Ce mémoire de thèse traite de la modélisation du discours dans le cadre grammatical des Grammaires Catégorielles Abstraites (Abstract Categorial Grammars, ACGs). Les ACGs offrent un cadre unifié pour la modélisation de la syntaxe et de la sémantique. Nous nous intéressons en particulier aux formalismes discursifs qui utilisent une approche grammaticale pour rendre compte des régularités des structures discursives. Nous proposons en particulier un encodage à l'aide des ACGs de deux formalismes discursifs : G-TAG et D-STAG. Ces encodages permettent d'éclairer le problème des connecteurs discursifs médiaux que les formalismes s'appuyant sur TAG ne traitent pas, du moins pas par un mécanisme grammatical. En effet, pour prendre en compte ces connecteurs, G-TAG et D-STAG utilisent une étape extra-grammaticale. Notre encodage offre au contraire une approche purement grammaticale de la prise en compte de ces connecteurs discursifs. Ces encodages se font à l'aide d'ACGs de second ordre. Les grammaires de cette classe ont des propriétés de réversibilité qui nous permettent d'utiliser les mêmes algorithmes polynômiaux aussi bien pour l'analyse discursive que pour la génération de discours. / This dissertation addresses the questions of discourse modeling within a grammatical framework called Abstract Categorial Grammars (ACGs). ACGs provide a unified framework for both syntax and semantics. We focus on the discourse formalisms that make use of a grammatical approach to capture the discourse structure regularities. In particular, we propose ACG encodings of two discourse formalisms: G-TAG and D-STAG. These ACG encodings shed light on the problem of clause-medial connectives that the G-TAG and D-STAG grammars leave out of account. Both G-TAG and D-STAG make use of an extra-grammatical processing to deal with discourse connectives that appear at clause-medial positions. In contrast, the ACG encodings of G-TAG and D-STAG offer a purely grammatical approach to clause-medial connectives. Each of these ACG encodings are second-order. Grammars of this class have reversibility properties that allow us to use the same polynomial algorithmes both for the discourse parsing and generation tasks.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016LORR0195 |
| Date | 01 December 2016 |
| Creators | Maskharashvili, Aleksandre |
| Contributors | Université de Lorraine, Groote, Philippe de, Pogodalla, Sylvain |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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