorie grammaticale auquel il est attaché.
Analyse syntaxique
Certaines phrases ambiguës peuvent être interprétées de plusieurs manières comme : je regarde l’homme avec les jumelles, qui peut signifie soit je regarde l’homme en utilisant des jumelles, soit je regarde l’homme qui porte/utilise des jumelles.
Délimitation de la phrase
Séparation des phrases d’un texte. À l’écrit, la ponctuation ou la casse permet en général de séparer les phrases, mais des complications peuvent être causées par les abréviations utilisant un point, ou les citations comportant des ponctuations à l’intérieur d’une phrase.
Applications du TAL
Les applications en TAL permettent de concevoir des interfaces de plus en plus adaptables à l’utilisateur d’une part, et d’autre part pouvante traiter (produire, lier, rechercher, classer, analyser, traduire) de manière de plus en plus intelligente les informations disponibles sous forme textuelle.
Traitement documentaire
Les applications du TAL visent à faciliter le traitement par l’humain des immenses ressources disponibles en langage naturel. Ces applications sont par exemple :
La traduction automatique.
La lecture automatisée de document.
L’analyse d’un corpus de documents relatifs à un thème donné (historique, économique, veille technologique).
Le mécanisme de reconnaissance des mots composés.
Production des documents
Dans le domaine de l’aide à la production de texte, les applications du TAL sont aussi nombreuses :
les claviers « auto-correcteur »
Les correcteurs d’orthographe ou de syntaxe
Les correcteurs « stylistiques »
L’apprentissage des langues naturelles assisté par ordinateur
Interfaces naturelles
Les interfaces naturelles constituent le dernier domaine d’application apparu en TAL elles concernent :
L’interrogation en langage naturel de base de données.
Les interfaces vocales.
Origine de la notion verbe support
Le concept verbe support est apparu en Europe, depuis quelques années, il est initiées par le linguiste Z.S. HARRIS comme le confirme Maurice GROSS, « Les verbes supports ont été introduits par Z.S. Harris en1964 pour décrire les nominalisations »16
Ainsi pour IBRAHIM AMR, « la notion de support s’est dégagée pour la plupart des contributeurs (au numéro de Langages sur Les supports) de l’oeuvre de Zellig. Sabbetai Harris même si le terme qui la désigne, vraisemblablement hérité de la grammaire comparée dans l’expression support de conjugaison, ne se trouve pas dans son oeuvre publiée ». Il ajoute « Dans son emploi moderne, le terme support apparaît pour la première fois, vers la fin des années soixante-dix, dans des publications internes du LADL et connaît ses premières attestations au sein d’un réseau de descriptions systématiques dans la thèse (mars 78) d’A. Daladier ».17
Définition d’une construction à verbe support
On entend par constructions à verbes support « celles où la fonction prédicative n’est pas remplie par le verbe mais par le nom. Par conséquent, le verbe ne fonctionne plus comme un prédicat mais seulement comme un auxiliaire (support) grammatical indiquant le temps, le nombre et la personne …»18
Verbes support d’après IBRAHIM AMR
Pour IBRAHIM AMR, les verbes supports sont des « verbes à combinatoire encore plus restreinte (que les verbes distributionnels) entretenant une relation d’appropriation spécifique avec l’élément auquel ils s’appliquent »23 Il ajoute « les supports les plus courants et les mieux étudiés sont des verbes, mais un support peut être un nom, une préposition ou un simple suffixe, ils ont une valeur différentielle à la fois stable et non référentielle, c’est-à-dire purement relationnelle, qui fait qu’ils se prêtent à des combinaisons plus ou moins réglées dont le résultat produit des signification spécifiques et témoigne d’une relation forte d’appropriation entre l’élément prédicatif et le support qui l’actualise ».24
IBRAHIM AMAR donne une grande importante à la relation d’appropriation entre le verbe et le nom ou l’adjectif pour d’écrire la notion de verbe support : « on peut et à terme on doit classer ces verbes en fonction de leur degré d’appropriation au nom ou à l’adjectif prédicatif qu’ils actualisent »25. Il constate que les caractéristiques principales du support sont celles-ci :
a) « le terme support actualise le terme supporté qui prend une valeur prédicative dans son association avec le support.
b) Les supports sont toujours effaçables via la formation d’un complément nominal dans une assertion d’existence ou son équivalent propositionnel… .
Définition de la Modélisation
La modélisation linguistique est une tache très délicate mais une étape obligatoire, nécessaire d’un point de vue applicatif pour le TAL. Elle est définie comme une méthode formelle utilisée pour décrire formellement les systèmes et raisonner mathématiquement sur leurs propriétés en utilisant plusieurs principes comme ceux de la théorie des ensembles par exemple. Dans notre cas, nous allons formaliser les constructions à verbe support en s’inspirant de la théorie des ensembles et du produit cartésien qui nous aideront à élaborer des dictionnaires lexicaux et un dictionnaire de microstructures des CVS.
Théorie des ensembles
La théorie des ensembles apparait comme un outil bien adapté pour formaliser le phénomène épineux du TAL étant donné que l’une de ses fonctions est de modéliser les termes linguistiques exprimant l’appartenance à un ensemble. Ses concepts de base sont les notions d’élément, d’ensemble et d’appartenance.
