La structure des événements: une analyse computationnelle

Sylvie Ratté Department of Brain & Cognitive Sciences Massachusetts Institute of Technology

sylvie@psyche.mit.edu

Introduction

Bonjour à tous et bienvenu...

TRANSPARENT page titre

• Il me fait plaisir de revenir dans ma ville natale et plus spécialement dans ce pavillon qui me rappelle de bons souvenirs...

• Il manque cependant quelque chose à la présentation que Monsieur Claude Paradis a fait de moi.

• J’ai fait un baccalauréat en mathématique à l’UQAM et ensuite une maîtrise en mathématique-informatique avec spécialisation en IA, puis un doctorat en linguistique.

• Pour certains, la transition est étonnante, mais c’est en fait une transition naturelle si l’on est déçu par l’IA.

Dans mon mémoire de maîtrise, je me suis intéressée aux SOLUTIONS proposées en IA pour ce qui est du problème général, que j’énoncais comme suit:

(1) Comment un ordinateur peut-il être programmer afin qu’il puisse comprendre la langue naturelle?

À ce moment-là, j’étais convaincue que certains programmes comprenaient la langue naturelle. J’ai donc naturellement et nécessairement évalué différents types de représentations pour ensuite construire le programme qui puisse me convaincre de la validité de l’énoncé suivant:

(2) mon programme comprend la correspondance commerciale

La restriction du domaine à la correspondance commerciale se justifiait. Je prenais alors pour acquis la thèse courante en IA à l’effet que si le domaine est suffisamment restreint, le programme simule au sens fort le comportement humain i.e. que le comportement de la machine est analogue au comportement humain, analogue dans un sens qui soit scientifiquement intéressant.

TRANSPARENT Winograd

(3) the important properties of languages will be explained through the way different aspects of language are processed and the ways these processes interact in language use. Through

15 décembre 1994 Université Laval, Québec

studying the structure and behavior of computer programs which carry out ‘analogous’ processes, we will develop a better understanding of this interaction. (Winograd, 1977, p. 173)

Mais, la construction d’un programme i.e. d’un algorithme exige des choix de représentations et des choix d’opérations.

Ces choix ne doivent pas être guidés ou contraints par l’organisation physique des ordinateurs mais doivent plutôt être guidés et contraints par une théorie linguistique donnée.

Toutes les représentations qui étaient disponibles souffraient des mêmes problèmes théoriques, en fait, elles souffraient de deux grands problèmes:

(4) a. Quels sont les principes qui limitent les constructions?

b. Quels tests permettent de choisir entre une représentation et une autre?

Il suffit d’essayer avec le petit bagage de primitives fournies par l’auteur-programmeur de construire nos propres représentations pour se rendre compte de l’ampleur du problème.

En fait, la raison pour laquelle je me suis intéressée à la linguistique, c’est que l’énoncé “mon programme comprend la correspondance commerciale” n’était pas valide.

Au mieux pourrait-on, pour le rendre valide, le reformuler de la manière suivante:

(5) On peut dire que mon programme comprend la correspondance commerciale

Autrement dit, je savais très bien et était capable d’expliquer pourquoi mon programme “comprenait” la correspondance commerciale mais ce que j’avais espéré c’est qu’il m’apprenne quelque chose sur la compréhension de la langue naturelle chez l’homme.

En d’autres termes, pour que l’analogie soit théoriquement productive, il faut être capable de donner une théorie computationnelle du problème à résoudre et ce, avant, de construire des algorithmes.

En fait, il s’agit d’analyser le problème qui nous intéresse à un niveau d’abstraction approprié. C’est pourquoi mon exposé est organisé comme suit:

1 Un mot sur l’approche computationnelle

2 La notion d’événement

3 Modèle

4 Classification aspectuelle et modélisation

5 Applications

1. Un mot sur l’approche computationnelle

1.1 L’approche computationnelle en général Adopter une approche computationnelle pour étudier un objet particulier, c’est également pouvoir étudier cet objet selon trois niveaux d’abstraction. Le niveau du mécanisme, le niveau algorithmique et le niveau computationnel présentent les caractéristiques suivantes (Marr, 1982):

TRANSPARENT Niveaux d’analyse

niveau du mécanisme Description de la tâche des éléments physiques du cerveau (ou de l’ordinateur). niveau algorithmique Description de l’algorithme qui contrôle l’activité du matériel. Cette ap-

proche offre une variation presqu’infinie sur les mises en oeuvres possibles puisque celles-ci dépendent du matériel disponible.

niveau computationnel Le plus haut niveau d’abstraction. il s’agit d’analyser le problème en terme de traitement de l’information, c’est-à-dire de déterminer ce qui est “calculé” et pourquoi, et de fournir des modèles mathématiques de ces problèmes.

