Maurice Gross

We present the grammar of a set of sentences that express "feelings". We consider two main types : sentences with two arguments, one is a person and the other is the "feeling" affecting this person. We study all syntactic patterns that correspond to such semantically defined utterances. The second type of sentences is causative with respect to the preceding one, hence a third argument is introduced : the noun phrase that triggers the "feeling". We study again the syntactic patterns available in French to express this situation and the syntactic transformations that relate both types.

(7) Luc (adore + déteste) les départs brusqués La description que nous allons donner est une application directe de la théorie du lexique-grammaire dont le postulat fondamental localise les éléments de sens dans des phrases élémentaires et non pas dans les mots (M. [START_REF] Gross | Méthodes en syntaxe[END_REF]. Ainsi, la description de la formulation des sentiments consistera-t-elle en une grammaire locale, et non pas en un simple lexique des termes de sentiments. En conséquence, on considère qu'un lexique de noms de sentiments n'a pas d'autonomie, et donc que les noms doivent être entièrement intégrés aux familles de phrases présentées ici sous forme de grammaire. Ce point de vue a une traduction sémantique claire et quasi tautologique : un sentiment est toujours attaché à la personne qui l'éprouve. On peut formaliser cette association en la notant par un prédicat sémantique : (P,) Sent (h) où le sentiment Sent est une fonction d'une variable h, qui correspond à des humains. Il existe alors autant de fonctions Sent que de sentiments. Une autre notation pour cette association est : (P2) P(sent, h) où P est une relation predicative qui lie deux variables : un sentiment sent et un humain h.

1. UA 1576 du CNRS. 2. FIRTECH Industries de la langue, Universités Marne-la-Vallée et Paris 7. 3. Rappelons que l'effet dit performatif revient à signaler que ces phrases sont le fait d'un observateur qui rapporte sa perception qu'il a des sentiments de Luc.

Il est clair que les deux notations sont équivalentes, si dans (2) nous fixons sent, alors P(sent, h) peut être noté P^^h), fonction identique à (P^. On écrirait ainsi, pour (1) : Anxiété (Luc) ou bien : P( anxiété, Luc) avec PanxiétéíL110) = Anxiété(Luc) Nous allons voir que les expressions de sentiment sont très nombreuses dans le lexique, et que leur étude quantitative précise soulève des problèmes empiriques et théoriques nouveaux 4. Lors de la construction d'une grammaire locale comme celle des phrases exprimant des sentiments, la première difficulté est celle de l'énumération systématique des expressions, de telles phrases présentent en effet une variété considérable de formes. La source de variété la mieux identifiée est syntaxique au sens traditionnel. Si par exemple une phrase active de forme No V Nj, comme (4)-( 5)-( 6)-( 7), sert à exprimer un sentiment, alors les formes grammaticalement associées comme les passifs, les interrogatives ou les relatives véhiculent la même signification :

(5) = Léa est irritée par Luc = Par qui Léa est-elle irritée ? = la personne que Luc irrite, etc.

Ces descriptions relèvent de la représentation par lexique-grammaire.

Une seconde source de variation, bien que relevant aussi de la morpho-syntaxe, est plus compliquée à identifier. Un sentiment étant donné par un mot, ce mot peut être un verbe, un nom, un adjectif ou un adverbe : étonner, étonnement, étonnant, étonnamment Ces mots correspondent à un même sentiment, mais ils se construisent différemment : comment mettre en relation les constructions équivalentes où ils apparaissent ? On verra comment la notion de verbe support apporte une solution.

Le lexique-grammaire

Le lexique-grammaire des verbes du français (M. [START_REF] Gross | Méthodes en syntaxe[END_REF]J.-P. Boons, A. Guillet, C. Leclère, 1976a, 1976b ;A. Guillet, C. Leclère, 1992) énumère les principales construc tions des verbes du français. Il comporte des classes de verbes de sentiments 5 (e.g. classes 4 et 12, cf. figure 1, p. 72). Par exemple, on a recensé dans la table 4 de l'ordre de six cents verbes du type (4)-( 5)-( 6) et dans la table 12 une soixantaine du type (7). Mais une évaluation quantitative suppose la résolution de divers problèmes syntaxiques et la mise au point d'un système formel de représentation pour les variations lexico-syntaxiques habituellement considérées comme relevant de la morphologie dérivationnelle. Nous allons examiner ces questions.

L'étude de 12 000 verbes courants 6 du français a dégagé un certain nombre de traitss 4. Une étude lexicale a été faite par J. Picoche 1976, du point de vue diachronique. Notre étude est strictement synchronique.

5. Ou verbes psychologiques : la difficulté de fixer de tels termes peut paraître seulement termi nologique, il s'agit en fait d'une question sémantique profonde. 6. Notre notion informelle de « courant » réfère à plusieurs pratiques : d'une part la possibilité de porter sur une construction de verbes des jugements d'acceptabilité reproductibles, d'autre part une division du vocabulaire général (mots courants et autres) en trois niveaux de plausibilité d'usage (M. [START_REF] Garrigues | Dictionnaires hiérarchiques du français[END_REF]. Les verbes être (en) et avoir sont des verbes supports qui, au contraire des verbes distributionnels comme rager, ne peuvent pas correspondre au terme de sentiment. Pour notre classification, la distinction entre verbes distributionnels et verbes supports (M. [START_REF] Gross | Les bases empiriques de la notion de prédicat sémantique, Formes syntaxi ques et prédicats sémantiques[END_REF] est donc fondamentale. Dans les exemples suivants :

(3) Luc (éprouve + ressent) de l'anxiété (4) L 'anxiété (envahit + gagne + pénètre) Luc les verbes sont supports, ils peuvent comporter des modalités de sens. On considère que (3) et (4) appartiennent au paradigme syntaxique (1) malgré quelques différences de sens, autrement dit on considère que les phrases (1), ( 3) et (4) partagent un invariant de sens que l'on a noté Anxiété(Luc). On remarquera que dans (1) et (3), No est l'humain et Nt est le sentiment, et que dans (4), l'ordre est inversé : No est le sentiment et iV2 l'humain. Dans la forme équivalente :

(5) II y a une certaine angoisse chez Luc l'humain et le sentiment sont tous deux compléments. À ce point de la présentation, on notera bien que la seconde notation proposée, soit : P(Anxiété, Luc) met en évidence le rôle du verbe support : celui-ci matérialise le lien prédicatif P.

