Usage and Empirical Productivity of International Adjectival Suffixes in Slovak Revisited

4 Jana Levická Utilisation et productivité empirique de Adjectival Suffixes in Slovak Revisited l'international doi.org/10.35321/term28-03 Utilisation et productivité empirique des suffixes adjectifs internationaux en slovaque revisitée L'Institut de linguistique Jana Levická Ľ. Štúr de l'Académie slovaque des sciences est situé à l'adresse suivante: https: www.orcid.org/0000-0001-6027-604X Résumé Cet article représente une suite à des recherches antérieures axées sur l'utilisation et la productivité de cinq suffixes latinaires en slovaque. L'analyse se concentre sur la productivité réelle et potentielle dans une comparaison en deux étapes: 1) les jetons et les lemmes se produisant dans un corpus général équilibré par rapport à un corpus général de textes spécialisés et académiques; 2) le corpus général de textes spécialisés et académiques par rapport à un (sub) corpus spécialisé de textes médicaux, juridiques, économiques et religieux. Le premier objectif de la suite était d'établir si les lemmes de basse fréquence incluent de nouvelles pièces qui pourraient contribuer à la variation de la productivité entre les domaines. Le deuxième objectif était d'identifier et de mettre en œuvre une mesure statistique appropriée qui permettrait de comparer les données de corpus de productivité entre des corpus de tailles différentes. KEYWORDS: productivité, adjectif, suffixe, corpus général, corpus spécialisé, hapax legomena, lemme à basse fréquence, grand nombre de distributions d'événements rares. ANOTACIJA Šiame straipsnyje aprašomas tyrimas yra ankstesnio tyrimo, nagrinėjančio penkių lotynų kalbos priesagų vartojimą ir produktyvumą slovakų kalboje, tęsinys. Tyrime visant à déterminer le réel et le potentiel des produits et les résultats comparés en deux étapes: 1) les mots formes (tokens) et les mots antraštinės formos, arba lemos (lemmas), les mots bendrajame subalansuotame tekstyne, les mots lyginamos su esančiomis bendrajame specialiųjų ir akademinių tekstų tekstyne; 2) lyginamos bendrajame specialiųjų ir akademinių tekstų tekstyne ir specialiajame medicininių, teisinių, ekonominių ir religinių tekstų patekstynyje esančios žodžių formos ir lemos. L'objectif de l'étude de la poursuite principale est d'établir que les lames des vêtements variés sont des nouveautés, qui pourraient contribuer à la productivité des jupes dans les domaines des jupes. Tyrimu taip pat cherche à déterminer ir pritaikyti statistinę priemonę, kuri leistų palyginti tekstyno medžiagos produktyvumą skirtingos apimties tekstynuose. ESMINIAI ŽODŽIAI: produktyvumas, būdvardis, priesaga, bendrasis tekstynas, specialusis tekstynas, hapaksas, retai vartojama lema, didelis retų įvykių pasiskirst skaičius 5 5Terminologija | 2021 | 28 1. INTRODUCTION La motivation de notre recherche est née d'un intérêt pour la synonymie terminologique et, dans ce sujet plus large, pour les adjectifs dénominatifs synonymes en tant que constituants de termes à plusieurs mots. L'accent mis sur les adjectifs n'est pas une nouveauté dans la recherche terminologique. Des analyses détaillées visant les adjectifs peuvent être trouvées dans le travail d'un certain nombre de terminologues, en particulier des années 1990 et 20001. Dans l'histoire de la terminologie slovaque, les études centrées sur les adjectifs, déclenchées par la nécessité d'unifier et de monter des terminologies slovaques standardisées, remontent à la Les années 1950 (voir par exemple Ján Horecký 1956). L'importance des adjectifs dans la terminologie et les langues à des fins spécialisées peut également être illustrée par les données statistiques fournies par les corpora. La majorité des corpus spécialisés qui sont issus du projet de corpus national slovaque (ci-après appelé uniquement projet SNC) présentent un ratio plus élevé d'adjectifs par rapport au corpus de référence (prim-7,0-frk), c'est-à-dire le corpus compilé d'une part égale de textes fictifs, spécialisés et journalistiques2. Comme le montre le tableau 1, cette différence s'élève à près de 2%, à l'exception du corpus religieux (blf-2.0) dans lequel le rapport des adjectifs est à peu près le même que dans le corpus de référence (7,46%). La deuxième ligne du tableau 1 présente le rapport des gerunds qui sont également utilisés avec des fonctions de différenciation et de classification dans les termes multi-mots slovaques. Dans le cadre de l'annotation morphologique du projet SNC, ceux-ci sont classés comme un groupe spécifique, c'est pourquoi ils sont marqués séparément des verbes (Garabík et al. 2004). La coexistence et la concurrence des adjectifs ont été identifiées et analysées dans le contexte du langage en général (par exemple, Nábělková 1996). Cependant, leur entrée dans des termes à plusieurs mots représente un sujet plutôt peu étudié. Un phénomène commun résultant de la synonymie et de la concurrence des adjectifs est la coexistence des adjectifs latinés et de leurs homologues (slovaques) (vnútrožilový […] intravenózny […] intravène[…]). Ce dernier groupe comprend également un sous-groupe qui comporte à la fois le suffixe slovaque et, du point de vue étymologique, le suffixe latin ou international combiné avec la même racine internationale (par exemple, bakteriálny […] baktériový […] bacterial […]). Parfois, une variation de deux suffixes internationaux avec le même en1 Voir, par exemple, H. Assadi et D. Bourigault 1995; S. Normand et D. Bourigault 2001; B. Daille 2001; F. Maniez 2001; M.