En somme la théorie computationnelle tente de répondre au “quoi” et au “pourquoi”. L’algorithme tentera ensuite de répondre au “comment”. Les deux aspects centraux de toute analyse computationnelle sont:

(1) les Représentations et

(2) les Opérations (traitement de l’information).

En fait, on peut même affirmer que le choix d’une représentation appropriée constitue l’aspect le plus important puisque tr¡es souvent ce choix contraint naturellement le type d’opérations admissibles (accès, manipulation).

En gardant ces distinctions à l’esprit, voyons un peu les domaines de recherche qui nous intéressent. Puisque le problème général posé par la “compréhension des langues naturelles” continue de nous

captiver, tout ce qui touche la sémantique conceptuelle et lexicale m’intéresse.

1. formalisation sémantique et modélisation informatique (Montague, Davidson, Verkuyl)

2. recherche en sémantique lexicale (Jackendoff, Hale & Keyser, Bouchard)

3. théorie des analyseurs et des interpréteurs: incidences des rôles thématiques dans le choix des rattachements, restrictions sélectionnelles, sémantique des prépositions (Gibson)

Supposons que l’on possède un début de solution à ce problème.

TRANSPARENT compréhension de la LN lire la question de Webber sur le transparent

Parce que c’est bien de cela en partie qu’il s’agit i.e.

(6) Comment obtenons-vous, à partir d’un énoncé, les aspects dumonde qui nous sont utiles?

En d’autres termes,

(7) Grâce à quel type de représentations pouvons-nous capturer cette information et la rendre accessible pour planifier nos décisions et nos actions?

L’hypothèse de solutions nous est suggérée par la théorie des modèles (cf. TRANSPARENT). La solution consiste à construire à partir d’un énoncé (et son interprétation) une structure re-

lationnelle (au sens de Craik (1943), c’est-à-dire un modèle, correspondant au monde “extérieur” (Johnson-Laird, 1983; Johnson-Laird, 1988).

Ultimement, l’ordinateur doit être capable de calculer une représentation symbolique des événements. La représentation choisie doit rendre explicite le rôle des participants dans l’événement décrit et permettre de bâtir des inférences appropriées.

Voyons donc ce que cette représentation devrait couvrir.

2. La notion d’événement

Linguistiquement, on sait que la représentation d’un événement doit rendre compte de plusieurs aspects, dont les plus importants sont très certainement:

TRANSPARENT 4 dimensions

(8) a. la dimension actancielle: qui fait quoi à qui,

b. la dimension thématique: distinction du thème de sa localisation

c. la dimension aspectuelle: action en cours, terminée, etc.

d. la dimension temporelle: hier, aujourd’hui, demain

Ces quatre aspects soulèvents des questions essentielles pour ce qui est du choix d’une représentation appropriée.

Les dimensions aspectuelle et temporelle exigent que l’on réponde à la question “qu’est-ce qu’un événement?” (MONTRER (c) et (d))

Les dimensions actancielle et thématique exigent à leur tour que l’on réponde à la question “qu’estce qu’un participant?” (MONTRER (a) et (d))

TRANSPARENT les questions

Cette question à son tour en soulève une autre: “pourquoi semble-t-il exister un ensemble plus ou moins fini de types de participations (ou rôles thématiques)?”

(9) a. qu’est-ce qu’un événement ?

b. qu’est-ce qu’un objet qui participe a un événement i.e. qu’est-ce qu’un participant ?

c. pourquoi semble-t-il exister un ensemble plus ou moins fini de types de participations (ou rôles thématiques)?

