Thèse numérisée par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Dans la présente étude, nous proposons une méthode pour observer les changements lexicaux (néologie et nécrologie) en anglais dans le domaine de l’informatique en diachronie courte. Comme l’informatique évolue rapidement, nous croyons qu’une approche en diachronie courte (sur une période de 10 ans) se prête bien à l’étude de la terminologie de ce domaine. Pour ce faire, nous avons construit un corpus anglais constitué d’articles de revues d’informatique grand public, PC Magazine et PC World, couvrant les années 2001 à 2010. Le corpus a été divisé en deux sous-corpus : 2001-2005 et 2006-2010. Nous avons choisi l'année 2006 comme pivot, car c’est depuis cette année-là que Facebook (le réseau social le plus populaire) est ouvert au public, et nous croyions que cela donnerait lieu à des changements rapides dans la terminologie de l’informatique. Pour chacune des deux revues, nous avons sélectionné un numéro par année de 2001 à 2010, pour un total d’environ 540 000 mots pour le sous-corpus de 2001 à 2005 et environ 390 000 mots pour le sous-corpus de 2006 à 2010. Chaque sous-corpus a été soumis à l’extracteur de termes TermoStat pour en extraire les candidats-termes nominaux, verbaux et adjectivaux. Nous avons procédé à trois groupes d’expérimentations, selon le corpus de référence utilisé. Dans le premier groupe d’expérimentations (Exp1), nous avons comparé chaque sous-corpus au corpus de référence par défaut de TermoStat pour l’anglais, un extrait du British National Corpus (BNC). Dans le deuxième groupe d’expérimentations (Exp2), nous avons comparé chacun des sous-corpus à l’ensemble du corpus informatique que nous avons créé. Dans le troisième groupe d’expérimentations (Exp3), nous avons comparé chacun des sous-corpus entre eux. Après avoir nettoyé les listes de candidats-termes ainsi obtenues pour ne retenir que les termes du domaine de l’informatique, et généré des données sur la variation de la fréquence et de la spécificité relative des termes entre les sous-corpus, nous avons procédé à la validation de la nouveauté et de l’obsolescence des premiers termes de chaque liste pour déterminer si la méthode proposée fonctionne mieux avec un type de changement lexical (nouveauté ou obsolescence), une partie du discours (termes nominaux, termes verbaux et termes adjectivaux) ou un groupe d’expérimentations. Les résultats de la validation montrent que la méthode semble mieux convenir à l’extraction des néologismes qu’à l’extraction des nécrologismes. De plus, nous avons obtenu de meilleurs résultats pour les termes nominaux et adjectivaux que pour les termes verbaux. Enfin, nous avons obtenu beaucoup plus de résultats avec l’Exp1 qu’avec l’Exp2 et l’Exp3. / In this study, we propose a method to observe lexical changes (neology and necrology) in English in the field of computer science in short-period diachrony. Since computer science evolves quickly, we believe that a short-period diachronic approach (over a period of 10 years) lends itself to studying the terminology of that field. For this purpose, we built a corpus in English with articles taken from computer science magazines for the general public, PC Magazine and PC World, covering the years 2001 to 2010. The corpus was divided into two subcorpora: 2001-2005 and 2006-2010. We chose year 2006 as a pivot, because Facebook (the most popular social network) has been open to the public since that year, and we believed that would cause quick changes in computer science terminology. For each of the magazines, we selected one issue per year from 2001 to 2010, for a total of about 540,000 words for the 2001-2005 subcorpus and about 390,000 words for the 2006-2010 subcorpus. Each subcorpus was submitted to term extractor TermoStat to extract nominal, verbal and adjectival term candidates. We proceeded to three experiment groups, according to the reference corpus used. In the first experiment group (Exp1), we compared each subcorpus to the default reference corpus in TermoStat for English, a British National Corpus (BNC) extract. In the second experiment group (Exp2), we compared each subcorpus to the whole computer science corpus we created. In the third experiment group (Exp3), we compared the two subcorpora with each other. After cleaning up the term candidates lists thus obtained to retain only the terms in the field of computer science, and generating data about relative frequency and relative specificity of the terms between subcorpora, we proceeded to the validation of novelty and obsolescence of the first terms of each list to determine whether the proposed method works better with a particular type of lexical change (novelty or obsolescence), part of speech (nominal, verbal or adjectival term), or experiment group. The validation results show that the method seems to work better with neology extraction than with necrology extraction. Also, we had better results with nominal and adjectival terms than with verbal terms. Finally, we had much more results with Exp1 than with Exp2 and Exp3.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal.

Mémoire numérisé par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

L’objectif de cette étude est de repérer des néologismes à partir de corpus de textes français au moyen d’une méthode semi-automatique. Plus précisément, nous extrayons les néologismes de corpus associés à deux domaines différents, mais traitant du même thème, nous examinons leur répartition et nous les classons selon leur type. L’étude s’appuie sur l’analyse de corpus traitant des médias sociaux. Le premier aborde les médias sociaux du point de vue de la communication, l’autre le fait du point de vue de l’informatique. Ces points de vue ont été privilégiés, car la communication considère ce qui a trait l’utilisation des médias sociaux et l’informatique aborde leur cartographie. La méthode fait appel à l’extracteur de termes TermoStat pour recenser la terminologie des médias sociaux pour chaque point de vue. Ensuite, nous soumettons les 150 termes les plus spécifiques de chaque point de vue à une méthode de validation divisée en trois tests destinés à valider leur statut néologique : des dictionnaires spécialisés, des dictionnaires de langue générale et un outil de visualisation de n-grammes. Finalement, nous étiquetons les néologismes selon la typologie de Dubuc (2002). L’analyse des résultats de la communication et de l’informatique est comparative. La comparaison des deux corpus révèle les contributions respectives de la communication et de l'informatique à la terminologie des médias sociaux en plus de montrer les termes communs aux deux disciplines. L’étude a également permis de repérer 60 néologismes, dont 28 sont exclusifs au corpus de la communication, 28 exclusifs à celui de l’informatique et 4 communs aux deux corpus. La recherche révèle également que les composés par subordination sont les types de néologismes les plus présents dans nos résultats. / The objective of this study is to identify the neologisms within corpora of French texts by means of a semi-automatic method. More precisely, we will extract the neologisms from corpora associated to two different areas; however dealing with the same topic, we examine their distribution and we classify them according to their type. This study is based on an analysis of two corpora within social media. The first one approaches social media from the point of view of communication, and the other approaches it from the point of view of computer science. We prioritize these two points of view being that communication is used as the main source of social media’s utilization and that computer science allows us to understand what is involved to allow for social media to be functional. For this method, we use the TermoStat term extractor in order to take census of terminology for each point of view. We then submit 150 of the most specific terms related to each point of view by way of an exclusion corpus from which we divide into three different tests meant to validate their neological status: specialized dictionaries, general language dictionaries, and a visualization tool for n-grams. Lastly, we label the neologisms according to Dubuc’s (2002) typology. The analysis of the results obtained for communication and computer science uses a comparative method. The comparison of the two corpora reveals the respective contributions from communication and computer science with respect to the terminology of social medias, as well it demonstrates common terms found within the two disciplines. This examination also allowed for the identification of 60 neologisms; of which 28 are exclusive to the corpus of communication, another 28 are exclusive to that of computer science, and four were found to be common to both corpora. This research also reveals that subordinate compounds are the most present types of neologisms according to our results.