Les exemples (1) à ( 5) montrent bien la diversité syntaxique des phrases élémentaires exprimant les sentiments d'une personne (cf. A. [START_REF] Références Balibar-Mrabti | Langue française, ce numéro[END_REF]. Une partie de cette diversité est liée aux éléments lexicaux particuliers que sont les verbes supports. Il en existe en effet une certaine variété ne différant entre eux que par des modalités, clairement aspectuelles dans (4), mais le plus souvent stylistiques, comme c'est le cas pour les phrases :

Luc (éprouve + ressent) de la joie rayonne \ Luc vibre 1 de joie tremble J Nous considérons de tels ensembles de phrases comme sémantiquement équivalents (cf. Y. [START_REF] Mathieu | Langue française, ce numéro[END_REF] Ces graphes se lisent de gauche à droite, de l'état initial à l'état final, chacun des parcours correspond à une phrase. Les parenthèses angulaire « < » et « > » signalent les parties devant faire l'objet d'ajustements grammaticaux (accords, contraction, élision). D'une part, ce mode de représentation permet de mettre en facteur les parties communes aux phrases équivalentes, ici l'humain et le sentiment, d'autre part ces graphes permettent d'introduire des restrictions détaillées sur la combinatoire des noms et des verbes en jeu. Nous allons en faire une utilisation systématique 8. Mais cette combinatoire est extrêmement complexe, les restrictions de noms de sentiment à certains verbes sont nombreuses et tellement inattendues que dans un premier temps, nous les avions traitées comme des expressions figées, c'est-à-dire comme de simples listes. Dans la présente étude nous cher chons à mettre en valeur les propriétés syntaxiques communes à ces expressions et de ce fait, nous avons été amené à simplifier la représentation des restrictions lexicales. C'est ainsi que nous utilisons dans les graphes de grammaire l'approximation suivante : les sentiments sont classés selon les deux types : joie et rage, et nous donnons en annexe des listes de N qui correspondent à ces classes. En fait, la classification des expressions de sentiment est avant tout un problème philosophique. On discute depuis bien longtemps de la séparation entre sentiments, sensations, impressions, qualités morales et autres états de l'âme ; on a égal ement beaucoup spéculé sur la nature innée ou acquise des mécanismes que mettent en jeu toutes ces entités. Transposées au domaine des études littéraires, les mêmes questions conduisent à l'analyse d'expressions de sentiments observables dans les textes. L'étude que 8. Par ailleurs, ces graphes peuvent être immédiatement incorporés à un analyseur syntaxique qui les localisera automatiquement dans des textes (système ШТЕХ, M. Silberztein, 1993). nous esquissons est duale du problème littéraire : nous recherchons dans le lexique et dans la grammaire du français les formes qui sont disponibles pour exprimer les sentiments et nous les décrivons systématiquement.

Autres prédicats de sentiment

Nous avons mentionné l'intervention d'un agent ou d'une cause dans des phrases exprimant des sentiments. Les prédicats sémantiques correspondants Caus sont donc plus complexes, on peut les noter de diverses façons, on écrira s pour le stimulus (cause ou agent), qui déclenche le sentiment sent chez une personne h. On pourra alors écrire :

-ou bien Caus(s, sent, h), prédicat à 3 variables, -ou bien Caus(s, P(Sent, h)), prédicat à 2 variables dont l'une est elle-même un prédicat, -et, si l'on fixe le sentiment comme en 1, d'autres notations sont encore possibles 9. On a encore des exemples comme : La nouvelle (inonde + remplit) Luc de joie qui se présentent comme résultant de l'application d'un opérateur causatif à une phrase simple comme : Luc est plein de joie Les relations syntaxiques entre les phrases les plus simples et leurs caus ati ves sont variées, comme on peut encore le voir sur l'exemple suivant :

(1) Léa (a + éprouve + ressent) de l 'agacement (2) II y a de l'agacement (en + chez) Léa ( 1 Léa a perçu la joie de Luc = Léa a perçu de la joie en Luc ainsi que ceux de la figure 5 (cf. p. 77). D'une manière générale, les phrases spécifiques d'expression de sentiment peuvent se combiner avec des phrases quelconques и, conduisant à des variétés nouvelles de phrases. Ainsi, des phrases comme :

Léa a fait part à Guy de la joie de Luc La joie de Luc agace Léa comportent le prédicat Joie(Luc). L'introduction de tels prédicats dans les positions syntaxi ques No, N ,, N2 posent des problèmes variés (M. Mohri, 1992) -des transformations par lesquelles un terme, en général l'agent (ou le causatif) peut disparaître. Comme pour toutes les transformations, ces opérations présentent des restrictions lexicales, mais ces contraintes ne remettent pas en cause la généralité des mécanismes. Par exemple, l'application à (2a) des deux effacements 13 de Npc et Ndét conduit à :

La nouvelle mit de la joie en Luc ?La nouvelle illumina Luc de joie. De même on a :

(3) La joie inonde le coeur de Luc (3) [Npc z.]= (4) La joie inonde Luc

(5) Une rage soudaine remplit (le coeur + le regard + les yeux) de Luc (5) [Npc z.] = (6) Une rage soudaine remplit Luc 12. On remarquera que le passé simple, d'emploi limité aujourd'hui, est naturel dans ces clichés. 13. Â quelques ajustements morphophonémiques près.

Dans ce cas, le Npc qui est effacé est déterminé à l'équivalence près : coeur = regard = yeux et cette équivalence lexicale 14 est caractéristique des variantes observées dans les expres sions figées.

Considérons encore les formes prépositionnelles : (Dét Ndét de Nsent)0 V Prép (Dét Ndét de Nhum)j = : Une (expression + lueur) de joie passa dans le regard de Luc Un frisson de rage (courut + passa) (E + tout) (E + à) le long de la colonne vertébrale de Luc dans ces exemples, les Ndét ne sont pas effaçables :

?*(La joie + Une joie profonde) passa dans le regard de Luc * Un frisson de rage (courut + passa) (E + à) Luc Toutefois, il existe des formes partiellement réduites :

Une expression de (béatitude + bonheur) s 'étalait sur (le visage + les traits) de Luc = (La béatitude + le bonheur) s 'étalait sur (le visage + les traits) de Luc * Une expression de béatitude s 'étalait sur Luc et d'autres compléments peuvent être réduits :

L'expression d'une joie intense émanait de (le visage + le regard + les yeux) de Luc = Une joie intense émanait de Luc Les Ndét introduisent des restrictions sur les combinaisons avec les termes de sentiment, on perçoit ainsi des différences de naturel entre des formes identiques :

Une lueur de satisfaction brilla dans le regard de Luc ? Une lueur de (bonheur + cruauté + dédain) brilla dans les yeux de Luc La délimitation des combinaisons de Nsent avec le verbe et le déterminant Ndét se présente donc comme un problème classique de détermination de distribution, toutefois limité à un ensemble fermé de termes. Aussi les irrégularités constatées et la complexité des données justifient-elles une représentation par grammaires locales plutôt que par tables syntaxiques. Les graphes des figures 5-6-7 comportent les restrictions que nous venons de discuter.

