Approche cognitive de la traduction dans les langues de spécialité : vers une systématisation de la description de la conceptualisation métaphorique

Département de linguistique et de traductionLa conceptualisation métaphorique est un processus fondamental de la pensée largement mis en oeuvre dans la modélisation scientifique, y compris en biomédecine. Pour accéder à la compréhension des textes scientifiques, il est essentiel de pouvoir appréhender les métaphores conceptuelles parcourant le domaine de spécialité envisagé. Selon notre hypothèse de travail, non seulement la conceptualisation métaphorique fonde la spécificité d’un domaine, mais encore sous-tend-elle en grande partie la terminologie et la phraséologie des langues de spécialité. En maîtriser le repérage procure donc un outil cognitif puissant permettant de fonder un grand nombre de décisions traductionnelles. Le présent article fait état d’une méthodologie autorisant la description systématique de collocations motivées par une conceptualisation métaphorique sous-jacente. La question du repérage des unités lexicales témoignant d’une conceptualisation métaphorique (« indices de conceptualisation ») sera abordée, puis une caractérisation de collocations mises en jeu autour de ces unités lexicales particulières sera proposée. La description des collocations sera envisagée à l’aide des fonctions lexicales de la Théorie Sens-Texte, lesquelles pourront être utilisées afin de faciliter le passage d’une langue à l’autre.Metaphorical conceptualization is a fundamental process of thought in scientific modelling, including that of biomedicine. In order to understand the meaning of scientific texts, a reader must be able to grasp the conceptual metaphors of a domain. According to our working hypothesis, metaphorical conceptualization underlies not only the specificity of a domain, but also the terminology and phraseology of languages for specific purposes. To master the identification of these conceptual metaphors is to possess a powerful cognitive tool that guides the translator in making many translation decisions. This article presents a methodology that provides for the systematic description of collocations motivated by underlying metaphorical conceptualizations. The identification of lexical units that are indices of metaphorical conceptualization will first be described ; then a characterization of collocations in which these lexical units participate will be proposed. The description of these collocations will be carried out using lexical functions (Meaning-Text Theory), which facilitate the passage from one language to another

Lexique médical unifié pour le Portugais - UMLP

La médecine est un domaine caractérisé par une terminologie spéci que. C’est pour cela qu’elle a une position très spéciale, non seulement en raison du nombre impressionnant de termes mis en jeu, mais aussi par les efforts internationaux déjà consacrés pour établir des terminologies standardisées. Ces terminologies, créées principalement de forme manuelle, jouent un rôle clé dans le traitement de l’information et des connaissances médicales. Pour le portugais, il n’existe qu’une seule grande terminologie standardisée, et ce, pour la variante brésilienne. C’est pour cette raison que notre travail consiste à créer et à maintenir (semi-)automatiquement un dictionnaire électronique uni é et évolutif pour le portugais luso-africain, à partir de diverses terminologies collectées sur la toile, également de forme (semi-)automatique. Le codage de ces terminologies selon un même langage informatique de balisage générique a relevé plusieurs dif cultés qui ont dû être résolues, a n de pouvoir faire l’uni cation intra-terminologique. Cette étape a souligné plusieurs problèmes que nous avons résolu de diverses formes en fonction du type de problème : soit par l’application des règles du Nouvel Accord Orthographique, soit par une distance d’édition. Ce n’est qu’après être passé par ces différentes étapes que nous pouvons alors fusionner nos données a n de corriger les problèmes d’uni cation inter-terminologiques alors apparus lors de la fusion. C’est ainsi que nous obtenons le plus grand dictionnaire médical luso-africain de plus de 81.000 termes, où sont également précisées, quand disponibles, les variantes brésilienne

La métaphore terminologique sous un angle cognitif

Nous nous proposons dans cet article d’aborder le cas de la métaphore terminologique à la lumière des plus récentes études cognitives mettant en valeur la nature et le fonctionnement de celle-ci. De façon plus proactive, il s’agira d’analyser si l’examen de la métaphore terminologique au moyen de méthodes développées en sciences cognitives nous dévoile un outil paradigmatique qui oriente et construit la pensée. Dans cette approche, nous constaterons que la métaphore terminologique n’est pas uniquement une question de langage, mais concerne aussi la structuration conceptuelle. Pour expliquer en quoi consiste ce type de métaphore nous nous plongerons dans le domaine d’application de la cardiologie.This article deals with the terminological metaphor in the light of the most recent cognitive research which highlights its nature and functioning. More proactively, can the study of the terminological metaphor in such a background serve as a paradigmatic tool to direct and construct thought? From this angle one may find that the terminological metaphor is not only a question of language but it also concerns conceptual structuring. In order to explain this type of metaphor the field of cardiology will be explored