Nous prendrons les deux questions séparément (MONTRER les deux questions). En commencant par la question (b) “qu’est-ce qu’un participant?” – autrement dit, que sous-tend la notion de rôle thématique.

2.1 Rôles thématiques On peut cerner ici deux grandes approches:

A) L’approche indexicale C’est l’approche, pourrait-on dire, standard. Qui se réalise en GB par le critère-θ. Originalement, la grammaire des Cas de Fillmore appartient aussi à cette approche. Pourquoi “indexicale”?: parce que le contenu sémantique des rôles en question n’est pas pris en compte. Ce sont les étiquettes elles-mêmes qui sont importantes.(Dowty, 1991)

Je vais donner un exemple de ce comporte ce type d’approche. (Parsons, 1990)

Nous avons ICI deux types d’entrées lexicales: l’entrée (1) est inspirée de la proposition de Davidson revue et augmentée par Castañeda, l’entrée (2) est inspirée de Parsons.

Prenons celle illustrée en (2).

TRANSPARENT: arbre pour la phrase: Le livre est donné à Claire par Pierre.

L’arbre suivant a été généré automatiquement par un analyseur couplé à un module qui manipule des expressions formelles (Bouchard & Emirkanian).

Expliquer l’arbre d’analyse.

Notons que dans un tel système, les rôles n’ont pas pour but de sélectionner des arguments; ils identifient simplement les objets qui devraient porter ces rôles, de sorte que lors de l’interprétation de (11a), le résultat sera vrai si dans notre modélisation du monde, Pierre peut être considéré (donc interprété) comme un agent (peu importe ce que cette notion sous-tend), elle sera fausse autrement (11b). ^{1}

(11) a. Pierre a donné le livre à Claire.

b. Le marteau a donné le livre à Claire.

B) L’approche conceptuelle L’autre approche pour définir les rôles thématiques i.e. les participants consiste à définir les rôles grâce à des configurations particulières formées avec des opérateurs de base (ex. le premier argument de l’opérateur GO est interprété comme un thème, le premier argument de l’opérateur CAUSE est interprété comme un agent, etc. Notons que cette approche revient à adopter une décomposition du sens des mots grâce à un ensemble fini de primitives.

Est-ce qu’un calcul utilisant ces représentations nous donne une sémantique? Disons computationnelle? On retombe encore sur le problème du contenu sémantique des primitives elle-même.

Soit l’on adopte une approche “formaliste” et qu’on dit occupez-vous de la syntaxe (i.e. de vos représentations), la sémantique s’occupera d’elle-même Soit l’on tente d’établir un lien avec d’autres types de représentations (ex. visuelle, système de croyance,e tc.) pour compléter le modèle.

C’est la seconde approche qui nous intéresse ICI plus particulièrement.

Pour le moment, nous avons regardé uniquement les participants. Regardons maitenant ce que la notion d’événement peut nous fournir.

Autrement dit, au lieu de se demander “qu’est-ce qu’un participant” (NOTE c’est bien cette question qui nous fait choisir, dans une certaine mesure, les primitives (AFF, CAUSE, etc.) demandonsnous plutôt, encore une fois “qu’est-ce qu’un événement” en essayant cette fois de ne pas laisser le rôle des participants déterminer les primitives et les structures mais plutôt laisser l’événement lui-même (i.e. sa structure aspectuelle et temporelle) guider la construction.

(12) un événement n’est pas que la caractérisation des objets (leur fonction) qui le composent mais c’est également la caractérisation des interactions entre ces objets.

2.2 Critères pour une représentation Plusieurs types de représentation, de schématisation, de théorie, de pseudo-théorie ont été proposé dans la littérature, ce qui émerge plus spécifiquement c’est l’idée de décomposer l’événement en phases ou en étapes. On trouve cette idée chez Moens & Steedman, chez vanVoorst, et plusieurs autres. Prenons Moens & Steedman, puisque le modèle est assez simple.

1 Certains programmes de l’IA mais aussi en LC ont tentés d’utiliser les étiquettes thématiques somme des ensembles

de restrictions sélectionnelles. Il est important de noter que cette approche sélective n’explique pas les

correspondances spécifiques, ni les syncrétismes. Selon cette définition, l’anomalie sémantique de (10) doit être

décrite comme une faute, comme un non respect de la règle qui veut que le verbe maudire nécessite une sorte

d’agent. Selon une définition interprétative, la hache devient, par son utilisation avec maudire, une sorte d’agent;

elle devient pour ainsi dire animée.