Notons que par ailleurs, il existe des formes figées qui constituent des expressions de sentiments mais qui n'en utilisent pas le vocabulaire, elles sont en général isolées et ne peuvent donc être décrites que par des listes :

Luc prend son pied Les départs brusqués (soulèvent + touchent) le coeur de Luc Les départs brusqués lui coupent la chique

Les transformations

Les restructurations

On observe : -la restructuration de sujet :

La colère de Luc (augmente + disparaît + éclate) = La colère (augmente + disparaît + éclate) en Luc 14. D'une manière générale, il semble nécessaire de distinguer des sentiments extériorisés et des sentiments purement intérieurs. L'introduction de cette distinction pourrait séparer coeur de regard = yeux.

la restructuration de complément : (3) La joie (éclairait + illuminait) (le regard + les yeux) de Luc et cette construction directe n'a pas de forme converse. On observe cependant un change ment de forme du V qui se présente comme une forme passive en se (M. [START_REF] Gross | Grammaire transformationnelle du français. 1-Syntaxe du verbe[END_REF]) :

(За) (Le regard + Le visage) de Luc s 'illumina de joie mais on analysera ces phrases différemment. On considérera la forme longue, à sujet causatif : (2) Les yeux de Luc brillent de joie (2) [V = A] = Les yeux de Luc sont brillants de joie mais la phrase (1) dont (2) est la converse n'a pas de forme adjectivée :

(1) [V = A] = *La joie est brillante dans les yeux de Luc LES NOMINALISATIONS du type :

(7)

La joie (luit + pétille) dans les yeux de Luc (7) [V = N] = II y a (une lueur + un pétillement) de joie dans les yeux de Luc qui déplacent le verbe en position de déterminant. On notera que ces formes nominales peuvent être autonomes (i.e. sans verbes associés) comme : Ну a un éclair de joie dans les yeux de Luc Nous résumons l'effet de diverses opérations que nous venons de discuter en donnant un exemple de dérivation plus complète. Nous partons de : (1) La joie brille dans les yeux de Luc et examinons certaines variations de déterminants, plus particulièrement les adjectifs possessifs. On accepte :

(2) La joie brille dans ses yeux obtenue de (1) par la règle générale de formation de Poss : N de LUI = Poss N On accepte aussi :

(3) La joie de Luc brille dans ses yeux (4) Sa joie brille dans ses yeux On a (3) = (4) par la même règle de formation de Poss. La particularité de ces structures est la coréférence obligatoire entre Luc et Poss, quelle que soit la position de Luc :

(3a) * La joie de Luc brille dans tes yeux (4a) * Ta joie brille dans les yeux de Luc Aussi, nous sommes amené à considérer la structure de base : (B) La joie de Luc brille dans les yeux de Luc où les deux occurrences de Luc ont même réfèrent. De cette forme sont dérivées les formes (1), ( 3) et (4) par application de la règle de formation de Poss. La forme (2) s'obtient de (B) par une autre règle : N de LUI = N avec N = : Nsent = : joie règle qui ne s'applique pas ici pour N = : Npc = : yeux. On notera toutefois l'interdiction de coréférence « en avant » : *Sa joie brille dans les yeux de Luc (sa = de Luc) Dans la position du nom yeux (regard, visage), ce sont les déterminants indéfinis qui sont acceptés, ils sont alors génériques :

(5) La joie brille toujours dans (un + un tel + des) regard(s) (E + d'enfant) (6) La joie brille dans les regards (E + des gens) Le complément de nom, indéfini, est alors facile à omettre. Dans la position du nom j'oie, le déterminant indéfini un certain est obligatoire, autrement dit un modifieur est obligatoire en présence de un :

(7) Une (certaine joie + joie intense) brillait dans son regard *Une joie brillait dans le regard de Luc La forme à sujet indéfini permettrait d'analyser le complément de nom de joie par relativation, même si la forme intermédiaire n'est pas naturelle :

? La joie que (avait Luc + il avait) brillait dans son regard L'introduction de la proposition relative (ou du complément de nom) ne résout pas tous les problèmes d'interprétation de la phrase (1) ; en effet dans la phrase (7), il est clair que la joie est celle de Luc. Il nous est difficile de pousser plus loin la décomposition de la phrase (7), c'est-à-dire selon la forme minimale :

(C) Une certaine joie brillait dans un certain regard Cette forme n'est pas acceptée et la cause en est claire : ni joie ni regard ne sont des substantifs autonomes. Il nous faut donc faire l'hypothèse que (C) est une séquence support, c'est-à-dire l'équivalent de verbes supports simples comme avoir ou II y avoir dans :

No a une certaine joie II y a une certaine joie en N2

Ces observations syntaxiques sur la coréférence, c'est-à-dire sur un lien obligatoire entre un nom de sentiment et un humain qui l'éprouve viennent donc encore à l'appui de notre hypothèse de départ qui interdisait la dissociation entre ces deux termes et ainsi oblige à prendre pour point de départ des analyses les phrases élémentaires. Ces faits confirment

  Automatique Documentaire et Linguistique J Centre d'Etude et de Recherches en Informatique Linguistique 2 UNE GRAMMAIRE LOCALE DE L'EXPRESSION DES SENTIMENTS 1. Les expressions de sentiment Voici des phrases simples qui expriment des sentiments 3 : (1) Luc est anxieux (2) Léa est en colère (3) Luc a une drôle d'impression Les phrases suivantes sont plus complexes : (4) Les départs brusqués angoissent Luc (5) Luc irrite Léa (6) Les départs brusqués affectent Luc elle diffèrent de (l)-(2)-(3) par la présence d'un agent ou d'une cause qui détermine le sentiment de Luc. L'agent ou la cause sont ici en position de sujet grammatical, ces termes sont en position d'objet direct dans :

  Figure 1 Table 4 : classe des verbes de sentiment 72

  Figure 2 La figure 2 comporte des phrases du type de (4), donc « inversées » par rapport à celle de la figure 1.

  Figures 3, 4

9.

  Ces notations suggèrent la possibilité d'opérations de composition ou de calcul formel sur les prédicats et les variables. Pour qu'il en soit ainsi, diverses conditions doivent être remplies, et il n'est pas certain du tout que ce soit le cas ici.

  ) [Adjectiv.] = Léa est agacée (1) [No causer] = Cette situation a causé l'agacement de Léa (2) [No causer] = Cette situation a causé de l'agacement (en + chez) Léa De telles phrases peuvent être sujet d'un verbe support d'occurrence (Z.S. Harris, 1976, M. Gross, 1990) introduisant un complément ou adverbe de cause : Que Léa ait de l'agacement se produit devant cette situation d'où dériveront les phrases : Léa a de l'agacement devant cette situation. [Adjectiv.] = Léa est agacée devant cette situation Nous appelons devant cette situation un complément de cause par analogie avec le complé ment d'agent du Passif, en effet nous retrouvons dans ces phrases le sujet causatif de l'opérateur [No causer], permuté et précédé de dans. Cette analyse est justifiée par l'interdiction du même complément dans les formes causatives suivantes : *Ce texte agace Léa devant la situation *Ce texte a causé l'agacement de Léa devant cette situation 10 Par ailleurs nous avons signalé l'effet performatif et donc indiqué que les phrases étaient émises par un locuteur qui n'est pas forcément lié à la personne affectée par le sentiment. Cette situation est explicite avec certains verbes comme :

