Cette thèse vise à élucider les mécanismes du changement sémantique en diachronie courte (ou micro-diachronie) dans des corpus. Pour comprendre, analyser et modéliser la dynamique de ces changements et poser les jalons d’un traitement dynamique du langage, le corpus est segmenté en une série de périodes temporelles d’un mois. Ce travail utilise le modèle ACOM (de H. Ji), qui s’inscrit dans le paradigme des Atlas Sémantiques, un modèle géométrique de représentation du sens basé sur l’analyse factorielle des correspondances et la notion de cliques. Les questions de traitement statistique du langage et du sens, de modélisation et de représentation sont traitées conjointement aux questions d’ordre linguistique, psychologique, et sociologique, dans la perspective d’une analyse multidisciplinaire unifiée, telle que conçue par les sciences cognitives. Une démarche de détection et d’analyse du changement sémantique est proposée, accompagnée d’études de cas qui portent à la fois sur de la détection large et sur des détails précis, proposant différent niveaux de granularité. Le changement sémantique est traité comme un déploiement de la polysémie d’une part, et comme une conséquence des modes de communication liés aux médias actuels et à la diffusion de ceux-ci. Linguistique, sociologie et sciences de l’information se rencontrent dans l’étude de la fabrique de sens nouveaux et de mots nouveaux. L’analyse des réseaux sémantiques des termes étudiés montre la réorganisation constante des sens dans le temps et en capture quelques aspects fondamentaux. Les études de cas portent notamment sur le terme « malbouffe », sur le changement sémantique de l’élément de composition « bio- » et sur le glissement de sens observé pour le terme « mondialisation » par rapport à son quasi-synonyme « globalisation ». Un prototype informatique a été développé pour permettre le traitement de ces études et d’études futures. / This doctoral thesis aims at elucidating the mechanisms of semantic change in short diachrony (or micro-diachrony) in corpus. To understand, analyze and model the dynamics of these changes and lay the groundwork for dynamic language processing, the corpus is divided in a series of time periods of one month. This work uses H. Ji’s ACOM model, which is an extension of the Semantic Atlas, both of which are geometrical models of meaning representation based on correspondence factor analysis and the notion of cliques. Language and meaning statistical processing issues as well as modeling and representation issues are dealt with in conjunction with linguistic, psychological and sociological aspects from a holistic multidisciplinary perspective, as conceived by cognitive sciences. An approach of detection and analysis of semantic change is proposed along with case studies which deal both with large scale and precise detailed phenomena, therefore offering several levels of granularity. On the one hand, semantic change is dealt with as the deployment of polysemy in time, and on the other hand as a consequence of communication methods related to the media and the diffusion of such methods. Linguistics, sociology and information sciences all contribute to the study of the making of new meanings and new words. The analysis of the semantic networks of the studied items show the constant reorganization of meanings in time, and captures a few fundamental aspects of this process. The case studies focus primarily on the French term malbouffe (“junk food”), and on the semantic change of the element of composition bio-, as well as on the connotational drift of the French term mondialisation compared to its near-synonym globalisation (“globalization”). A prototype has been developed for these case studies as well as future studies.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2013LYO20039 |
| Date | 27 June 2013 |
| Creators | Boussidan, Armelle |
| Contributors | Lyon 2, Ploux, Sabine |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | English |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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