-C. L[…]Homme 2002, 2003; ou I. Carrière 2008. Plus de détails sur les corpus utilisés pour l'analyse présentée figurent dans la partie 3.2. L'utilisation et la productivité empirique de la racine internationale Adjectival Suffixes in Slovak Revisited peuvent survenir (par exemple hypersonórny […] hypersonický, kontradiktorický […] kontradiktórny). This study, focusing on the usage of specific suffixes in the Slovak la langue, cherche à identifier si certaines d'entre elles sont plus susceptibles de faciliter une telle coexistence ou de se produire dans des adjectifs terminologiques plus souvent, c'est pourquoi le concept de productivité morphologique devient pertinent dans ce cas. Les suffixes sélectionnés pour l'analyse représentent un groupe mineur utilisé pour la fabrication d'adjectifs dénomininaux dans une large gamme de suffixes adjectifs slovaques3. En ce qui concerne leur composition, les cinq suffixes se composent d'un suffixe adjectif international (adapté) combiné avec l'équivalent sémantiquement slovaque -ný/ny: -álny, -árny, -itný, -ívny, -ózny, leur statut adjectif est donc quelque peu multiplié. Il semble évident que les cinq suffixes d'origine latine ont été utilisés pour inventé des adjectifs à partir de noms latins (-alis avec la variante -aris, -ītus, -ōsus) ou de verbes (-ōrius). Il convient cependant de souligner que de nombreux adjectifs slovaques avec les suffixes analysés 3 Martin Ološtiak et Lucia Ološtiaková (2015: 230) mentionnent jusqu'à 38 suffixes, bien que 25 suffixes de leur échantillon […] dérivés du Slovník koreňových morfém slovenčiny comprenant 66 500 unités lexicales […] ne représentent que 1% des adjectifs. Le tableau 1. Nombre de jetons et de ratios d'adjectifs et de gerunds dans les corpus de référence et spécialisés du projet SNC CORreFer-SCIeNTIF-MEDICAL LEGAL RELI-ECOPUS ENCE IC CORPUS SUB-SUBCORPUS -SUB-GIOCORPUS US NOMIC CORPUS (NOMIC du CORPUS sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous-sous CORPUS Nombre de jetons dans le corpus 253,137,609 149,581,785 7,099,555 33,600,183 65,920,357 164,987,015 Nombre d'adjectifs dans les jetons 19,090,396 7.54% 13,415,554 8.97% 660,025 9.3% 4,841,400 9.88% 4,914,860 7.46% 15,540,381 9.42% Nombre of gerde unds en jetons 3,174,567 1.25% 2,394,914 1.6% 112,164 1.58% 1,267,598 2.59% 761,719 1.16% 2,154,124 1.31% 5Terminologija | 2021 | 28 le lexique slovaque non seulement directement du latin, mais plus souvent via le français ou l'anglais au cours des dernières décennies (Horecký 1999) et a subi le processus d'adaptation au moyen du suffixe adjectif slovaque susmentionné. Il est significatif que cet emprunt et l'adaptation ultérieure aient été rendus possibles et renforcés par des facteurs extra-linguistiques. En raison de considérations principalement historiques, le slovaque a été très ouvert aux nouveaux mots d'origine latine et la part des mots latinés est donc élevée, même dans le lexique général du slovaque (Horecký 1999: 81). De nos jours, grâce à l'impact des médias de masse, d'Internet et des médias sociaux, cette formation combinée de mots process of both borrowing and derivation is exceedingly profitable and est donc très pertinente pour une étude linguistique et terminologique. Notre article représente une suite de nos recherches précédentes sur la research topic, which is currently in print (Levická 2021). For the sake même de comparaison et de clarté pour le lecteur, nous avons jugé nécessaire d'inclure un résumé du raisonnement et des résultats précédents, complétés par de nouvelles idées et un contexte théorique. Ainsi, certains des tableaux (1[…]4), bien qu'ils soient apparus dans notre premier article, sont répétés ici. 2. fondement théorique Le concept théorique de la productivité morphologique a été développé, la pensée théorique et by quite a number of researchers and scholars. An overview of previous les études au XXe siècle ont été résumées et commentées dans un certain nombre d'études et d'articles, par exemple par Jesús Fernández-Dominguez (2013) ou Victoria Hulse (2011). Nous ne nous concentrerons ici que sur un certain nombre de considérations théoriques qui nous ont inspiré et ont influencé notre choix d'approche et de méthodologie. La plus ancienne définition citée ici a été écrite en 1948 par le linguiste américain Dwight L. Bolinger (cité par Säily 2018: 198), qui a conclu que la productivité était la "préparation statistiquement déterminable4 avec laquelle un élément entre dans de nouvelles combinaisons". En 1961, le linguiste néerlandais Henk Schulting (cité par Stefan Evert et Anke Lüdeling 2001: 165) a défini la productivité comme "la possibilité pour les utilisateurs de la langue de créer involontairement et, en principe, un nombre illimité de nouvelles formations, en utilisant la procédure morphologique qui se cache derrière la correspondance forme-sens de certains mots connus". 4 Les phrases ou les mots marqués en gras représentent les éléments clés de notre recherche. "La productivité empirique et l'usage de la langue internationale de Jan Adjectival Suffixes in Slovak Revisited Levitská, par exemple, ont été développés par le linguiste tchèque Miloš Dokulík, qui a présenté une théorie complexe de la productivité de la formation des mots dans son ouvrage ""Teorie tvoření slov.""" Tout d'abord, Dokulil a défini la productivité d'un dispositif linguistique en général comme une "capacité de ce dispositif linguistique (qu'il s'agisse d'une base, d'un affix ou d'un modèle de formation de mots) à participer activement à la création de nouveaux mots" (1962: 78). Il a spécifié que cette capacité peut être absolue, c'est-à-dire son utilisabilité dans l'invention de nouveaux mots à n'importe quel moment et dans n'importe quel modèle de