  La nouvelle (déclenche + éveille) de la joie en Luc = La nouvelle (déclenche + éveille) la joie de Luc 15 Les figures 3 et 4 donnent d'autres exemples de ces paires.La Conversion[Conv] La relation formelle deConversion (C. Fillmore, 1968) ou relation Standard-Croisé a été étudiée pour le français par J.-P. Boons, A. Guillet, C. Leclère 1976a (Table 34L0), elle s'observe sur des phrases comme : Les fourmis grouillent dans Vallée [Conv No Nj] = L'allée grouille de fourmis Luc charge des caisses dans le camion [Conv Nj N2] = Luc charge le camion de caisses Les phrases suivantes : (1) La joie brille dans les yeux de Luc [Conv iV0 Nj] = (2) Les yeux de Luc brillent de joie ont été décrites comme ayant des sujets figés et à ce titre figurent dans une table CO, mais elles y posent des problèmes de représentation. D'une part, le caractère figé de ces expressions n'est pas clair :-la position de yeux semble figée : ainsi il n'est pas possible de substituer à yeux : deux yeux ou l'oeil droit, comme ce serait le cas par exemple avec le verbe irriter, on comparera : *Lajoie brille dans (les deux yeux + l'oeil droit de Luc) Les deux yeux de Luc sont irrités L'oeil droit de Luc est irrité Cependant, on acceptera dans la position figée du groupe le regard, d'autres groupes comme les pupilles et les yeux clairs, avec un effet stylistique : La joie brille dans le regard de Luc ?La joie brille dans les (yeux clairs + pupilles) de Luc -la position du nom de sentiment Nsent apparaît elle aussi comme susceptible de variations lexicales, on accepte : LE Nsent brille dans (les yeux + le regard) de Luc [Conv No N]] = (Les yeux + Le regard) de Luc brïlle(nt) de Nsent avec des noms de sentiments variés (aussi bien Njoie que Nrage) : Nsent = : bonheur + désir + envie + enthousiasme + excitation + joie + colère + rage + haine + ressentiment + convoitise + satisfaction + impatience mais il faut signaler des restrictions difficilement prévisibles du point de vue du sens : ?*La (peine + souffrance + tristesse) brille dans les yeux de Luc 15. Ces différences de formes pourraient s'expliquer par les différences de Vsup sous-jacents (cf. exemples (l)-(2) en 3. De plus, les deux prédéterminants un éclair de, une lueur de peuvent précéder les Nsent acceptés : (Un éclair + une lueur) de joie brille dans le regard de Luc Un élément de complexité supplémentaire provient du fait que le verbe briller présente des variantes : étinceler, luire 16 dans la relation : ( la) La joie (étincelait + luisait + rayonnait) dans le regard de Luc (la)[Conv No Nj] = (2a) Le regard de Luc (étincelait + luisait + rayonnait) de joie Le Npc = : visage est autorisé, mais pas avec briller : *La joie brillait (dans + sur) le visage de Luc On a par ailleurs des variations avec des Prép de type locatif : La joie rayonnait sur le visage de Luc La combinaison V Prép possède également la variante directe :

  de joie (le regard + le visage) de Luc et on y appliquera la transformation [se-moyen], ce qui donne : (4) [se-moyen] = iV, se V de N2 = : (3a) LA TRANSFORMATION INSTRUMENTALE [Inst] II existe une transformation qui place certains compléments instrumentaux N2 en position sujet : Luc recouvre la tache de sable noir [Inst] = Du sable noir recouvre la tache La forme (3) s'obtient par cette transformation. Appliquée à (4) on obtient : (4) [Inst]= N2VNj = : (3) II existe d'autres phrases de la forme (4) : (5) Un sourire illuminait de joie le (regard + visage) de Luc Luc est le sujet de sourire dans (5), et il est clair que dans (4) et (5) les sujets ne sont pas de même nature. On aurait de même : (6) = La nouvelle éclaira les yeux de Max d'une lueur de joie (6)[se-moyen] = Les yeux de Max s'éclairèrent d'une lueur de joie 16. luire est moins naturel, encore moins avec le Ndét lueur. (6)[Inst] = Une lueur de joie éclaira les yeux de Max Les règles et contraintes que nous venons d'examiner sur quelques exemples sont d'une grande généralité, elles interviennent entre autres dans les phrases des figures 6 et 7 (p. 83-84). Nous en rencontrerons quelques autres d'application plus restreintes.Signalons encore deux transformations importantes :L'ADJECTTVATION DE VERBES (E.[START_REF] Laporte | Adjectif en -ant dérivés de verbes[END_REF].

  Le coeur de Luc est plein de rage La règle d'effacement [Det Ndét de z.] est applicable aux phrases (8) à (11). Toutefois, les phrases : (lOz) Luc se remplit de rage (Hz) La rage remplit Luc sont moins naturelles que d'autres comme : (8z) La nouvelle remplit Luc de rage (12z) Luc est plein de rage 7. Une contrainte interne aux expressions de sentiment Précisons la structure de certaines des formes rencontrées. Reprenons la phrase :

Table 4 :

 4 classe des verbes de sentiment 72 tructuraux de leur construction. C'est ainsi que l'on a observé que la quasi-totalité des structures élémentaires du français étaient de l'une des formes :Les transformations qui modifient les parties du discours changent la nature grammat icale du terme de sentiment, et à un degré moindre celle du terme humain. Ce sont essentiellement les nominalisations de verbes et d'adjectifs et les adjectivations de verbes 7.

	No V		ou	No être Adj
	No V Prép Nj	ou	No être Adj Prêp Nt
	No V Prép Nj Prêp N2
	c'est-à-dire sujet-verbe, accompagné de zéro, un ou deux compléments essentiels (« objet »).
	Par ailleurs, les prépositions majoritaires sont « zéro » , à, de. Les phrases qui formulent des
	sentiments se conforment donc à ces schémas et une partie de la description consiste à classer
	les expressions selon les structures où elles entrent. Le problème de la classification se pose
	du fait que le terme de sentiment sent peut apparaître dans des positions syntaxiques
	nominales : No, Nj, N2, verbales : V ou adjectivales : Adj. De même, le terme humain,
	traduit par un groupe nominal, apparaîtra en position iV0, Nj, N2. C'est ainsi que les deux
	exemples de tables que nous avons cités ont le type syntaxique commun N0V Nl9 avec comme
	terme de sentiment le verbe ; mais ils diffèrent par le terme humain qui est sujet No dans la
	table 12, alors qu'il est complément direct Nj dans la table 4.
	3. Les phrases à verbe support
	Exemples :
	(1)	Luc est anxieux

= Luc a de l'anxiété

[START_REF] Meunier | Sur les bases syntaxiques de la morphologie dérivationnelle[END_REF]

(2)

Luc rage contre Léa = Luc est en rage contre Léa (D. de

Negroni-Peyre, 1988)

  Une nouvelle variété de formes est due à la présence de substantifs de divers types qui peuvent apparaître dans la position formelle d'un déterminant de Nsent et Nhum : pour les Nsent ce sont des Ndét comme éclair (de rage), nuance (de reproche) ou des classifieurs comme sentiment, sensation, expression, et pour les Nhum ce sont surtout des noms de partie du corps Npc (yeux) ou autres inaliénables. Ils sont insérés dans les formes de base dont la structure globale, donnée en 2, n'est pas modifiée ; on a par exemple : iV0 V Nj = : (Un éclair de rage)0 traversa (le regard de Luc)j ou bien avec un sujet No causatif :

	La complétive qui contient la phrase de sentiment à verbe support subit alors les transfor
	mations :
				(ce) que Luc a une certaine joie
	[Relativation]	=	la joie que Luc a
	[iVop.]		=	la joie qu'a Luc
	[ Vsup Réd.]	=	la joie de Luc
	Mais cette dérivation ne s'appliquera pas à d'autres phrases comme par exemple :
	Lea a décrit à Guy la joie (qu'a + de) Luc
	5. Formes stylistiquement enrichies
	(1)	No V(LE Npc de Nhum)j de (Dét Ndét de Nsent)2 = :
	(la)	La nouvelle illumina le visage de Luc d'une expression de joie
	Les formes suivantes sont un peu moins naturelles :
	(2)	No V(Dét Ndét de Nsent) 2 Loc(LE Npc de Nhum)2 = :
	(2a)	La nouvelle mit une expression de joie dans le regard de Luc
				. Pour ces deux exemples, on
	a recours à des dérivations ayant pour point de départ une complétive :
	Léa a fait part à Guy de ce que Luc avait une certaine joie
	Que Luc ait une certaine joie agace Léa
	10. Le même groupe nominal en agacement est autorisé dans d'autres contextes : L'agacement de
	Léa devant cette situation étonne Luc. 11. Aux contraintes distributionnelles près.

