ParaDis: a family and paradigm model

Cet article présente un démonstrateur qui permet de créer facilement des énoncés d’exercices en très grand nombre à partir des données présentes dans la base de données Démonette. Dans le cas présent, ces exercices s’adressent plus spécifiquement aux étudiants de licence. Les énoncés peuvent contenir trois types de questions : sur des lexèmes (par exemple, des dérivés), sur une famille de mots dont il faut décrire les relations, ou encore sur des items provenant de différentes familles, à classer relativement à une ou des propriétés. Ces propriétés peuvent être phonémiques, graphémiques, catégorielles, morphologiques ou sémantiques.

Section: Exercise 33mentioning

confidence: 99%

Generation of exercises for derivational morphology using the Démonette database

Hathout,

Namer,

Bonami

et al. 2023

“…Koehl, 2012 ;Fradin, 2019 ;Bonami & Thuilier, 2019 ;Missud & Villoing, 2020 ;Thuilier et al, 2023) ou encore sur la structure sémantique des familles morphologiques (e.g. Lignon et al 2014 ;Fradin, 2021 ;Sanacore et al, 2020 ;Hathout & Namer, 2022).…”

Section: Annotation Manuelle : Bilan Quantitatifunclassified

Typage sémantique des noms dans la ressource morphologique Démonette

Huguin,

Barque,

Haas

et al. 2023

Cet article décrit la méthodologie mise en place pour effectuer l’annotation sémantique d’une partie des noms de la base de données morphologiques Démonette-2. Nous y présentons d’abord le jeu d’étiquettes sémantiques sélectionné pour effectuer cette annotation. Ce jeu d’étiquettes est une adaptation révisée des Unique Beginners de Wordnet et chaque étiquette est accompagnée d’une définition et de tests linguistiques permettant l’attribution d’une étiquette à un nom. Nous détaillons ensuite les deux méthodes utilisées pour annoter les lexèmes nominaux. La première méthode, automatique, a consisté à apparier les étiquettes présentes dans les bases de données morphologiques alimentant Démonette‑2 avec le jeu d’étiquettes révisé. La seconde méthode a consisté à annoter manuellement un sous-ensemble de noms. Nous donnons enfin un bilan quantitatif de notre annotation en présentant notamment la distribution des noms monosémiques / polysémiques et les étiquettes sémantiques les plus fréquentes. Ce premier travail d’annotation sémantique fournit un ensemble de 58 099 noms disposant d’une ou plusieurs étiquettes sémantiques. Cet ensemble de noms offre déjà de multiples possibilités d’analyses, impossibles sans accès à une large base de données annotées sémantiquement et morphologiquement, comme l’étude de procédés concurrents ou encore l’examen de la polyfonctionnalité des affixes.

“…These families can be aligned into derivational paradigms (Bonami & Strnadová, 2019). Furthermore, the separation of the feature encoding properties of different levels of representation ensures a description of these paradigms consistent with the ParaDis model proposed by Hathout and Namer (2022).…”

mentioning

confidence: 94%

Démonette-2, a derivational database for French with broad lexical coverage and fine-grained morphological descriptions

Namer,

Hathout,

Amiot

et al. 2023

Morphological databases play an important role in linguistic research today. While several exist for the study of inflectional morphology in French, there is still a lack of resources for derivational morphology. This article presents Démonette-2, a new release of the French derivational morphology database Démonette. Developed in the context of the Démonext project, this database provides a framework in which it is possible to integrate various existing derivational resources. Démonette is characterized by its relational nature, which makes it possible to describe an extensive set of word formation patterns, including suffixation, prefixation, and a variety of non-canonical derivational processes such as conversion and parasynthetic formations. It reconciles broad coverage and fine-grained descriptions and is suitable for different audiences: morphologists working in different theoretical frameworks, teachers, speech therapists, NLP specialists, etc. The article presents in detail the structure and content of Démonette, its evolution since the first version, and its query interface.