(10) Et la hache maudit les hommes. (Victor Hugo, Les Contemplations)

La solution interprétative souffre d’un problème cependant, et c’est celui de définir l’interprétation des étiquettes

agent, thème, patient, etc. Car, comme l’a montré Dowty entre autre, il est difficile d’intepréter de manière stable

chacune de ces étiquettes pour un ensemble de verbes donné ou même pour un même verbe (ex. Cette couleur bleue

donne du relief à cette peinture).

Solution envisageable: passer des types de rôle (ex. agent , inst, etc.) à des rôles individuels (constructeur,

construit, donneur, donné, etc.). Mais cette solution n’est en fait qu’un report du problème.

TRANSPARENT Moens & Steedman

Pour Moens & Steedman, le noyau d’un événement comprend:

1. un processus préparatoire

2. un point de culmination

3. un état conséquentiel

Par exemple, pour “Jean a atteint le sommet”, EXPLIQUER Admettons, pour l’instant que l’idée de décomposer l’événement en étapes ou phases est nécessaire.

Mais n’oublions pas cependant que la notiuon d’événement comporte un autre aspect: rôles thématique.

En fait, ce qu’on aimerait c’est une représentation qui permettent à la fois d’isoler et d’intégrer nos quatre dimensions: l’actanciel, le thématique, l’aspectuel et le temporel.

TRANSPARENT Jackendoff

Peu de chercheurs ont tenté une telle intégration (montrer Jackendoff et expliquer).

TRANSPARENT retour à Croft

Croft a cependant une proposition qui pointe, selon nous, dans la bonne direction. Il propose de voir l’événement comme une chaîne causale qui s’établit entre les participants. En d’autres termes, causalement parlant, les participants sont toujours ordonnés.

Le problème c’est que mis à part le fait qu’il mentionne une chaîne “causale”, cette relation (ou est-ce “les relations”) qui tient les participants ensembles n’est pas définie. Pour une approche computationnelle, cette relation est cruciale.

Le modèle que nous proposons tient compte du fait que quatre dimensions sémantiques sont cruciales pour la description d’un événement.

3. Modèle proposé

Avec ces remarques en tête, reprenons nos deux questions:

(13) a. Qu’est-ce qu’un événement?

b. Qu’est-ce qu’un objet/individu?

Commencons par la question (b): qu’est-ce qu’un objet, quel est sa structure...

TRANSPARENT les objets...

De mon point de vue, un objet / individu est un événement qui a une certaine stabilité. J’entends par là, qu’un objet n’est pas hors du temps, un objet a un développement spatio-temporel. CITATION

Il faut encore garder à l’esprit qu’un événement n’est pas que la caractérisation de ses participants mais c’est également la caractérisation des interactions entre ces participants.

Si l’on suppose que les objets ont cette structure, kqu’en est-il des événements?

TRANSPARENT les événements...

Supposons maintenant que ces rectangles représentent les changements traversés par les objets. Par exemple, ICI, A et B interagissent i.e. partagent un moment. Désormais, en relation, ils interagissent ensuite avec l’objet C. Finalement, l’objet B disparaît. On peut penser qu’il est détruit ou qu’il est ailleurs i.e. son identification, son déploiement est désormais liée à un autre objet.

Donc, vue dynamiquement, un objet franchit des étapes. L’objet (l’individu) naît (ou apparaît), change, se modifie, meurt ou disparaît, se joint à d’autres, interagit avec les autres. Ce sont justement ces interactions qui font les ‘événements’. Autrement dit, un événement est un ensemble, ou plus exactement, une séquence d’interactions donnée. EVIDENCES de (Newtson and Engquist, 1976; Newtson et al., 1977; Leslie and Keeble, 1987; White, 1988; Michotte, 1954; Michotte, 1961)

Le modèle que nous proposons est en fait une machine abstraite où chaque objet est associé à une place = une position dans la réalisation de l’événement.