?La nouvelle (étala + répandit) une expression de joie sur le visage de Luc 12 De telles structures sont parmi les plus redondantes dans la mesure où les déterminations Ndét n'apportent guère d'information. Différentes opérations réduisent la redondance et conduisent aux formes courtes. Ces opérations sont : -des effacements de constante : [Ndét z.], [Npc z],

. Cette terminologie implique une orientation des transformations, or nos transformations ne sont pas orientées, ce sont des relations d'équivalence. Il résultera parfois de cette situation une difficulté terminologique pour le lecteur habitué à une orientation de ces processus.


Takuya Nakamura

Vers une description de la nominalisation objective propositionnelle

Keywords: Objective nominalization, abstract and clausal nouns. 1. Nominalisation nucléaire, nominalisation actantielle 1.1. Nominalisation nucléaire

Since the introduction of the notion of nominalization transformation by support verb detailed in (Gross 1981), Lexicon-Grammar has been paying little attention to different referential properties which derived nouns seem to acquire when used as a head of noun phrase, independently of their so-called predicative use in a simple sentence with support verb. Developing the system of actantial or argumental nominalization proposed by (Ulland 1993), we shall see that some types of the V-n which have been considered roughly as action nominalization of the corresponding V may be considered equally as objective and clausal nominalizatioin, because they designate an abstract and sentential entity which may appear as direct object clause of their corresponding V.

des structures de phrases que sur celle des syntagmes nominaux, en ce qui concerne les V-n, ou tout type de prédicats nominaux. Dans cette perspective, les observations sur les SN dont la tête est du type V-n ou A-n (adjectif nominalisé) restent, à l'heure actuelle, très peu élaborées, sauf quelques constats récurrents sur la possibilité de mettre en équation ceux-ci et les phrases à Vsup de base, au moyen de la réduction du Vsup qui s'applique à une relative ([Réd Vsup], voir (Gross 1981 : 40), [START_REF] Mohri | Analyse et représentation par automates de structures syntaxiques composées : applications aux complétives[END_REF].). Le raisonnement typique, face à cette équivalence, se trouve, par exemple, dans (Giry-Schneider 1987 : 28) :

On peut former un groupe nominal de la forme Le N de N 0 Prép N 1 à partir d'une forme à verbe support par réduction de relative, selon la règle [Réd Vsup] introduite dans [START_REF] Gross | Les bases empiriques de la notion de prédicat sémantique[END_REF] ; on a ainsi(...) 4(1) a. Les pêcheurs font le blocus du port b. Leur blocus du port [est efficace] c. = Le blocus du port que les pêcheurs font [est efficace]

Ce qui caractérise les GN ainsi obtenus, c'est qu'ils sont synonymes sans ambiguïté de la forme de base à verbe support et que le complément de N 1 ou à N 1 s'y trouve conservé (...)

L'idée sous-jacente à ce type de raisonnement est qu'un V-n réfère au procès désigné par V et qu'un A-n réfère à l'état ou la qualité désignés par A, c'est ce que nous appelons la "nominalisation nucléaire", à la suite de (Ulland 1993) (voir ci-dessous). Or, il va sans dire qu'un V-n ou A-n ne réfère pas toujours au "noyau" du sens prédicatif. Les têtes des syntagmes (4) sont des antécédents abstraits, composés de traits : pour les noms humains chômeur, acheteur et joueur, compte tenu de la variation en sexe du référent, on peut supposer ProN = /+animé//±masculin/.

Nominalisation objectives

Nominalisation objective non propositionnelle

Les SN suivants construits sur un V-n font l'objet d'un raisonnement similaire : ils réfèrent à ce qui peut être l'objet du V, morphologiquement relié :

(5) Det V-n de N 0 (E + Prép N) = : un dessin de l'architecte sur un papier calque = : un bénéficiaire de ce plan À la base de ces SN, on peut supposer l'existence des phrases de base :

(6) N 0 V (Prép + E) N 1 (E + Prép N) = : L'architecte a dessiné N 1 sur un papier calque = : Ce plan bénéficie à N 1
Ayant recours à un antécédent abstrait ProN, si l'on forme une relative sur l'objet direct de ces phrases, on obtient les syntagmes suivants : Nous n'examinons pas en détail la formation de ce syntagme, mais l'essence de cette tournure semble résider en une formation d'un SN à partir de l'objet direct d'un verbe. Par rapport à notre propos, qui consiste à voir le parallélisme entre (9) et ( 13), il est à noter que cette classe de relatives est analysée, selon la terminologie guillaumienne, sous le terme de "nominalisation interne"13 .

(7) ProN (Prép + E) QU-N 0 V (E + Prép N 2 ) = : ProN que l'

Syntagmes nominaux formés sur une phrase à Vsup

Le deuxième type de syntagmes parallèles à ceux de (9) est en relation avec les phrases à Vsup dans lesquelles les V-n sont considérés comme "prédicats". Selon la conception de la nominalisation du lexique-grammaire présentée en 1.1., les phrases suivantes ont été définies comme le résultat de la nominalisation des phrases (10)14 :

(14) N 0 Vsup V-n Que P (E + à N 2 ) a. Luc a l'ambition que son fils devienne président de la république b. Le médecin a fait le pronostic que la tumeur était bénigne c. Le scientifique a fait à ses collègues la prédiction qu'un incident allait se produire d. Le journaliste a fait au public la révélation que l'assassin s'était donné la mort Il a été considéré que ces V-n, tout comme les V de (10), "sélectionnent" les complétives de ( 14). Au niveau sémantique, ce point de vue semble, certes, correct. Or, du point de vue syntaxique, il y a des différences fondamentales entre deux types de relations : tandis que la complétive est un complément d'objet direct qui est plutôt un complément essentiel du verbe, celle qui suit un V-n n'est, syntaxiquement, qu'un modifieur.

