Bruno Gaume*, Karine Duvignau*, Emmanuel Navarro**, Yann Desalle*, Hintat Cheung***, Shu-Kai Hsieh****, Pierre Magistry***** et Laurent Prévot******
*Cognition, Langues, Langage, Ergonomie, Université de Toulouse
**Kodex.Lab
***The Hong Kong Institute of Education, China
****National Taiwan University, Taiwan
*****Analyse linguistique profonde à grande échelle, France
******Parole et langage, Université Aix-Marseille
Résumé
Les dictionnaires sont des objets socioculturels qui peuvent être utilisés comme structures sous-jacentes pour la modélisation en sciences cognitives. Nous montrons d’abord que les réseaux lexicaux construits à partir de dictionnaires, malgré un désaccord de surface au niveau des liens, partagent une structure topologique commune. En supposant que cette structure profonde reflète l’organisation sémantique du lexique partagée par les membres d’une communauté linguistique, nous proposons un modèle basé sur l’exploration de cette structure spécifique pour analyser et comparer l’efficacité sémantique des productions [Enfants/Adultes] dans une tâche d’étiquetage d’action. Nous définissons un score générique de l’efficacité sémantique, S KILLEX. Assigné aux participants du protocole A PPROX, ce score nous permet de les classer avec précision dans les catégories enfants et adultes.
Résumé (en anglais)
Dictionaries are sociocultural objects that can be used as underlying structures of cognitive science models. We first show that the lexical networks constructed from dictionaries, despite a surface disagreement at links level, share a common topological structure. We assume that this deep structure reflects the semantic organisation of the lexicon shared by the members of a linguistic community. We propose a model based on the exploration of this specific structure to analyse and compare the semantic efficiency of [Children/Adults] productions in action labelling tasks. We define a generic score of semantic efficiency, S KILLEX. Assigned to participants of the A PPROX protocol, this score enables us to accurately classify them into Children and Adults categories.
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