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Exploitation de mod\`eles distributionnels pour l'\'etude de la nomination dans un corpus d'interviews politiques (Speaker-specific semantic variation representations using vector space models)

En analyse de discours (AD), la nomination d{\'e}signe la recat{\'e}gorisation du r{\'e}f{\'e}rent par le locuteur {\a} travers l{'}usage d{'}un nouveau nom ou d{'}un nom modifi{\'e}. Parfois utilis{\'e} pour influencer l{'}autre sur sa vision de voir le monde, ce ph{\'e}nom{\e}ne sert d{'}indice sur l{'}id{\'e}ologie du locuteur voire, en contexte ad{\'e}quat, sur son affiliation politique. L{'}AD ne dispose pas {\a} ce jour d{'}outils en mesure d{'}appr{\'e}hender efficacement ce qui rel{\e}ve ou non de l{'}id{\'e}ologie ou d{'}une vis{\'e}e argumentative face {\a} une simple r{\'e}utilisation de mots dont le sens est d{\'e}j{\a} consensuel. Dans le cadre d{'}une th{\e}se entre AD et TAL, nous nous int{\'e}ressons {\a} l{'}exploitation de mod{\e}les distributionnels pour rep{\'e}rer de mani{\e}re automatique ces variations de sens en discours dans un corpus d{'}interviews politiques. Dans cet article, nous nous interrogeons sur l{'}impact de leurs param{\`e}tres d{'}entra{\^\i}nement pour de la d{\'e}sambigu{\"\i}sation lexicale et explorons une m{\'e}thode de repr{\'e}sentation de la variation s{\'e}mantique interdiscursive.

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