Les phrases ( 14) sont paraphrasables par (15), où les complétives sont introduites à l'intérieure d'une relative modifiant les V-n :

(15) N 0 Vsup V-n qui est Que P (E + à N 2 ) a. Luc a l'ambition qui est que son fils devienne président de la république b. Le médecin a fait le pronostic qui est que la tumeur était bénigne c. Le scientifique a fait à ses collègues la prédiction qui est qu'un incident grave allait se produire d. Le journaliste a fait au public la révélation qui est que l'assassin s'était donné la mort

Les phrase (15) montrent que les complétives des phrases ( 14) sont une apposition au V-n, c'est-à-dire un modifieur. D'ailleurs, l'acceptabilité des phrases suivantes où les V-n ne sont pas accompagnés de complétive, et où la variation en nombre des V-n est possible, montre que ces V-n réfèrent plutôt à des objets quantifiables qu'à un état ou une action impliqués par les verbes associés. Nous donnons pour chaque exemple la phrase verbale associée où il manque une complétive et nous voyons que celle-ci, contrairement à la phrase nominale, nécessite une condition spéciale (par exemple, la généricité) pour être acceptable :

(16) Ces exemples suggèrent que les phrases à Vsup qu'on construit sur ce type de V-n contiennent non pas un V-n prédicatif au sens de la nominalisation nucléaire, mais un V-n objectif. Il est possible d'interpréter les phrases (16) comme celles qui "posent" l'existence des référents des V-n, propositionnels en l'occurrence15 . Discursivement, directement après l'énonciation des phrases précédentes, on peut former les SN à V-n, équivalents de ceux de ( 9) :

N 0 Vsup (UN + des) V-n (E + à N 2 ) a.
(17) LE V-n (que N 0 Vsup + de N 0 ) (E + à N 2 )
a. l'ambition (qu'a + de) Luc b. le pronostic (qu'a fait + de) le médecin c. la prédiction (qu'a faite + de) le scientifique (E + à ses collègues) d. la révélation (qu'a faite + de) le journaliste (E + au public)

Les phrases qui suivent celles de (16) peuvent être [START_REF] Lees R | The Grammar of English Nominalizations[END_REF], spécifiant les référents des SN.

Remarques

Ainsi, les phrases ( 14) comportent, en réalité, deux types de prédication : prédication existentielle qui pose les V-n et prédication spécificationnelle qui donne le référent de ces V-n. Citons à ce propos [START_REF] Fauci | Aspects du mouvement de Wh, verbes supports, double analyse, complétives au subjonctif en italien : pour une description compacte[END_REF][START_REF] Fauci | Le seuil sémantique : verbes à complétives et constructions à verbe support[END_REF]

Examen des données -Table F2-1

Nous montrons la réanalyse de la table F2-1 de (Giry-Schneider 1978), qui a examiné la possibilité de nominalisation des verbes par le verbe support faire. Cette table classifie les V-n reliés, pour la plupart, aux verbes des tables 6 et 9 de [START_REF] Gross | Méthodes en syntaxe. Régime des constructions complétives[END_REF]. Giry-Scheider a considéré que la nominalisation transfère le complément d'objet du verbe sous la forme d'un complément de nom en de N 1 . N 1 peut être propositionnel. Voici la construction définitoire et quelques exemples : Nous avons parcouru la liste de la table F2-1 en cherchant les V-n interprétés comme nominalisations objectives. Sur 102 V-n classés dans cette table, une quarantaine semblent accepter l'interprétation de nominalisation objective propositionnelle (cf. voir la liste en 5.).

(19) N 0 V (N 1 + Que P) (E + à N 2 ) = N 0 fait Det V-n (de N 1 + Que P) (E + à N 2 ) a.

En guise de conclusion

Nous avons consacré une large partie de cet article à argumenter sur la nécessité de prise en compte de la nominalisation actentielle dans le cadre du lexique-grammaire. Après avoir présenté les travaux de (Ulland 1993) sur la nominalisation agentive, nous avons montré qu'une classe de nominalisation qu'on devrait appeler "nominalisation objective propositionnelle" existe et que la description de ces V-n nécessite une révision dans la mesure où ils ne "sélectionnent" pas une complétive mais "sont" eux-même propositionnels, car ils désignent référentiellement la proposition objet direct des V. Nous présentons pour finir quelques perspectives :

(i) certains verbes et verbes nominalisés acceptent un complément nominal et les combinaisons V N et V-n de N entières semblent référer à une proposition ;

(ii) certains adjectifs aussi semblent accepter une nominalisation objective.

Nous pensons, dans le cas (i), à des expressions comme analyser le phénomène, analyse du phénomène. C'est le résultat de analyser un phénomène qui aboutit à un constat propositionnel, désigné par analyse du phénomène.

À propos de la remarque (ii), nous pensons à une paire comme différent-différence. Le SN = la différence entre A et B peut correspondre à un complément en de N de la construction adjectivale A et B sont différents de N.

  Luc a (une + des) ambition(s) (cf. ?* Luc ambitionne) b. Le médecin a fait (un + des) pronostic(s) (cf. ?* Luc pronostique) c. Le scientifique a fait à ses collègues (une + des) prédiction(s) (cf. * Le scientifique a prédit à ses collègues) d. Le journaliste a fait au public (une + des) révélation(s) (cf. * Le journaliste a révélé au public)

  Paul déclare (que Jean est absent + ses revenus) = Paul fait la déclaration (que Jean est absent + de ses revenus) b. Paul annonce (une fête + que la paix est signée = Paul fait l'annonce (d'une fête + que la paix est signée)

  /+concret/ 9 , mais nous n'entrons pas dans cette discussion ici. De ce parallélisme, on peut déduire que le V-n = dessin, désignant des entités qui peuvent être l'objet direct du verbe dessiner, est une nominalisation objective d'objet direct. Le V-n = bénéficiaire représente un humain, qui occupe la position d'actant datif du verbe bénéficier, ce qui permet de le considérer comme une nominalisation objective d'actant datif. Par ailleurs, ces V-n ont été utilisés pour caractériser une position syntaxique dans une construction verbale. La classification des verbes français par[START_REF] Guillet | La structure des phrases simples en français II : Classes de constructions transitives[END_REF]) et[START_REF] Guillet | La structure des phrases simples en français : constructions transitives locatives[END_REF]) a presque systématiquement vérifié, pour chaque classe de verbes, s'ils ont la possibilité d'avoir une poisition où le V-n peut apparaître. Par exemple, la table 32A du lexique-grammaire dans laquelle est classé le verbe dessiner note la possibilité de construction :Ces données peuvent être exploitées pour des études systématiques de la formation de syntagmes nominaux objectifs. Les deux exemples que nous avons examinés ci-dessus concernent les arguments dont le référent est soit humain, soit concret. Nous examinons maintenant les arguments non concrets. Luc ambitionne que son fils devienne président de la république b. Le médecin a pronostiqué que la tumeur était bénigne c. Le scientifique a prédit à ses collègues qu'un incident allait se produire d. Le journaliste a révélé au public que l'assassin s'était enfui11 Les SN de (9) peuvent référer aux propositions objet direct des phrases (10). Les phrases copulatives suivantes montrent, en effet, que ces deux éléments peuvent être mis en équation :(11) LE V-n de N 0 (E + à N 2 ) est Que P a. L'ambition de Luc est que son fils devienne président de la république b. Le pronostic du médecin est que la tumeur est bénigne c. La prédiction du scientifique (E + à ses collègues) est qu'un incident allait se produire d. La révélation du journaliste (E + au public) est que l'assassin s'était enfui L'acceptabilité des phrases verbales dont l'objet est V-n est cependant variable : Nous laissons de côté le problème que posent ces acceptabilités. Nous montrons dans ce qui suit que deux types de syntagmes à relative entrent dans le parallélisme avec les SN de (9).