Les transitions représentent ici des interactions entre les objets. Cette représentation est une “machine” dans le sens qu’elle peut être exécutée: mais voyons d’abord comment cela fonctionne.

3.1 Mécanisme simple Le modèle lui-même, c’est-à-dire sa structure relationnelle, s’inspire en partie des réseaux de Petri. Dans sa thèse, Petri présenta ce modèle de machine abstraite dans le but de simplifier l’analyse des systèmes comprenant des processus s’exécutant en parallèle. La description formelle d’un réseau comprend un ensemble de places S, un ensemble de transitions T, une relation de flot F et une fonction de marquage chargée d’insérer des jetons dans certaines places. Ces jetons servent ensuite à lancer l’exécution du réseau en observant des règles précises pour franchir les transitions. Mais voyons brièvement comme cela fonctionne.

TRANSPARENT réseau simple

Un triplet N = (S,T,F) est un réseau ssi

• S et T sont des ensemble disjoints,

• F : (S X T) → (T X S), est une relation binaire, la relation de flot de N.

Grâce à cette définition simple, la structure présentée en (14) définit un premier réseau de Petri.

(14) S = { s1, s2, s3, s4, s5 } T = { t1, t2, t3, t4 } F = { (s1,t1), (t1,s2), (t1,s3), (s2,t2), (t2,s4), (s3,t3), (t3,s5), (s4,t4), (t4,s1), (s5,t4) }

Dans la plupart des cas que nous présenterons, nous utiliserons la représentation graphique de la structure du réseau, plus visuel, plutôt que sa définition algébrique. Le graphe du réseau (14) est présenté à la figure suivante.

TRANSPARENT mise à jour

Par convention, dans les réseaux de Petri, on représente les transitions par des rectangles et les places, par des cercles. Les arcs reliant les places et les transitions représentent ainsi la relation de flot. La directionalité du réseau ainsi définie par la relation de flots permet de distinguer les places appartenant au pré-ensemble d’une transition (arcs entrants) des places appartenant au post-ensemble de cette transition (arcs sortants).

Pré-ensemble d’une transition; Le pré-ensemble, noté *t, d’une transition t est défini par l’ensemble des places entrantes de la transition, ou en termes plus techniques par: s t.q. (s,t) e F

Post-ensemble d’une transition; Le post-ensemble, noté t*, d’une transition t est défini par l’ensemble des places sortantes de la transitions, ou en termes plus techniques par: s t.q. (t,s) e F

Habituellement, on associe également à la structure une fonction M, dites fonction de marquage, chargée de marquer le réseau avec l’aide de jetons. Cette fonction permet ainsi d’initialiser le réseau qui pourra dès lors se prêter au jeu du déclenchement qui se définit comme suit:

Le jeu du déclenchement;

• Condition pour déclencher une transition t: chaque s e *t doit être marquée

• Déclenchement (partie I):un jeton est enlevé de chaque place s e *t ;

• Déclenchement (partie II):un jeton est ajouté dans chaque place s e t* .

Le jeu du déclenchement définit la principale caractéristique de la structure d’un réseau de Petri, son aspect dynamique. Ainsi,

(1) chaque place appartenant au pré-ensemble d’une transition doit posséder au moins un jeton pour que la transition puisse être déclenchée. Dans le réseau dont le graphe marqué est présenté à la figure 12, le pré-ensemble de la transition t1, soit l’ensemble comportant la place s1, est complètement marqué.

TRANSPARENT MISE A JOUR....

(2) lorsqu’une transition est déclenchée, on enlève un jeton dans chaque place constituant le préensemble de la transition et l’on ajoute un jeton dans chaque place formant le post-ensemble de la transition. La transition t1 dans le réseau marquée de la figure 12 peut donc être déclenchée donnant lieu au graphe de la figure 13.

Dans cette configuration, les transitions t2 et t3 peuvent être déclenchées en parallèle. Si l’on choisit t2, le graphe obtenu sera celui de la figure 14. La transition t4 ne peut être déclenchée (la place s5 n’étant par marquée). On procède donc en déclenchant t3 donnant lieu au graphe de la figure 15, pour finalement déclencher t4 et revenir ainsi sur la configuration de départ (figure 12). On notera que les transitions t2 et t3 peuvent aussi être déclenchées en parallèle.

