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Méthodes de veille textométrique multilingue appliquées à des corpus de l’environnement et de l’énergie : « Restitution, prévision et anticipation d’événements par poly-résonances croisées » / Textometric Multilingual Information Monitoring Methods Applied to Energy & Environment Corpora : "Restitution, Forecasting and Anticipation of Events by Cross Poly-resonance"

Cette thèse propose une série de méthodes de veille textométrique multilingue appliquées à des corpus thématiques. Pour constituer ce travail, deux types de corpus sont mobilisés : un corpus comparable et un corpus parallèle, composés de données textuelles extraites des discours de presse, ainsi que ceux des ONG. Les informations récupérées proviennent de trois mondes en trois langues différentes : français, anglais et chinois. La construction de ces deux corpus s’effectue autour de deux thèmes d’actualité ayant pour objet, l’environnement et l’énergie, avec une attention particulière sur trois notions : les énergies, le nucléaire et l’EPR. Après un bref rappel de l’état de l’art en intelligence économique, veille et textométrie, nous avons exposé les deux sujets retenus, les technicités morphosyntaxiques des trois langues dans les contextes nationaux et internationaux. Successivement, les caractéristiques globales, les convergences et les particularités de ces corpus ont été mises en évidence. Les dépouillements et les analyses qualitatives et quantitatives des résultats obtenus sont réalisés à l’aide des outils de la textométrie, notamment grâce aux analyses factorielles des correspondances, réseaux cooccurrentiels et poly-cooccurrentiels, spécificités du modèle hypergéométrique, segments répétés ou encore à la carte des sections. Ensuite, la veille bi-textuelle bilingue a été appliquée sur les trois mêmes concepts dans l’objectif de mettre en évidence les modes selon lesquels les corpus multilingues à caractère comparé et parallèle se complètent dans un processus de veille plurilingue, de restitution, de prévision et d’anticipation. Nous concluons notre recherche en proposant une méthode analytique par Objets-Traits-Entrées (OTE). / This thesis proposes a series of textometric multilingual information monitoring methods applied to thematic corpora (textometry is also called textual statistics or text data analysis). Two types of corpora are mobilized to create this work: a comparable corpus and a parallel corpus in which the textual data are extracted from the press and discourse of NGOs. The information source was retrieved from three countries in three different languages: English, French and Chinese. The two corpora were constructed on two topical issues concerning the environment and energy, with a focus on three concepts: energy, nuclear power and the EPR (European Pressurized Reactor or Evolutionary Power Reactor). After a brief review of the state of the art on business intelligence, information monitoring and textometry, we first set out the two chosen subjects – the environment and energy – and then the morphosyntactic features of the three languages in national and international contexts. The overall characteristics, similarities and peculiarities of these corpora are highlighted successively. The recounts and qualitative and quantitative analyses of the results were carried out using textometric tools, including factor analysis of correspondences, co-occurrences and polyco-occurrential networks, specificities of the hypergeometric model and repeated segments or map sections. Thereafter, bilingual bitextual information monitoring was applied to the same three concepts with the aim of elucidating how the comparable corpus and the parallel corpus can mutually help each other in a process of multilingual information monitoring, by restitution, forecasting and anticipation. We conclude our research by offering an analytical method called Objects-Features-Opening (OFO).

Identiferoai:union.ndltd.org:theses.fr/2016USPCA085
Date21 October 2016
CreatorsShen, Lionel
ContributorsSorbonne Paris Cité, Salem, André
Source SetsDépôt national des thèses électroniques françaises
LanguageFrench
Detected LanguageFrench
TypeElectronic Thesis or Dissertation, Text

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