formation de mots, ou relative qui est sémantiquement, ou plutôt dépendante du style ainsi que du modèle de formation de mots. Dans la théorie de Dokulil, la productivité est un "concept de nature synchrone, tandis que la mise en œuvre de cette capacité à inventé de nouveaux mots selon des règles spécifiques est, au contraire, un concept de nature diachrone" (1962: 80). Dokulil a également fait la différence entre la productivité systémique et empirique (aussi appelée "parole" ou "productivité réelle" par Framntišek Štícha 2012) qui donne une "idée générale de l'exploitation globale d'un modèle de formation de mots spécifique ou d'un dispositif linguistique dans le système d'une langue à un moment donné" (Dokulil 1962: 80). Dokulil croyait que même les données approximatives concernant l'utilisation quantitative d'un processus ou d'un élément de formation de mots donné sont d'une importance primordiale pour l'image globale d'une langue donnée en général et pour les caractéristiques de son lexique en particulier. Parmi les linguistes tchèques contemporains qui s'appuient sur la théorie de la productivité de Dokulil et vérifient ses hypothèses sur les données de corpus (voir par exemple Štícha 2002, 2007, 2009, 2012 ou Magda Ševčíková 2014), Štícha suggère l'analyse de la productivité empirique ou parole, non seulement dans les grands corpora, mais également au moyen d'une série de corpora de différentes tailles et compositions. (2012: 104). On pourrait affirmer que les hypothèses de Dokulil concernant la productivité relative ont été reprises par Harald Baayen et d'autres dont les méthodes et les approches que nous allons traiter plus loin dans cette analyse. En 1999, Baayen et ses collègues Ingo Plag et Christiane Dalton-Puffer ont écrit que "les affirmations sur la productivité d'un affix donné sont généralement faites sans différencier la productivité en fonction du type de discours, bien qu'il soit communément supposé que certains types de suffixes dérivés sont plus pertinents dans certains types de textes que dans d'autres" (1999: 209). Avec de grands corpus disponibles, il est possible de mesurer, d'identifier et d'analyser la productivité d'un modèle ou d'un élément de formation de mots non seulement dans le langage général à un moment donné, mais aussi dans des domaines et des registres spécialisés. 5Terminologie | 2021 | 28 3. PREVIOUS RESEARCH Conformément au raisonnement et aux hypothèses des linguistes cités dans la partie précédente, nous avons formulé trois questions de recherche clés au début de nos recherches visant à identifier la productivité morphologique des suffixes adjectifs: 1) La productivité morphologique des suffixes adjectifs individuels du groupe sélectionné est-elle différente dans les textes généraux et spécialisés? Et ces différences sont-elles statistiquement significatives ? 2) La productivité morphologique des suffixes adjectifs individuels du groupe sélectionné peut-elle varier en fonction du domaine spécifique? Est-ce que certains de ces cinq suffixes sont plus aptes à contribuer à l'encodage de concepts spécifiques à un domaine ou à un domaine? 3) Quelles méthodes sont pertinentes pour cette analyse spécifique des données du corpus? Tout d'abord, en raison de la spécificité de ce type de modèle de formation de mots, base latine + suffixe latin + suffixe étymologiquement indigène, nous avons décidé de mettre de côté l'analyse qualitative impliquant les limites et les règles régissant la combinaison de bases latines individuelles avec l'un des suffixes adjectifs sélectionnés dans le contexte de la langue slovaque. Bien que l'approche quantitative ne puisse pas fournir l'ensemble de l'état de productivité d'un suffixe ou de toute autre forme morphologique, son avantage pour ce type de recherche réside dans la présentation de la perspective, du contexte d'utilisation des mots inventés selon un modèle spécifique, ainsi que des comparaisons spécifiques avec des formes équivalentes sémantiquement et fonctionnellement. Il est généralement admis qu'une approche quantitative dans l'analyse de la productivité morphologique représente une méthode importante et complémentaire à la recherche qualitative (voir, par exemple, Evert et Lüdeling, 2001). Comme le déclare Plag: […]les notions quantitatives et qualitatives de productivité [...] sont étroitement liées. Ainsi, l'idée de potentialité, qui est au cœur des définitions qualitatives de la productivité, peut être exprimée en termes statistiques de probabilité (cité par Naccarato 2016: 135). De même, Baayen et ses co-auteurs préconisent que la productivité "semble être un concept scalaire [...] avec certains affixes, on est plus susceptible de rencontrer des mots nouvellement formés qu'avec d'autres, un fait qui fait de la productivité une notion probabiliste qui est susceptible d'analyse statistique". (1999: 10). 