Conclusion générale
Notre projet de fin de cycle s’inscrit dans le domaine du traitement automatique des langues, qui a pour objectif de mettre en place un prototype ayant pour tâche de reconnaitre et d’extraire des constructions du type « verbe + nom », appelées construction à verbe support.
Nous avons, dans un premier temps, présenté notre champs d’étude qui est le traitement automatique des langues. Ce domaine récent se situe à l’intersection de la linguistique et de l’informatique. Son but est de développer des applications informatiques dont la diversité des objectifs se traduisent en autant de sous-domaines : traduction automatique, recherche et l’extraction d’information, … ; cela oblige les linguistiques et les informaticiens à travailler ensemble. Nous nous sommes, en deuxième temps, intéressés au phénomène qui pose problème au traitement automatique des langues compte tenu de sa complexité et qui est les constructions à verbe support, ces dernières sont des combinaisons de type « Vsup+Npréd ». Le verbe support, qui est souvent vide de sens, a pour rôled’actualiser le nom prédicat qui le sélectionne. Plusieurs linguistes s’y sont intéressés, nous l’avons, pour notre part, étudié dans le cadre du lexique-grammaire et de la théorie sens-texte selon trois approches : lexical, sémantique et syntaxique. Nous avons ainsi constaté que ces constructions sont souvent difficile à analyser. Sur le plan lexicale, elles fonctionnent comme une seule unité et relève du domaine de la phraséologie, sur le plan sémantique ,le verbe support n’est pas complètement vide de sens, mais il a plus au moins perdu son statut de verbe plein. Enfin sur le plan syntaxique, le lien entre le verbe et le nom est limité. Ces constructions sont traitées comme un seul noeud dans une représentation syntaxique. Nous nous somme inspiré, dans le troisième et dernier temps, des règles mathématique, de la théorie des ensembles et du produit cartésien, pour mettre en place un modèle linguistique composé d’un dictionnaire lexical, de structures syntaxique et de combinaison « verbe support et nom prédicat », qui ont servies pour l’étiquetage et l’élaboration d’une application permettant de reconnaitre et d’extraire des constructions à verbe support.
Au terme de notre travail nous avons pu mettre en place une application répondant à nos besoins. Néanmoins des perspectives d’amélioration restent envisageables en tenant compte des lacunes observées et dans le but d’être développer prochainement par d’autres chercheurs.
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Table des matières
Introduction générale
Présentation du sujet
Problématique
Hypothèse
Corpus et méthodologie de recherche
L’étude du verbe support se fait dans le cadre théorique et méthodologique
Plan du travail
Motivation du choix de sujet
Conclusion
Chapitre I : Traitement automatique des langues
1. Introduction
1.1. Aperçu historique sur le traitement automatique des langues
1.2. Contexte d’apparition du traitement automatique des langues
1.2.1. Contexte scientifique
1.2.2. Contexte politique
1.3. Différentes dénominations du TAL
1.4 Définition du traitement automatique des langues
1.5. Champs de recherche du TAL
1.5.1. Syntaxe
1.5.1.1. Lemmatisation
1.5.1.2. Morphologie
1.5.1.3. Etiquetage morphosyntaxique
1.5.1.4. Analyse syntaxique
1.5.1.5. Délimitation de la phrase
1.5.1.6. Racinisation
1.5.2. Sémantique
1.5.2.1. Traduction automatique
1.5.2.2. Générations automatiques de texte
1.5.2.3. Résumé automatique des textes, reformulation et paraphrasage
1.5.2.4. Correction orthographique
1.5.3. Extraction d’informations
1.5.3.1. Fouille de textes
1.5.3.2. Reconnaissance d’entités nommées
1.5.3.3. Classification et catégorisation de documents
1.6. Applications du TAL
1.6.1. Traitement documentaire
1.6.2.Production des documents
1.6.3. Interfaces naturelles
Conclusion
Chapitre II : Construction à verbe support
1. Introduction
1.1. Origine de la notion verbe support
1.2. Définition d’une construction à verbe support
1.2.1. Les verbes support d’après Gaston GROSS
1.2.2. Verbes support d’après IBRAHIM AMR
1.3. Rôle des verbes supports
1.4. Notion de prédicat, de prédicat nominal et nom prédicatif
1.5. Les CVS selon les différentes approches
1.5.1. Approche lexicale
1.5.1.1. CVS comme locution verbale
1.5.1.2. Les CVS comme collocation
1.5.2. Approche sémantique
1.5.2.1. Caractère sémantique vide du verbe support
1.5.2. 2. Distinction verbe support et verbe plein
1.5.3. Approche syntaxique sur la construction à verbe support
Conclusion
Chapitre III : Modélisation linguistique
1. Introduction
1. 1.Définition de la Modélisation
1.1.1.Théorie des ensembles
1.1.2. Produit cartésien Erreur ! Signet non défini.
1.1.2. Produit cartésien
1.2. Modèle d’analyseur de CVS
1.2.1. Dictionnaire lexical
1.2.2. Dictionnaire des structures syntaxiques
1.2.3. Dictionnaire des verbes support et noms prédicat
1.3. Présentation de l’application
1.3.1. Outils informatique utilisés
1.3.1.1. Langage de programmation JAVA
1. 3.1.2. Éclipse
1.4. Résultats
1.4.1. Programme principal
1.4.2. Fenêtre principale
1.4.3. Fenêtre du résultat
Conclusion
Conclusion générale
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