	(12)	N 0 V V-n (E + à N 2 )
		?* Luc ambitionne une ambition
	(8)	? Le médecin a pronostiqué un pronostic N 0 V V-n 1 ? Le scientifique a prédit une prédiction à ses collègues = : L'architecte a dessiné un dessin ? Le journaliste a révélé une révélation au public

architecte a dessiné sur un papier calque = : ProN à qui ce plan bénéficie Ces SN peuvent être interprétés de la même façon que (5) 8 . Pour ce qui concerne l'antécédent abstrait du deuxième exemple, il semble possible d'utiliser un trait comme /+humain/ et pour le premier, probablement 2.2. Nominalisation objective propositionnelle

2.2.1. V-n propositionnel

Nous nous intéressons maintenant à une classe de nominalisation objective que nous appellerons "nominalisation objective propositionnelle", pour la raison que ce sont des V-n liés aux V dont l'objet direct est une complétive et que ces V-n réfèrent à cette complétive même 10 . En voici quelques exemples : (9) LE V-n de N 0 (E + à N 2 ) a. l'ambition de Luc b. le pronostic du médecin c. la prédiction du scientifique (E + à ses collègues) d. la révélation du journaliste (E + au public)

Les V-n de (9) sont reliés aux V classés dans les tables 6 et 9 de

[START_REF] Gross | Méthodes en syntaxe. Régime des constructions complétives[END_REF]

) :

(10)

N 0 V Que P (E + à N 2 ) a.

2.2.2. Relative indépendante neutre

Le premier type de SN à relative parallèle aux SN de (9) est une relative indépendante neutre 12 , formée sur l'objet direct des verbes de (10) :

(13) ce que N 0 V (E + à N 2 ) a. ce que Luc ambitionne b. ce que le médecin a pronostiqué c. ce que le scientifique a prédit (E + à ses collègues) d. ce que le journaliste a révélé (E + au public)

  qui ont observé une équivalence : Nos argumentations vont dans le même sens que cette hypothèse. Mais il reste une question de savoir si elle peut être également applicable au verbe support avoir, puisque la construction avoir que P semble assez spécialisée et n'a pas le sens factif de la construction faire que que La Fauci semble exploiter.

	(18)	Max prédit Que P
		= Max fait la prédiction Que P
		= Max fait qu'une prédiction soit/Max fait qu'une prédiction (soit + équivaille à) Que P

Depuis les études de (Lees 1963) jusqu'à l'adoption de la position "lexicaliste" par[START_REF] Chomsky | Remarks on Nominalization[END_REF] 1 , la dérivation transformationnelle d'un syntagme nominal déverbal à partir d'une phrase de base a été beaucoup discutée dans le cadre de la grammaire générative, sous l'étiquette de "transformation de nominalisation". Dans le cadre du lexique-grammaire (L.G.), M. Gross, et ses disciples du L.A.D.L. à sa suite, ont adopté une autre position sur la transformation de nominalisation, en la définissant comme une relation d'équivalence entre deux phrases simples, donc en conformité avec l'utilisation habituelle du terme "transformation" dans la théorie de Harris 2 : la transformation de nominalisation est une relation d'équivalence qui s'observe entre phrase verbale ou adjectivale, d'un côté, et phrase nominale à verbe support, de l'autre 3 . En effet, il a été constaté qu'un V-n (verbe nominalisé) organise autour de lui les mêmes arguments que ceux du V et construit une phrase simple, moyennant l'actualisation par un Vsup (verbe support). C'est pour cette raison que le L.G. a mis davantage l'accent sur la description 1 IGM, Université Paris-Est Marne-la-Vallée, nakamura@univ-mlv.fr 1 Sur la lecture limpide de[START_REF] Chomsky | Remarks on Nominalization[END_REF]) et la portée du "vrai" lexicalisme réellement impliqué par ce dernier, voir[START_REF]La syntaxe du casatif japonais et l'organisation des trois composantes syntaxiques de la grammaire[END_REF][START_REF]Complex predicates and predicate raising[END_REF].2 D'ailleurs, Harris lui-même propose cette transformation comme une application d'un opérateur unaire à une phrase de base. Voir[START_REF] Harris | Elementary Transformations[END_REF]), par exemple.3 L'article le plus important pour connaître la position de M. Gross sur ce point est[START_REF] Gross | Les bases empiriques de la notion de prédicat sémantique[END_REF]. Voir également(Gross 1975 : chapitre III). Sur les études de la nominalisation au moyen de verbes supports, voir les travaux de[START_REF] Giry-Schneider | Les nominalisations en français : L'opérateur faire dans le lexique[END_REF],[START_REF] Labelle | Études de constructions avec opérateur avoir (Nominalisation et extensions)[END_REF],[START_REF] Meunier | Nominalisation d'adjectifs par verbes supports[END_REF], entre autres.

Les italiques et la numérotation des exemples sont de nous.

Voir[START_REF] Meunier | Nominalisation d'adjectifs par verbes supports[END_REF]

6).6 Voir(Ulland 1993 : 17).7 Dans le même ordre d'idée,[START_REF] Abeillé | Grammaire des noms de métier[END_REF]) a étudié la dérivation d'un V-n humain qui peut être interprété comme un nom de métier. Il faut également mentionner[START_REF] Dubois | La dérivation suffixale en français[END_REF], qui présentent un panorama de la dérivation suffixale en français, y compris la nominalisation agentive. 26thconferenceonLexisandGrammar,Bonifacio,2-6October2007

L'objet direct des verbes de depiction comme dessiner est ambigu entre l'interprétation d'objet à représenter et celle de résultat de la représentation. Seule la dernière est équivalente du V-n = dessin.26thconferenceonLexisandGrammar,Bonifacio,2-6October2007 T. NAKAMURA

On pourra peut-être recourir ici à une relative indépendante neutre, comme nous le montrons en 2.2.2.. Mais nous laissons de côté ce problème pour l'instant.

[START_REF] Leclère | Remarques sur les substantifs opérateurs[END_REF]) a appelé ce type de substantifs "substantifs opérateurs".

Dans les exemples (9) et (10), les verbes ambitionner et pronostiquer sont des verbes dénominaux, dérivés de ambition et pronostic. Si l'on tient compte de ces faits morphologiques et diachroniques, la représentation V-n = ambition, pronostic est incongrue, par rapport aux notations plus vraisemblables N = {ambition, pronostic}, N-v = {ambitionner, pronostiquer}. Dans cet article, qui reste, sommes toutes, programmatique, nous nous en contentons, la justifiant par le fait que nous étudions des relations orientées entre phrase et syntagme nominal. Cela montre la possibilité d'études ultérieures qui inversent cet ordre. 26thconferenceonLexisandGrammar,Bonifacio,2-6October2007

La terminologie est celle de[START_REF] Sandfeld | Syntaxe du français contemporain : Les propositions subordonées[END_REF]).

Voir (Pierrard 1988).

Voir[START_REF] Labelle | Études de constructions avec opérateur avoir (Nominalisation et extensions)[END_REF][START_REF] Giry-Schneider | Les nominalisations en français : L'opérateur faire dans le lexique[END_REF].26thconferenceonLexisandGrammar,Bonifacio,2-6October2007 T. NAKAMURA

De ce point de vue, il semble y avoir une opposition dans le paradigme du déterminant de la phrase avec ambition, entre article partitif et article indéfini. La phrase Luc a de l'ambition est une paraphrase de Luc est ambitieux et son lien avec l'ambition de Luc semble être secondaire. Cela indique-t-il la nécessité de reconnaître deux ambition ?