6 0 Jana Levická Utilisation et productivité empirique de l'économie internationale Adjectival Suffixes in Slovak Revisited 3.1. Statistical methods Dans l'étape 1 de notre analyse, nous avons adopté le chemin méthodologique bien tracé de Harald Baayen et de ses collègues et de ses partisans (1991, 1992, 1993, 1994, 1996, 1997). Nous avons identifié la soi-disant productivité réalisée, c'est-à-dire la fréquence d'utilisation des adjectifs inventés avec des suffixes sélectionnés ainsi que le nombre de différents adjectifs inventés avec ces suffixes dans différents corpus. Ces statistiques de corpus décrivent la productivité des suffixes par rapport à la situation linguistique passée et actuelle. L'étape suivante consistait à déterminer la productivité potentielle des suffixes analysés, c'est-à-dire une estimation du taux d'apparition de nouveaux types5. (2009 Baayen: 7) suggère de le calculer comme le rapport de hapax legomena6 avec affix X et de tous les jetons avec affix X dans un corpus. L'utilisation de hapax legomena pour le calcul de la productivité a été largement critiquée, car ce groupe ne représente pas directement les nouvelles pièces de monnaie qui sont censées refléter la productivité d'un élément ou d'un motif. Plag, DaltonPuffer et Baayen soutiennent que la productivité potentielle est une mesure probabiliste et qu'avec l'augmentation de la taille d'un corpus, la proportion de néologismes parmi les hapax legomena augmente et il a été démontré que c'est précisément parmi les hapax legomena que le plus grand nombre de néologismes apparaît (1999: 12). Dans l'étape précédente de notre recherche, nous avons décidé de ne pas utiliser la méthode hapax/token, mais d'adopter la méthode hapax/type conformément au raisonnement de van Marle (1992) selon lequel la fréquence des tokens n'est pas une variable aussi pertinente dans une mesure de productivité que le nombre de lemmes. Cependant, l'inconvénient le plus grave imposé par cette mesure est l'impossibilité de comparer les données statistiques des corps de différentes tailles (Naccarato 2016: 133). Nous reviendrons à cette considération dans la cinquième partie. 3.2 Corpora utilisé dans l'analyse7 Les trois corpus et les trois subcorpora utilisés dans cette analyse ont été publiés par le Département du SNC en 2013-2020 et sont accessibles à tous les utilisateurs enregistrés. 5 Les types dans la linguistique des corpus représentent des mots uniques, ils sont synonymes de lemmes (Baker et al. 2006). 6x hapax legomena (frase grecque d'origine signifiant […]une fois dit[…]), également abrégé en hapax, est un mot qui ne se produit qu'une seule fois dans un corpus particulier (Baker et al. 2006). 7 La majeure partie de cette section provient de l'article décrivant l'étape précédente de notre recherche (Levická 2021), cependant, cette répétition est nécessaire afin d'expliquer la nature des données du corpus. 1Terminologie | 2021 | 28 Le premier, le corpus de référence (prim-7.0-frk), s'élevant à plus de 253 million tokens, is composed of an even share of journalistic, specialised textes de fiction (dont 64,12% sont écrits à l'origine en slovaque, tandis que 29,51% représentent des traductions), écrits entre 1991 et 2015. Le corpus used in the compilation of two frequency dictionaries of Slovak (2017, était 2018) ainsi que le dictionnaire inverse (2018). Le deuxième corpus, prim-9.0-public-prf, est un sous-corpus du corpus primaire du projet SNC (ci-après appelé sous-corpus scientifique). Compilé à partir de textes spécialisés, académiques et de non-fiction, ce sous-corps contient plus de 149 millions de jetons et de documents, ainsi que le discours général de la science et de la recherche, y compris le journalisme spécialisé. Ses textes ont été écrits entre 1955 et 2019. Le pourcentage de textes écrits entre 1955 et 1991 s'élève à 8,7% (plus de 13 millions de jetons). Le plus petit (sous) corpus de tous les corpus recherchés est le résultat du filtrage du corpus primaire du projet SNC [9], version 9.0.Il se compose de textes appartenant au domaine de la médecine écrits entre 1976 et 2019 et comprenant un peu plus de 7 millions de jetons. Le pourcentage de textes écrits entre 1955 et 1991 s'élève à 1,09%. Nous nous référerons à lui tout au long du texte comme le sous-corps médical. Afin d'avoir une source comparable provenant d'autres corpus spécialisés et du corpus de référence, le corpus spécialisé juridique 1.1 (ci-après appelé sous-corpus juridique), construit en coopération avec le ministère de la Justice slovaque, a été réduit aux textes législatifs créés entre 1991 et 2011. Ses près de 49 millions de jetons ont ainsi été réduits to 33.5 million tokens. Le corpus spécialisé […] blf-2.0 […] axé sur le domaine religieux a été publié en 2014. Ses textes se composent de près de 66 millions de jetons écrits entre 1989 et 2014 (ci-après appelé le corpus religieux). Il comprend plus de 80% de revues et de journaux thématiques. De même, le corpus spécialisé ecn-2.0-public (ci-après appelé corpus économique), consacré au domaine de l'économie, comprend jusqu'à 96,24% des textes spécialisés publiés dans des revues et des journaux thématiques. Les textes de ce corpus datent de 1992 à 2014 et comprennent presque 165 millions de jetons. Il convient toutefois de noter que ces corpus sont hétérogènes et couvrent une grande variété de textes. 2 Jana Levická Usage and Empirical Productivity of International En ce qui Adjectival Suffixes in Slovak Revisited concerne la recherche de corpus, nous n'avons pas basé les requêtes sur le marquage morphologique fourni pour chaque (sous) corpus inclus dans l'analyse, sur la base que, avec des mots latinais, le marquage s'est avéré inadéquat et erroné. Par conséquent, nous avons opté pour une recherche simple de la fin spécifique d'un jeton, par exemple [lemma=.*álny], combinée au filtrage automatique des mots avec par hasard la même chaîne de caractères (voir la partie 4.1). 