Apprentissage par transfert pour l’extraction de relations pharmacogénomiques à partir de textes

International audienceThe extraction of relationships between named entities is a required task for text mining, particularly in the biomedical field, this task allows to synthesize the available knowledge in a lot of publications. Recently, deep learning approaches have significantly improved performance in relation extraction task. However, the biomedical data complexity is a major challenge facing this approach. Current architectures do not fully perform in particular relation extraction (i.e., pharmacogenomics, protein-molecule). In this work, we propose architectures that bring in a significant improvement to this task. On the other hand, obtaining a large amount of annotated data in the biomedical field is challenging and expensive, in attempt to cover this lack of data transfer learning is used. In this context, we have opted for two transfer learning strategies: frozen and fine-tuning. Our BERT-CNN-segmentation architecture with the fine-tuning strategy achieve the new state-of-the-art results on two benchmark biomedical corpora with 32.77 % absolute improvement in F-macro on PGxCorpus and 1.73% absolute improvement in F-micro on the ChemProt. These results show the usefulness of transfer learning and the improved performance of the BERT transformers through the exploitation of local latent information in the representation vectors by reinforcing this information with the structural information resulting from sentence segmentation.L’extraction des relations entre les entités nommées est une tâche primordiale pour la fouille de textes, notamment dans le domaine biomédicale où cette tâche permet de synthétiser les connaissances disponibles dans les nombreuses publications du domaine. Récemment, les approches de l’apprentissage profond ont considérablement amélioré les performances d’extraction de relation. Cependant, la complexité des données biomédicales met en défi ce type d’approche. Les architectures actuelles ne répondent pas totalement à la problématique de l’extraction des relations particulières (i.e., pharmacogénomiques, protéine-molécule). Dans ce travail, nous proposons des architectures qui apportent une amélioration significative à cette problématique. D’autre part, l’obtention de nombreusesdonnées annotées dans le domaine biomédical est coûteuse, pour pallier ce manque de données nous avons utilisé des méthodes d’apprentissage par transfert. Dans ce cadre, nous avons opté pour deux stratégies d’apprentissage par transfert frozen et fine-tuning. Notre architecture BERT-CNN-Segmentation avec la stratégie fine-tuning dépasse l’étatde l’art dans les deux corpus biomédicaux références avec 32.77 % amélioration absolue en F-macro sur PGxCorpus et 1.73% amélioration absolue en F-micro sur le corpus ChemProt. Ces résultats montrent l’utilité de l’apprentissage par transfert et l’amélioration des performances du transformateur BERT à travers l’exploitation de l’information locale latente dans les vecteurs de représentation en renforçant cette information par l’information structurale issue de la segmentation des phrases

Le vocabulaire médical du point de vue des trois fonctions primaires.

This thesis falls within the framework of the Three Primary Functions theory based on Z. Harris’s distributionalist theory (predicative function, argumental function and actualizing function), as well as in the line of work that does not distinguish between general and specialized languages considering their syntactic and semantic functioning. The medical terminology is described here in the context of the sentence. We analyzed the medical terms according to their argumental or predicative employment. This analysis led to the development of databases. A query interface has been developed subsequently, to allow potential users to conduct targeted research.Cette thèse s’inscrit à la fois dans le cadre de la théorie des trois fonctions primaires qui s’inspire de la théorie distributionaliste de Z. Harris (la fonction prédicative, la fonction argumentale et la fonction actualisatrice) et dans la lignée des travaux qui ne distinguent pas la langue générale des langues spécialisées, du point de vue de leur fonctionnement syntaxique et sémantique. La terminologie médicale est décrite, ici, dans le cadre de la phrase. Nous avons analysé les termes médicaux selon leurs emplois prédicatifs ou argumentaux. Cette analyse a donné lieu à l’élaboration de bases de données. Une interface d’interrogation a été élaborée, par la suite, afin de permettre aux utilisateurs potentiels d’effectuer des recherches ciblées