Trouver les mots dans un simple réseau de co-occurrences
Gemma Bel-Enguix, Michael Zock
Résumé : Au cours des deux dernières décennies des psychologues et des linguistes informaticiens ont essayé de modéliser l'accès lexical en construisant des simulations ou des ressources. Cependant, parmi ces chercheurs, pratiquement personne n'a vraiment cherché à améliorer la navigation dans des 'dictionnaires électroniques destinés aux producteurs de langue'. Pourtant, beaucoup de travaux ont été consacrés à l'étude du phénomène du mot sur le bout de la langue et à la construction de réseaux lexicaux. Par ailleurs, vu les progrès réalisés en neurosciences et dans le domaine des réseaux complexes, on pourrait être tenté de construire un simulacre du dictionnaire mental, ou, à défaut une ressource destinée aux producteurs de langue (écrivains, conférenciers). Nous sommes restreints en construisant un réseau de co-occurrences à partir des résumés de Wikipedia, le but étant de vérifier jusqu'où l'on pouvait pousser une telle ressource pour trouver un mot, sachant que la ressource ne contient pas de liens sémantiques, car le réseau est construit de manière automatique et à partir de textes non-annotés.
Abstract : During the last two decades psychologists and computational linguists have attempted to tackle the problem of word access via computational resources, yet hardly none of them has seriously tried to support 'interactive' word finding. Yet, a lot of work has been done to understand the causes of the tip-of-the-tongue problem (TOT). Given the progress made in neuroscience, corpus linguistics, and graph theory (complex graphs), one may be tempted to emulate the mental lexicon, or to build a resource likely to help authors (speakers, writers) to overcome word-finding problems. Our goal here is much more limited. We try to identify good hints for finding a target word. To this end we have built a co-occurrence network on the basis of Wikipedia abstracts. Since the network is built automatically and from raw data, i.e. non-annotated text, it does not reveal the kind of relationship holding between the nodes. Despite this shortcoming we tried to see whether we can find a given word, or, to identify what is a good clue word.
Mots clés : accès lexical, anomie, mot sur le bout de la langue, réseaux lexicaux
Keywords : lexical access, anomia, tip of the tongue (TOT), lexical networks