3.3 Résultats de l'étape précédente Dans l'étape précédente, les données statistiques des corpus nous ont permis de créer un classement de la productivité réalisée des suffixes analysés. Le suffixe -álny est définitivement le plus largement utilisé dans tous les (sous) corps, tandis que -órny est au pôle opposé de l'axe de fréquence dans 5 (sous) corps. Comme le montrent les fréquences normalisées d'utilisation de quatre des cinq suffixes, ils apparaissent plus fréquemment dans les textes spécialisés et académiques (c'est-à-dire que les fréquences normalisées des suffixes dans le sous-corps médical entific subcorpus) compared to the reference corpus. It is also noteworthy sont égales ou considérablement supérieures à l'ipm dans le sous-corps scientifique, alors qu'elles sont généralement inférieures à celles du corpus de référence). Cela peut s'expliquer en partie par the ipm of suffixes (instances per million) in the religious corpus is manle type de textes inclus dans ces (sous) corpus. Le tableau 2. Fréquence et fréquence normalisée (IPM, instances par million) des suffixes analysés dans les (sous) corpus respectifs. Les corpus sont classés du plus petit au plus grand SuF-MÉDICAL LEGAL RELI-SCIENTIF-ECOreFerFIx SUB-SUBCORPUS -GIOUS IC CORPUS SUB-NOMCORPUS IC ENCE CORPUS (en CORPUS anglais) CORPUS Les jetons les jetons les jetons les jetons les jetons IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM IPM - le nombre de personnes concernées est de 31 408 102 863 128 472 537 682 597 005 547 742 4423.94 3061.38 1948.9 3594.57 3618.5 2163.81 - 4 529 25 980 14 253 94 586 38 178 84 780 - Ce n'est pas le cas de tout le monde, mais c'est le cas de tout le monde. 637.93 773.21 216.22 634.14 231.40 334.92 Il s'agit de 2 683 2 256 9 176 30 402 52 574 44 655 377.91 67.14 139.20 203.25 318.66 176.41 9Terminologija | 2021 | 28 un suffixe donné. Par rapport au tableau 4, le classement a changé dans tous les (sous)corpus à l'exception du corpus de référence. Il semble donc que l'inclusion de lemmes à basse fréquence ait été utile. Le suffixe -órny est le plus productif dans deux corpus (comparé à trois dans le tableau 4), tandis que -ózny est resté au sommet de deux classements et -itný au sommet du classement dans le corpus économique. Dans le corpus juridique, le suffixe le plus productif semble être -árny tandis que ce même suffixe est simultanément classé par la productivité est occupé par le least productive in medical texts and economic texts. The last place in the suffixe -órny à la fois dans le corpus de référence et les textes médicaux, par le suffixe -ózny dans les textes scientifiques généraux et le suffixe -itný est resté le moins productif dans les corpus juridiques et religieux. 5. Comparaison de la productivité à travers la société (SuB) Comme nous l'avons souligné dans la partie 3.1, les mesures statistiques utilisant des fréquences brutes et le nombre de types nous ont empêchés de comparer les résultats précédents provenant de différents (sous) corpus. Si nous sommes d'accord avec l'affirmation ou plutôt l'hypothèse que la productivité de n'importe quel élément de formation de mots ou tableau 9. Différence dans le rapport de néologismes potentiels entre le groupe de lemmes de basse fréquence (4 […] 1 occurrence) et le nombre de types. Le classement des suffixes mis en évidence a changé par rapport au tableau 4 Le rapport de fréquence de LeMMAS et de TyPe au corpus de référence, au sous-corps scientifique, au sous-corps médical -ózny 0,2689075 -órny 0,2727272 -ózny 0,2638888 -árny 0,246666 -álny 0,2716468 -álny 0,1682785 -álny 0,2053838 -árny 0,2712328 -órny 0,1538461 -itný 0,133333 -itný 0,2653061 -itný 0,888813 -órny 0.12 -ózny 0.2436974 -árny 0.1284916 sous-corps juridique corpus religieux corpus économique corpus économique - Ça va ? - Ça va . 0,3 - il est de 0,3504273 - Ça va ? - 0,1 le taux d'intérêt 0,2651391 - 0,2647849 - Ça va ? Il s'agit d'une entreprise qui se situe dans la région de l'État de l'État de l'État de l'État de l'État de l'État de l'État de l'État de l'État de l'État de l'État de l'État de l'État de l'État de l'État de l'État de l'État de l'État de l'État de l'État de l'État. Il s'agit de 0,1818181 et de 0,225 7 Jana Levická Usage and Empirical Productivity of International pattern peut Adjectival Suffixes in Slovak Revisited être conclu à partir de nouvelles pièces de monnaie (et, en même temps, nous avons prouvé dans la partie 4.2 que ces nouvelles pièces de monnaie pouvaient se produire non seulement au sein de groupes hapax, mais aussi parmi des types de basse fréquence), il est possible de baser une analyse plus approfondie sur les distributions de fréquence des mots et les spectres de fréquence. Par "spectre de fréquence", nous entendons une liste indiquant le nombre de types dans une liste de fréquences qui peuvent être observés (Baroni 2009: 807). Du point de vue de la distribution de la fréquence des mots, evert et Lüdeling (2001: 166), conformément à la définition de Schultink, affirment qu'un modèle productif est, en théorie, caractérisé par un vocabulaire infini (cf. la notion d'illimité dans la définition de Schultink), tandis qu'un modèle totalement improductif est censé avoir un vocabulaire fini et souvent assez petit. Ils soulignent que "les types à faible fréquence (y compris les hapax legomena, mais aussi les types qui se produisent deux, trois, etc. fois) représentent une partie importante du vocabulaire" des modèles productifs et concluent que ce type de comparaison ne peut pas être basé sur des modèles statistiques standard (2001: 167). À cette fin de modélisation statistique, Baayen a introduit en 2001 les distributions LNRE10. L'avantage de ces modèles spécialisés réside dans la possibilité d'extrapoler les statistiques des jetons de type à partir d'un échantillon spécifique à des valeurs plus élevées de jetons et d'estimer ainsi les néologismes potentiels en dehors de cet échantillon. Ils sont basés sur les tailles de vocabulaire prédites obtenues à partir d'un compte de types de basse fréquence dans le corpus. L'un des résultats de cette modélisation sont les courbes