Cette thèse étudie la construction automatique de représentations sémantiques comme lambda-termes simplement typés. Nous introduisons la sémantique formelle et computationnelle et présentons une tentative de construction sémantique à l'aide d'outils d'inférence. Nous expliquons les limites de cette approche et en proposons une autre, basée sur un outil appelé Nessie. Cet outil construit des représentations sémantiques grâce à un lexique spécifiant le sens des mots et à un arbre guidant la construction. L'implantation de l'outil est présentée et ses résultats sont comparés à ceux du système évoqué plus haut. Nous appliquons ensuite Nessie à deux tâches différentes. D'abord, nous montrons comment il peut être utilisé (avec des outils d'inférence) pour étudier la sémantique du temps et de l'aspect des verbes polonais. Ensuite, nous présentons deux approches de la construction compositionnelle du sens de discours basées sur la théorie des types. Nous montrons que Nessie peut être utilisé pour calculer des représentations de discours dans ces deux formalismes; cette double implantation permet de souligner les points forts et les points faibles de chacune et de les comparer. Enfin, nous prouvons que notre approche de la construction sémantique est compatible avec une large gamme de formalismes syntaxiques: ceux reconnus par une grammaire catégorielle abstraite d'ordre 2. Une conséquence de cette caractérisation est que Nessie peut gérer une large gamme de grammaires inversibles et peut donc, théoriquement, être utilisé aussi bien en génération qu'en analyse. Nous concluons en discutant de la pertinence du lambda calcul simplement typé pour la sémantique des langues naturelles. / This thesis discusses the automatic construction of semantic representations as simply typed lambda termes. We introduce non-formal and formal semantics and present one attempt to build semantic representations with the help of reasonning tools. We explain why we find this approach limited and propose our own, at the heart of which is a tool called Nessie. This tool builds semantic representations using a lexicon specifying representations for words and a tree to guide semantic consruction. We present the implementation of this tool in detail, and compare its results with an earlier systme. We then apply Nessie to two different tasks. First we show how it can be used (in conjunction with inference tools) to study the semantics of tense and apsect of Polish verbs. Second, we present two different type-theoretic approaches to the compositional computation of discourse semantics. We show that Nessie can be used to compute discourse representations in both formalisms; this dual implementation enables us to evaluate the strong points and weak points of both approaches, and to make a comparison. Finally, we prove that our approach to semantic construction is compatible with a wide range of grammatical formalisms, namely those which can be expressed in terms of an abstract categorial grammar of order 2. One consequence of this characterisation is that Nessie can handle a large range of invertible grammars and hence is compatible with generation as well as analysis. We conclude by discussing the adequacy of simply typed lambda calculus for natural language semantics.

We demonstrate the ability to simulate targeted excitation of atomistic systems using our real-time TDDFT-based simulation framework NESSIE. Traditional ap- proaches for extracting spectra through real-time TDDFT involves excitation of all frequencies via impulse requiring long simulation times and yielding poor resolution. By exciting the system with a modulated sinc pulse between the frequencies of inter- est we are able to obtain a spectral response with far more precision in a significantly shorter time frame than competing implementations.