https://www.peren-revues.fr/lexique/1099 Publications de Auteurs Olivier Bonami fr 0 https://www.peren-revues.fr/lexique/2262 En français, le genre grammatical d’un nom est influencé par l’interaction complexe d’indices sémantiques, phonologiques et morphologiques. Les études précédentes ont montré que le genre est partiellement prédictible à partir de la forme des mots, mais elles ne tranchent pas la question de savoir si la prédictibilité est principalement de source phonologique ou morphologique. Cet article aborde la question à l’aide de réseaux de neurones récurrents entraînés sur un grand lexique de noms du français. Nous évaluons des modèles entraînés sur des représentations orthographiques ou phonémiques, et examinons la qualité des prédictions et le déroulement de la prise de décision. Nos résultats montrent que le genre peut être prédit avec fiabilité à partir de la forme seule et que l’orthographe fournit des indices plus robustes que la phonologie. L’analyse d’erreur montre que le genre des noms non-construits est plus difficile à prédire que celui des noms suffixés. Crucialement, les prédictions les plus fiables et les plus consistantes résultent de séquences finales de mots correspondant le plus souvent à des suffixes dérivationnels. Ces résultats suggèrent que la morphologie est la cause ultime de la fiabilité de l’assignation du genre, alors que la forme de surface est l’intermédiaire par lequel cette prédictibilité émerge. Grammatical gender in French is shaped by a complex interplay of semantic, phonological, and morphological cues. While previous studies have shown that gender is partially predictable from word form, they leave open the question of whether predictability is primarily phonological or morphological in origin. In this paper, we address this issue using recurrent neural networks trained on a large lexicon of French nouns. We evaluate models on both orthographic and phonemic representations, tracking prediction accuracy and the time course of decision-making. Our results show that gender can be reliably inferred from form alone, with orthography offering stronger cues than phonology. Error analyses reveal that simplex nouns are the most challenging, while suffixed nouns are highly predictable. Crucially, we find that the most consistent and accurate predictions arise from frequent word-final sequences that overwhelmingly correspond to derivational suffixes. These findings support the view that morphology is the ultimate driver of gender assignment predictability, while surface form serves as a proxy through which this predictability emerges. mar., 30 juin 2026 08:28:45 +0200 mer., 22 juil. 2026 14:34:52 +0200 https://www.peren-revues.fr/lexique/2262 https://www.peren-revues.fr/lexique/1932 As many other languages, French uses a variety of rival suffixes to form names of inhabitants, or demonyms, out of place names, or toponyms; most prominently the suffixes -ais (Marseille > Marseillais), -ois (Lille > Lillois), -éen (Nancy > Nancéen) and -ien (Paris > Parisien). Existing literature on the topic has focused on documenting phonological and geographical factors influencing the choice of affix on the basis of examination of the established lexicon. This paper reports on an experimental study probing the preferences of speakers in nonce formations, focusing on the influence of phonological factors. Experimental results provide evidence that speakers are sensitive to phonological properties of the base when coining a demonym, but differ in subtle and interesting ways from what can be concluded from the established lexicon. Beyond studying the formation of French demonyms, this paper highlights the usefulness of experiments as complementary to the examination of the established lexicon in the study of morphological rivalry. Le français, comme beaucoup d’autres langues, utilise plusieurs suffixes rivaux pour former des noms d’habitants, ou gentilés, à partir de noms de lieux, ou toponymes ; les plus fréquents sont -ais (Marseille > Marseillais), -ois (Lille > Lillois), -éen (Nancy > Nancéen) et -ien (Paris > Parisien). Les travaux sur le sujet ont documenté des contraintes phonologiques et géographiques qui influencent le choix de l’affixe, sur la base d’un examen du lexique établi. Cet article rend compte d’une étude expérimentale examinant les préférences des locuteurs et locutrices dans les formations nouvelles, en se concentrant sur l’influence de facteurs phonologiques. Les résultats expérimentaux suggèrent que les locuteurs et locutrices ont une sensibilité aux propriétés phonologiques de la base quand ils forment un gentilé, mais diffèrent de manière subtile et intéressante des conclusions qui peuvent être atteintes en examinant le lexique existant. Au-delà de la question de la formation des gentilés en français, cet article met en lumière l’utilité de travaux expérimentaux comme complément à l’examen du lexique établi dans l’étude de la rivalité morphologique. lun., 07 avril 2025 09:37:33 +0200 ven., 25 avril 2025 09:43:15 +0200 https://www.peren-revues.fr/lexique/1932 https://www.peren-revues.fr/lexique/1242 Morphological databases play an important