de croissance du vocabulaire ou plutôt les courbes de croissance des jetons de type, qui comptent le nombre de types en fonction du nombre de jetons. Une forme typique de cette courbe pour un processus improductif commence par une hausse, mais puis elle "s'aplatit et converge vers une valeur constante, la taille complète du vocabulaire" (2001: 168). Au contraire, un modèle productif typique présente un vocabulaire infini, c'est-à-dire que la courbe semble croître indéfiniment. En employant les distributions LNRE, il est possible d'estimer le nombre de types dans de plus grandes quantités de textes, et même le nombre de types 10.La théorie LNRE (théorie du grand nombre d'événements rares, en tant que domaine indépendant de la statistique) a son origine en 1988 lorsque le statisticien géorgien Estate Khmaladze a publié L'analyse statistique d'un grand nombre d'événements rares. Comme l'a écrit son élève Giorgi Kvizhinadze: […]La caractéristique commune des exemples que nous présenterons ci-dessous est qu'avec plusieurs événements fréquents, il existe également un très grand nombre d'événements très rares, disons, avec une fréquence de 0,1,2. Le nombre total de ces événements rares par rapport au nombre d'obuses dans le servations typically is not large but the number of these events among all the different observed events is always very significant. These rare events are usually very important. For instance, the number of words livre ne peut être considéré qu'une seule fois comme non d'importance vitale pour ce livre, mais il est très clair que ces mots sont absolument importants car ils constituent la moitié du vocabulaire de l'auteur (2010). 1Terminologija | 2021 | 28 d'un modèle de formation de mots dans toute la […]population[…], c'est-à-dire dans une langue en tant que telle. Dans le même temps, il est possible d'estimer ou de prédire le nombre de types dans des échantillons de même taille dérivés de plus grands corpus. Comme mentionné dans la partie 4.1, cette procédure statistique nécessite également le comptage de la qualité des types et des jetons, sinon, le calcul de la taille ou des types de vocabulaire estimés serait erroné […] au lieu de s'aplatir et de converger vers une valeur constante, la courbe pourrait continuer à croître. 5.1 Les distributions des LNRE Nous avons décidé d'appliquer les modèles LNRE pour identifier la productivité sur des corpus de tailles différentes, en partie en raison du fait qu'il existe également un outil open source disponible en ligne […] Zipfr développé par evert et Marco Baroni (2007). Cet outil open source comprend plusieurs modèles, dont nous avons utilisé le modèle fini de Zipf-Mandelbrot (fZM) basé sur la loi de Zipf-Mandelbrot12. Comme l'indiquent les auteurs, son utilisation dépasse la linguistique. ZipfR accepte plusieurs formats d'entrée, y compris des listes de fréquences simples et des échantillons simples, dans un format d'un jeton par ligne. Nous pouvions utiliser des listes de fréquences de nos recherches précédentes qui avaient subi le nettoyage manuel de la première étape (cf. partie 4.1), ce qui représentait un autre avantage de cette méthode. Nos listes de fréquences ont subi quatre opérations de base (Evert, Baroni 2007): i) estimation des paramètres, où les paramètres du modèle LNRE M sont déterminés à partir d'un échantillon d'entraînement de taille en comparant le spectre de fréquences attendu avec le spectre de fréquences observé; ii) évaluation de la qualité de l'ajustement basée sur la matrice de covariance du nombre de types et du nombre de types qui se produisent exactement m fois; iii) interpolation et extrapolation de l'accroissement du vocabulaire, en utilisant les valeurs attendues; iv) prédiction du spectre de fréquence attendu pour une taille d'échantillon arbitraire. Comme l'ont souligné Evert et Baroni (2007), cette modélisation ne se concentre pas sur les fréquences des types de mots individuels, mais plutôt sur la distribution de ces fréquences (dans un échantillon) et des probabilités (dans la population). 11 Nous tenons à remercier notre collègue Ján Mášik, qui a fourni l'impulsion12 pour une description complète de la loi de Zipf-Mandelbrot, le lecteur est invité à se référer, par mentation of the fZM model for our corpus data. exemple: Baroni est en 2009. 7 Jana Levická Utilisation et productivité empirique de la société internationale Adjectival Suffixes in Slovak Revisited 5.2 Application des distributions et de l'évaluation des LNRE L'outil ZipfR nous a fourni des spectres de fréquence des mots et des courbes de marque de type pour chaque suffixe dans chaque (sous) corpus. Pour le manque d'espace, nous ne présentons que les graphiques montrant des courbes de jeton de type qui ont été ajustées pour avoir la même échelle sur l'axe x. L'axe y diffère, car il dépend et résulte, du nombre réel de types pour un suffixe spécifique dans un corpus (sous) donné. Nous proposons de comparer les paires de graphiques et finalement d'évaluer la productivité des suffixes à travers nos données de corpus. L'axe x représente le nombre de jetons, tandis que l'axe y montre le nombre (attendu) de différents types produits par le modèle de formation de mots comportant l'un des suffixes analysés. Les deux corpus, ceux de référence et ceux scientifiques, montrent le même classement de suffixes surmontés du suffixe -álny et se terminant par le suffixe -órny. Dans le corpus de référence, la courbe des trois suffixes -álny, -árny, -ózny augmente et indique ainsi leur productivité, tandis que les courbes de -itný et, en particulier, -órny s'aplatissent. Dans le sous-corps scientifique, deux