Conférenciers invités

Damon Mayaffre (Université Côte d'Azur / CNRS) - L'ADN de l'ADT. Aux limites de l'interdisciplinarité

L’ADN de l’ADT tient dans son interdisciplinarité. La description statistique nourrit l’interprétation linguistique. Le quantitatif féconde le qualitatif. Les chiffres dialoguent avec les mots. Cependant, le rendez-vous interdisciplinaire implique une double conscience, celle linguistique de l’objet texte, celle mathématique de l’indice statistique. Dans cette contribution c’est la dimension herméneutique du texte qui est posée, pour mieux convoquer une statistique non pas probatoire mais exploratoire. Les textes, réunis en corpus, sont des parcours interprétatifs : l’ADT est une heuristique qui intègre la mesure, le coefficient, l’arbre ou le vecteur à ces parcours de lecture.

Mots clés : texte, statistique textuelle, humanités numériques, AFC, CA, textométrie, sémantique de corpus, herméneutique numérique.

Barbara McGillivray (Kings College London) - Quantitative analyses of diachronic semantics: corpus annotation, disambiguation, and change detection

Le support diffusé est disponible ici : McGillivray_JADT.pdf

The digital transformation, combined with the advancement of computational methodologies in natural language processing, has paved the way for new quantitative research on textual data in previously underexplored areas such as diachronic semantics, the study of word meaning over time. Leveraging large-scale datasets, we can now quantitatively analyse the evolution of word meanings over both short and long time intervals, not only testing linguistics hypotheses, but also advancing research in disciplines such as history, literary studies, and lexicography. 

Recent advances in automatic methods for the detection of semantic change from large corpora offer new quantitative perspectives on diachronic and historical semantics and on the between semantic shifts and the broader cultural and societal context. In parallel, the semantic annotation of corpora, both manual and automatic via word sense disambiguation techniques drawn from natural language processing research, has the potential to reveal nuanced patterns in the distribution of words’ meanings in context. 

In this presentation I will offer an overview of computational techniques for the annotation, detection, and analysis of semantic shifts in diachronic texts of various periods, from ancient languages to social media. Drawing upon a range of projects across different languages, the talk delves into methodological challenges and the broader implications of this research for quantitative linguistics. 

Ashwin Ittoo (ULiège) - Les LLMs (Large Language Models) et la textométrie

Cette évolution a été grandement facilitée par les progrès technologiques. L'essor des LLMs a profondément influencé le domaine de la textométrie, offrant des avantages considérables mais aussi soulevant des préoccupations importantes. Parmi les points forts, on compte leur capacité à analyser et à traiter de vastes quantités de texte de manière efficace, permettant aux chercheurs d'explorer des corpus massifs et de découvrir des tendances et des informations significatives.

Mon exposé servira à Lla démystification des LLMs (Large Language Models) . Ces modèles, tels que GPT (Generative Pre-trained Transformer), ont suscité à la fois fascination et inquiétude en raison de leur capacité à générer du texte de manière fluide et cohérente, semblable à celui produit par des humains. On verra les mécaniques sous-jacents et les dérives de des modèles. Ensuite, on traitera de l'impact de ces modèles sur la textométrie.