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Modèles de complexité linguistique : comment intégrer capacités prédictives et descriptives ?| old_uid | 11767 |
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| title | Modèles de complexité linguistique : comment intégrer capacités prédictives et descriptives ? |
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| start_date | 2012/10/26 |
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| schedule | 11h |
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| online | no |
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| location_info | A |
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| summary | Il existe deux types de travaux sur la complexité linguistique : les uns s'attachant à décrire les facteurs de complexité et les autres proposant de prédire les zones de complexité observées pendant le traitement (prédisant par exemple les temps de lecture). Dans un cas, nous avons une approche plutôt locale, consistant à identifier des paramètres (par exemple la hiérarchie d'accessibilité) expliquant notamment les phénomènes de préférence comme l'alternance du datif (voir par exemple Gibson, 1998; Gordon, 2004; Brown, 2012). De leur côté, les travaux portant sur les modèles de prédiction permettent de quantifier la difficulté d'intégration au niveau du mot en prenant en compte la structure syntaxique, de façon plus globale (cf. Hale, 2001; Wu, 2010). D'un côté, nous avons ainsi des approches locales, décrivant donc des phénomènes spécifiques, et de l'autre des techniques globales, mais peu explicatives d'un point de vue linguistique.
Le problème abordé ici est celui de la construction d'un modèle qui soit à la fois prédictif et explicatif, permettant de caractériser la notion de difficulté en proposant une approche globale du traitement du langage. Cette approche est une version générique du principe de maximisation du traitement on-line (Hawkins, 2004). Elle repose sur la spécification et l'ordonnancement d'un système de contraintes.
Après une présentation des différents modèles, je décrirai le cadre général de l'approche puis quelques travaux en cours portant sur l'extraction et la hiérarchisation des contraintes ainsi que leur utilisation dans l'étude du parseur humain. |
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| responsibles | Bel, Welby |
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