En conséquence, chaque moment particulier de l’exécution peut être identifié par le simple jeu du déclenchement permettant ainsi de représenter naturellement les informations temporelles et aspectuelles. Fait intéressant à noter, une variante de ces structures a aussi été utilisée pour représenter des actions et des croyances dans des systèmes de planification (Drummond, 1987).

3.2 Sur la notion de transition La notion de transition ici est cruciale. C’est par elle que l’on définit la structure de l’événement, et c’est elle qui définit le changement (au sens large) par lequel passe un objet, changement qui pourra être provoqué par l’objet lui-même ou par un autre objet (actancialité). Les places sont en fait des descriptions de configurations, on retrouve là l’aspect thématique.

Mais voyons d’abord la notion de transition elle-même. J’utiliserai un exemple de Pustejovsky (dont notre modèle bien que développé séparement, peut être envisagé comme une extension).

(15) a. la porte est fermée.

b. Pierre a fermé la porte.

Dans une approche décompositionnelle: cette alternance a été décrite comme suit:

(16) a. pour (a): y BECOME NOT-OPEN b. pour (b): x CAUSE y TO BECOME NOT-OPEN

On se rend compte de la difficulté de décomposer le sens des mots (not-open = fermer ou est-ce plutôt not-closed = ouvrir).

Comme le note Pustejovsky cependant, l’aspect central de la décomposition minimale d’un mot tel que fermer c’est qu’elle introduit une opposition: entre fermer et non-fermer. En (b), cette opposition est prédiquée de différents sous-événements, en (a), cette opposition demeure implicite.

TRANSPARENT [T [P ¬fermer(porte)] [S fermer(porte)]]

Voilà pour la notion de Transition. Envisageons maintenant la dimension aspectuelle du modèle...

4. Classification aspectuelle et modélisation Classification de Vendler/Aristote:

Zeno Vendler distingue (à la suite d’Aristote) quatre classes aspectuelles:

TRANSPARENT classes aspectuelles

1. les états (ex. savoir);

2. les achèvements (ex. remarquer)

3. les activités (ex. courir);

4. les accomplissements (ex. construire) et Pour les verbes d’achèvement: ex remarquer: (17) Ne veut pas dire que l’action de remarquer a

duré 3 secondes mais bien que la phase précédent le fait de Remarquer a duré 3 secondes. Meme chose pour ‘atteindre le sommet’.

(17) Jean a remarqué cet étrange bonhomme en 3 secondes.

(18) Jean a atteint le sommet en 2 heures. Comme Dowty, Verkuyl et Tenny (parmi beaucoup d’autres) l’ont remarqué, il existe une corréla-

tion étroite entre les activités et les accomplissements.

Exemple:

(19) a. Jean a construit une maison. vs. Jean a construit des maisons. b. Jean a couru jusqu’à l’épicerie/ le marathon. vs. Jean a couru.

(20) a. Jean a construit une maison en 2 jours / #pendant 2 jours. b. Jean a construit des maisons *en 2 jours / pendant 2 jours

(21) a. Jean a couru le marathon en 3 heures / #pendant 3 heures. b. Jean a couru *en 3 heures / pendant 3 heures.

Prenons construire:

TRANSPARENT construire et “become”

Imaginons que le déploiement de cette place soit associé à l’objet Max et que le déploiement de cette place soit associé à l’objet maison dans une phrase telle que Max a construit la maison.

Je ne m’occuperai que de la deuxième transition ici, celle que j’ai noté T-i. En fait, cette transition qui est associée à la phase de réalisation de l’événement, nous fait passer

de la configuration où “il n’y a pas de maison” à une configuration où “il y a une maison”.

Cette transition rappelle en fait l’opérateur T de Pustejovsky (dessiner le truc) qui analyse ’construire’ de cette manière.

Supposons maintenant que cette transition soit:

a) itérative.

b) son co-domaine (ce qui caractérise le ‘après’) limite l’application répétée de la fonction T-i

c) cette fonction particulière soit une fonction qui construit l’intégrité d’un objet (la fonction inverse T-bar-i permettra de détruire des objets).