suffixes peuvent être considérés comme productifs: - et - l'aigle. Les courbes des trois autres (-ózny, -itný, -órny) se développent très lentement, mais montrent une tendance à s'aplatir à la fin de l'axe x inclus dans le graphique. Les graphiques pour le sous-corps médical productive suffix: -álny13. In the medical subcorpus, both -árny and -ózny et le corpus juridique ne montrent qu'un aplatissement très rapidement (peut-être qu'ils atteignent leur taille maximale de vocabulaire), et tandis que -itný et -órny grandissent lentement, mais régulièrement, ils traversent le point de type 100 et s'aplatissent éventuellement sous le point de type 200. Le suffixe -álny dans les textes juridiques se dirige vers le point de type 350, tandis que dans les textes médicaux, il s'agit d'un point de type 800 (cf. l'échelle sur l'axe y). Cependant, dans le corpus juridique, le classement diffère légèrement […] le suffixe -itný arrive à la troisième place en dépassant le suffixe -ózny, qui apparaît presque complètement improductif avec la courbe parallèle à l'axe x. Le suffixe final -órny présente une augmentation très lente et une tendance ultérieure à l'aplatissement. Alors que le graphique du corpus religieux montre trois suffixes productifs -álny, -árny et -ózny, il est à noter que les 5 suffixes analysés semblent être productifs dans les textes économiques. Le classement des suffixes dans les deux corpora remains the same. 13 Ces deux graphiques manquent la courbe d'interpolation pour le suffixe -álny. La raison en réside dans l'ajustement et l'unification de l'échelle de l'axe x pour tous les (sous) corps qui n'ont pas permis de créer ce type de courbe. 3Terminologie | 2021 | 28 Figure 3. Ce n'est pas le cas. Courbes de croissance du croissance du vocabulaire des suffixes analysés dans le vocabulaire des suffixes analysés Fig. 4. Courbes de corpus médical dans le corpus juridique Figure 1. Ce n'est pas le cas. Courbes de croissance du croissance du vocabulaire des suffixes analysés dans le vocabulaire des suffixes analysés Fig. 2. Courbes de corpus de référence dans le sous-corpus scientifique Dans le corpus religieux, les deux courbes de -itný et -órny s'aplatissent bien sous le point de type 100. Si nous résumons les résultats susmentionnés concernant la productivité des suffixes analysés à travers nos données de corpus, nous pouvons affirmer que le suffixe le plus productif est -álny, en tête du classement dans tous les (sous) corpora. Sa productivité semble être la plus élevée dans academic texts and in the medical subcorpus, followed by the reference le sous-corpus scientifique et le corpus (la courbe se dirige vers le point de 700 types), le religieux 7 Jana Levická Usage and Empirical Productivity of International corpus (la Adjectival Suffixes in Slovak Revisited courbe traverse le point de type 600), le corpus économique (la courbe se dirige vers le point de type 500) et enfin le corpus juridique (à son plus haut, la courbe est proche du point de type 350). Le suffixe -árny vient en second et présente la productivité dans 4 des 6 (sous) corps. La forme des courbes suggère qu'il est improductif dans les textes juridiques et médicaux. La productivité la plus élevée de ce suffixe peut être le point de type 400), puis seen in the subcorpus of scientific and academic texts (the curve crosses dans le corpus de référence (la courbe traverse le point de type 300), tandis que dans les textes religieux et économiques, la courbe se rapproche du point de type 300. De même, le suffixe -ózny semble être productif dans 4 des 6 corps. Fait intéressant, il semble être improductif dans le même (sous) corps que le suffixe -árny dans les corps juridiques et médicaux. Il est plus productif dans les textes économiques où la courbe s'étend bien au-dessus du point de type 200, puis dans le corpus de référence où la courbe traverse le même point, tandis que dans les deux corpus restants, la courbe touche le même point, mais semble s'aplatir là-bas (prim-9.0-public-prf) ou ne se dirige que vers ce point dans le corpus religieux. En outre, le suffixe -itný semble être productif dans 4 des 6 corps. La courbe d'aplatissement indiquant l'improductivité peut être vue dans les graphiques des organismes juridiques et religieux. Il est le plus productif dans les textes économiques où la courbe s'étend bien au-dessus de 100 points de type, tandis que dans les trois (sous)corporations restantes, elle Fig. 6. Vocabulary growth curves of analysed suffixes traverse ce point et s'étend plus bas. dans le corpus économique dans le Fig. 5. Vocabulary growth curves of analysed suffixes corpus religieux 5Terminologie | 2021 | 28 The final suffix in the ranking -órny – is productive in 4 out of 6 corLe pora aussi. Son improductivité a été identifiée dans les corpus de référence et religieux. Sa productivité la plus élevée se trouve dans les textes médicaux et économiques où la courbe traverse le point de type 100, dans les textes académiques et scientifiques la courbe se rapproche de ce point et dans les textes juridiques elle traverse à peine le point de type 100. Point de type 25. En conclusion, il peut être dit que les suffixes analysés sont les plus productifs dans les textes scientifiques et académiques ou dans les textes d'un domaine spécial (économie ou médecine), ce qui n'est pas surprenant compte tenu de leur étymologie. Leur productivité, ou plutôt leur degré de productivité, diffère considérablement d'un organisme à l'autre. L'observation la plus intéressante, peut-être, est l'improductivité de trois suffixes dans le domaine juridique et la productivité la plus faible des deux suffixes restants