role in linguistic research today. While several exist for the study of inflectional morphology in French, there is still a lack of resources for derivational morphology. This article presents Démonette-2, a new release of the French derivational morphology database Démonette. Developed in the context of the Démonext project, this database provides a framework in which it is possible to integrate various existing derivational resources. Démonette is characterized by its relational nature, which makes it possible to describe an extensive set of word formation patterns, including suffixation, prefixation, and a variety of non-canonical derivational processes such as conversion and parasynthetic formations. It reconciles broad coverage and fine-grained descriptions and is suitable for different audiences: morphologists working in different theoretical frameworks, teachers, speech therapists, NLP specialists, etc. The article presents in detail the structure and content of Démonette, its evolution since the first version, and its query interface. Les bases de données morphologiques jouent aujourd’hui un rôle important dans les recherches en linguistique. S’il en existe plusieurs pour les études de morphologie flexionnelle pour le français, l’offre reste insuffisante pour la morphologie dérivationnelle. Cet article présente Démonette-2, une nouvelle version de la base de données morphologique dérivationnelle du français Démonette. Développée dans le cadre du projet Démonext, cette base offre un cadre dans lequel il est possible d’intégrer diverses ressources dérivationnelles existantes. Démonette se caractérise par sa nature relationnelle qui permet d’y décrire un ensemble étendu de constructions morphologiques qui inclut les procédés de suffixation, de préfixation, et une grande variété de dérivations non canoniques comme la conversion et les constructions parasynthétiques. Elle concilie couverture étendue et finesse des descriptions et est adaptée à différents publics cibles : morphologues travaillant dans différents cadres théoriques, enseignants, orthophonistes, spécialistes de TAL, etc. L’article présente en détail la structure et le contenu de Démonette, son évolution depuis la première version et son interface d’interrogation. ven., 22 déc. 2023 18:49:09 +0100 jeu., 18 janv. 2024 09:38:06 +0100 https://www.peren-revues.fr/lexique/1242 https://www.peren-revues.fr/lexique/1235 Cet article présente un démonstrateur qui permet de créer facilement des énoncés d’exercices en très grand nombre à partir des données présentes dans la base de données Démonette. Dans le cas présent, ces exercices s’adressent plus spécifiquement aux étudiants de licence. Les énoncés peuvent contenir trois types de questions : sur des lexèmes (par exemple, des dérivés), sur une famille de mots dont il faut décrire les relations, ou encore sur des items provenant de différentes familles, à classer relativement à une ou des propriétés. Ces propriétés peuvent être phonémiques, graphémiques, catégorielles, morphologiques ou sémantiques. This article presents a demonstrator that lets teachers easily create large numbers of exercises from data in the Démonette database. These exercises are intended for undergraduate students. They may include three types of questions: on individual lexemes (e.g., derived words), on sets of words from the same family whose relations need to be described, or on items coming from different families that need to be classified with respect to one or more properties. These properties may be phonemic, graphemic, categorical, morphological or semantic. ven., 22 déc. 2023 18:41:07 +0100 ven., 22 déc. 2023 18:41:28 +0100 https://www.peren-revues.fr/lexique/1235 https://www.peren-revues.fr/lexique/1129 L’article présente Phonolette, un phonologiseur du français, capable de prédire une transcription phonologique d’un mot à partir de sa représentation orthographique. Phonolette est basé sur une architecture LSTM bidirectionnelle. Le protocole d’apprentissage de Phonolette combine les formes orthographiques du lexique GLÀFF et les transcriptions phonologiques de Flexique. Deux jeux de données ont été utilisés : l’intersection des entrées de GLÀFF et de Flexique ; la même intersection, mais en conservant seulement les formes qui ont une graphotactique française. Les résultats obtenus sont prometteurs. La précision est de 97,82 % sur le jeu complet et de 98,11 % sur le jeu réduit. This paper presents Phonolette, a phonologizer for the French language, capable of predicting a phonological transcription of a word from its orthographic representation. Phonolette is based on a bidirectional LSTM architecture. The training protocol of Phonolette combines orthographic forms from the GLÀFF lexicon and phonological transcriptions from Flexique. Two datasets were used: the intersection of GLÀFF and Flexique entries; and the same intersection, but keeping only those forms with French graphotactics. The results are promising. Accuracy is 97.82% for the full dataset and 98.11% for the reduced dataset. mar., 05 déc. 2023 15:50:55 +0100 ven., 22 déc. 2023 16:05:45 +0100 https://www.peren-revues.fr/lexique/1129