En fait, ce que nous tentons de faire ici c’est d’intégrer ce que “semble signifier” become. Dans cet ordre d’idée, et relativement à (a), la fonction transitionnelle s’applique tant et aussi

longtemps que le co-domaine (ou le domaine) de la fonction est disponible.

Imaginons maintenant que cet objet sur lequel j’ai pose des jetons soit l’objet direct du verbe “construire” dans la phrase “Max construit la maison”. Imaginons également que ces jetons constituent les parties de cet objet “maison”, i.e. que ces jetons representent une partition de l’intégrité de l’objet “maison”.

Déployons maintenant la séquence d’exécution de cette transition:

TRANSPARENT déploiement

Viendra un moment où le passage transitionnel itératif nous permettant de passer de: ¬ maison(x) à maison(x), ne pourra plus s’effectuer. L’événement est, dans ce cas, terminatif ou dénote un accomplissement. La même remarque pourrait s’appliquer à l’inverse pour un verbe comme ‘manger’, sauf que dans ce cas, on passe de ¬ pomme(x) à pomme(x) et c’est le domaine de la fonction qui limite son application.

Par contre, si ces jetons sont en quantité non énumerable i.e. si la partition de l’objet direct n’est pas effectivement réalisable, le passage transitionnel n’est plus effectif et l’événement est duratif ou dénote une activité.

Ce que j’illustre simplement ici ce sont les effets aspectuels bien connus à l’effet que lorsque l’objet direct est individué, l’événement est un accomplissement, sinon il est interpretable comme une activité.

Nous avons jusqu’à maintenant une transition (et son inverse) qui affecte l’intégrité d’un objet.

TRANSPARENT Types de transitions

D’autre type de transition sont possibles: notamment celles qui affectent la localisation d’un objet. Avec ’courir’:

dans le cas du ’marathon’, Max parcourt (épuise) l’objet direct. Encore une fois, si cette objet est énumérable (par définition un objet direct ’absent’ est non énumérable), l’énoncé dénote un accomplissement (Max a couru des marathons), tandis que si cet objet est non énumérable, l’énoncé dénote une activité.

Avec un syntagme prépositionnel (et aussi avec des syntagmes résultatifs), nous envisageons une autre possibilité pour délimiter l’exécution de cette transition.

Nous avons là une transition qui affecte, dans un sens général, la localisation d’un objet. Puisque le temps nous presse un peu. Résumons les transitions que nous avons proposées:

• T-i, T-bar-i: modification de l’intégrité (verbes de création et de destruction);

• T-L, T-bar-L: modification de la localisation (d’une relation) d’un objet (verbes de parcours)

• T-p, T-bar-p: modification d’une propriété d’un objet (verbe de changement d’état)

Ces types de changements sont également ceux que reconnaissent bon nombre de chercheurs en sémantique lexicale (hale et keyser (construire, manger vs. entrer, sortir)

NOTE la duree temporelle d’une transition n’est pas pertinente. Sa projection pourra l’etre. Uniquement des moments aspectuels au sens de Verkuyl (qui voit d’ailleurs le verbe comme un odomètre).

NOTE: les morceaux sont parfois exprimés. ex. Jean a tondu la pelouse par section de 1m carré.... Revenons maintenant à la définition des liens entre les interfaces. Qu’est-est-il de la construction

d’un modèle complet.

5. Applications

Nous avons mentionné que nous désirions:

1. intégrer les quatre dimensions relatives à l’événement

2. faire des liens avec d’autres types de représentations

3. en passant nous avons mentionné que la structure était exécutable

Nous visons la construction d’un modèle complet. Le modèle SMS de Marr et Vaina est une représentation fonctionnelle des événements, plus spécifiquement des actions qui est entièrement compatible avec le notre. (Marr and Vaina, 1982; Vaina, 1983)

Cette possible interaction du visuel et du langagier nous font penser que le modèle lui-même, bâti comme une machine peut donc être exécuté et générer soit (a) des expressions formelles ou (b) avec des informations complémentaires, des images correspondant aux énonés.

TRANSPARENT Le cercle met le triangle dans le carré.

C’est sur cela que nous travaillons présentement et également sur l’incidence des types de changement sur le problème de rattachement dans les analyseurs.

Merci.

Bibliographie

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