dans le même domaine. Il pourrait indiquer que les textes juridiques ne favorisent pas la créativité lexicale dans la création de nouveaux adjectifs de ce genre. Par rapport à la partie 4, la différence dans le classement des suffixes peut être partiellement expliquée par le phénomène observé par Václav Cvrček (2012) concernant le rapport de type hapax. Selon les expériences de Cvrček, ce rapport a tendance à diminuer de sa valeur maximale de 1 à son minimum local (ibid: 5). Cependant, après ce point, le rapport commence à augmenter à nouveau. Cvrček affirme qu'il s'agit d'une sorte de principe quantitatif général de grandes collections de textes (ibid: 14). La forme de la fonction de type hapax semble être à peu près la même même même pour des langues typologiquement différentes, cependant, la taille d'un échantillon textuel dépend du type de langue. Afin d'atteindre le point minimum de rapport de type hapax, Cvrček déclare qu'un corpus anglais devrait comporter au moins 3 millions de jetons, tandis qu'un corpus tchèque (et nous croyons aussi un corpus slovaque en raison de la parenté typologique des deux langues) devrait comporter jusqu'à 58 millions de jetons. Comme deux sous-corps de notre analyse sont plus petits que la limite de Cvrček, leur rapport de type hapax est situé dans la partie décroissante de la fonction de type hapax. 6. Conclusion à tirer Dans la suite de notre recherche axée sur la productivité des suffixes sélectionnés dans différents corpus et domaines, nous avons réussi à répondre aux deux questions présentées dans la quatrième partie. 1. Nous avons pu prouver que les lemmes de basse fréquence extraits d'un corpus comprennent également des néologismes potentiels, et que, bien que leur 7 6 Jana Levická Usage and Empirical Productivity of International Adjectival Suffixes in Slovak Revisited distribution puisse varier selon les données du corpus, ils peuvent modifier le classement de la productivité basé sur la formule hapax/type. 2. Nous avons identifié et appliqué une modélisation statistique pour l'évaluation de la productivité à travers les distributions de corpora […] LNre. En alimentant l'outil open source avec nos données de corpus, nous avons reçu une modélisation visuelle de la productivité qui nous a permis d'affirmer que la productivité des suffixes analysés diffère non seulement lorsque des textes généraux et scientifiques sont comparés, mais aussi entre différents domaines spécialisés. Nous croyons que la modélisation montre clairement le potentiel réel de chaque suffixe analysé pour produire de nouveaux types dans un domaine respectif. Cependant, les résultats et le classement des parties 4 et 5 de ce document sont plutôt mutuellement incomparables car le premier est basé directement sur des données brutes - le nombre de types et d'haphaxes ou de types de basse fréquence dans un corpus (sous) spécifique, tandis que le second sur les spectres de fréquence attendus pour chaque corpus (sous). En bref, tandis que le premier représente des données réelles, le second cherche à estimer la productivité d'un élément dans le langage spécifique en tant que tel. Par conséquent, pour des corpus plus grands de textes médicaux et juridiques, nous devrions identifier plus d'haphaxes, ce qui pourrait entraîner un classement différent des suffixes. Nos hypothèses pourraient éventuellement être vérifiées dans des recherches futures en analysant des corpus plus étendus comprenant un échantillon représentatif de types de texte pertinents pour des domaines spécifiques, car les genres de texte peuvent également jouer un rôle dans la productivité morphologique d'un élément. Étant donné que même le plus grand corpus ne comprendrait pas tous les mots, nous croyons qu'il est plus raisonnable d'évaluer la productivité morphologique de n'importe quel élément au moyen de méthodes plus sophistiquées que le nombre brut de types ou de jetons. En conclusion, on pourrait dire que nous sommes capables d'identifier la productivité passée dans un modèle ou un élément de formation de mots. Nous pouvons également fournir différentes estimations de son exploitation future, c'est-à-dire la productivité potentielle de Baayen. En outre, même si nous complétons les mesures statistiques par une analyse qualitative, nous devrions prendre en compte un autre fait: comme le soutient à juste titre Fernández-Domínguez, les prédictions probabilistes de la productivité morphologique devraient être perçues dans le contexte de facteurs extralinguistiques et, en particulier, de ceux impliquant les besoins de dénomination d'une communauté linguistique. "S'il n'existe pas de besoin de dénomination, aucune formation de mots productive ne peut avoir lieu" (Fernández-Domínguez 2013: 438). 7 7Terminologija | 2021 | 28 Reconnaissances L'article a été écrit dans le cadre du projet Corpus national slovaque soutenu par by the Slovak Academy of Sciences, Ministry of education, Science, research and le Sport de la République slovaque, le Ministère de la culture de la République slovaque et l'Institut de linguistique Ľudovít Štúr de l'Académie slovaque des sciences. Liste des sources Le corps national slovène. Le corps prim-7,0 francs. Bratislava: Jazykovedný ústav Ľ. Štúra SAv 2018. Il s'agit d'une ville située dans la région de Bratislava. Il est accessible à l'adresse suivante: https: korpus.sk. Le corps national slovène. Corpus prim-9.0-public-prf. Il s'agit d'une société qui est située dans l'État de l'Union européenne. Bratislava: Jazykovedný ústav Ľ. Štúra SAv 2020. Il s'agit d'une ville située dans la région de Bratislava. 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