26thconferenceonLexisandGrammar,Bonifacio,2-6October2007

Annexe -Liste de

 annonce, aveu, calcul, choix, concession, confession, conjecture, constatation, constat, déclaration, découverte, demande, exposé, observation, offre, postulat, prédiction, présupposition, prévision, projet, promesse, pronostic, proposition, réclamation, remarque, réponse, reproche, révélation, rêve, spéculation, suggestion, supposition, supputation, ?diagnostic, ?rapport


Sébastien Paumier
email: paumier@univ-mlv.fr

A time-efficient token representation for parsers

One of the most important functions of linguistic tools is to apply grammars to texts in order to find matching sequences. These grammars are often represented by finite-state automata. The expressions described in these grammars are usually lexical units, but some systems offer the possibility of dealing with references to sets of words which require the use of electronic dictionaries (ex. <N> for nouns). We present here a method for applying such grammars rapidly, which is based on the tokenization of both grammars and texts and on a representation of these tokens by integers.

Introduction

Linguistic parsers can be divided into two categories: those which use approximate descriptions, like statistical parsers [START_REF] Michael | A statistical parser for Czech[END_REF], Plaehn 1999), and those that use exact descriptions. Exact parsers o ften process texts that have been tagged with Part-Of-Speech taggers [START_REF] Luk Po Chui | Automatic Grammar Partitioning for Syntactic Parsing[END_REF][START_REF] Beata | Shallow Parsing with PoS Taggers and Linguistic Features[END_REF]. The tag sets are usually small. However, the behaviour of parsers is not well known in the context of large grammars, because few people have actually tried to use such grammars. Grammars inevitably grow considerably when we want to refine large-coverage descriptions. In fact, the complexity of the grammar grows with the size of the vocabulary, because of local constraints that can only be dealt with by systematic descriptions. These descriptions require the use of finer tags than those used by POS taggers; tags such as human nouns, collective nouns, etc. The experiments that have been carried out (Carvalho 2001, Constant 2000& 2002[START_REF] Dister | Actes des 3èmes Journées INTEX[END_REF][START_REF] Domingues | Étude d'outils informatiques et linguistiques pour l'aide à la recherche automatique d'information dans un corpus documentaire[END_REF], F airon 2000[START_REF] Gross | The Construction of Local Grammars[END_REF][START_REF] Gross | Lemmatization of compound tenses in English[END_REF] show that these grammars must refer both to lexical units (single words) and to sets of words, that are usually handled by dictionary lookup. If grammars are fine enough, the difference between advanced pattern matching and syntactic parsing becomes superficial: the fact that the grammars describe phrases or sentences is a matter of scale.

Linguistic pattern matching is a particular case of pattern matching, because the base unit is the word rather than the character. It is common to consider texts as sequences of such tokens, for example in indexation processes, but most matching algorithms do not tokenize their input in a previous, separate pass. We propose here an original way of parsing, which is based on the coded representation of tokenized corpora.

The idea is to represent lexical units by integers, which are easier to manipulate than strings. This representation of tokens by integers has been used in computer science for a long time, but it has not been fully exploited in the field of linguistic parsers. This technique is well-known in compilation: the lexical parser analyses sequences of characters and produces sequences of symbols that are used as input to the syntactic parser [START_REF] Alfred | Approches catégoriques et non catégoriques en linguistique des corpus spécialisés, application à un système de filtrage d'information[END_REF]. However, methods differ, because the grammars and vocabularies are much smaller with compilation. In addition, users of linguistic grammars often modify them for their experiments.

We will show that the integerised technique can yet be applied very successfully in the domain of linguistic pattern matching.

Our parsing method has 3 stages: • tokenizing the text;

• optimizing the grammar for the text; • applyin g the grammar.

First, we will present our tokenization rules. Then we will describe the transformations to be made on the grammar, taking into account the possible use of lexical resources. Finally, we will discuss operational complexities, focusing on some linguistic aspects in order to show that this method is well adapted to linguistic pattern matching.

Tokenizing texts

During the first stage, we tokenize the text into lexical units. To do this, we must take a formal definition of a lexical unit 1 . For languages with well delimited words, we can consider that a lexical unit can be:

• a sequence of letters 2 ;

• a non-alphabetic character.

If the tokenization is case sensitive, we can then associate a unique integer with each token. If we replace every token by its number, the text can be represented by the token list and the sequence of integers. Note that this process need only be executed once, even if we want to apply several grammars to the text. The process is proportional to the length of the text.

Results show that the two files produced occupy approximately the same disk space as the original 1 The following definition is not available for the languages that use particular spacing rules. In many Asian languages such as Thai, words are not necessarily separated by spaces or punctuation marks, and so the following tokenization rule would segment lexical units wrongly. 2 We assume that the notion of letter is well defined, according to an alphabet file or a standard like Unicode.

text file. As our goal is to speed up the parsing, we always give preference to time optimization over space complexity as long as there is no explosion.

Optimizing the grammar

The second stage consists in optimizing the grammar according to the text. We will assume that the grammar is represented by a finite-state automaton, whose transition tags are lexical units that conform to the tokenization rule used during the first stage.

Replacing lexical units by integers

First, we replace every transition tagged by a lexical unit by the exhaustive list of the tokens that it can match.

One lexical unit can match more than one token in the text because of case variation. In fact, it is very natural to look by default for all the case variants of a word when you search it. For example, if you look for the word doctor, you may want to match both sequences doctor and Doctor. For some applications, the variations allowed can be more permissive: for example, web search engines usually do not take accents into account. Thus, we can assume that some variation will typically be allowed.

A particular lexical unit in the grammar may not be matched in the text. By optimizing the grammar according to the text, we can remove such transitions. In fact, if we construct for each lexical unit in the grammar the exhaustive list of the lexical units of the text that can match, we can find out which lexical units can match nothing by checking if the list is empty. In that case, we can remove from the grammar every transition tagged by this lexical unit.

Finally, for all remaining transitions, we replace the original lexical unit by the list of the tokens it can match. The tokens are represented by their associated integers that have been computed during the text tokenization.

References to word classes

Word classes

Some linguistic tools (not only parsers) allow the use of lexical resources (Silberztein 1993[START_REF] Pascale | Ressources linguistiques de l'ATILF. Actes du 8 e colloque TALN, Tours Carvalho Paula[END_REF][START_REF] Krzysztof | A Polish-to-English Text-to-text Translation System Based on an Electronic Dictionary[END_REF]. In general, the word classes in these resources are referenced in grammars through patterns. These patterns can be more or less precise :

• any word that is in the dictionary;

• any word of a particular grammatical category (any verb, any noun, ...); • any inflected form of a word. This list is not exhaustive, and we can imagine many kinds of patterns for many kinds of applications and dictionaries. The important point is that these patterns always define word classes.

These classes can be more or less important, depending on the pattern precision. The pattern "any word in the dictionary" recognizes many more words than "any noun in the feminine singular", which itself recognizes many more words than "any inflected form of the verb to eat".

Checking on the fly if a word in the text verifies a pattern or not has two disadvantages. First, it involves accessing the dictionary, which means reloading it when needed or keeping it in memory. The other point is that it makes the grammar non deterministic, because several patterns could recognize the same word.

It would also cost considerable space to replace systematically the pattern of a transition by the list of all the matching tokens in the case of a low-precision pattern like "any word in the dictionary". We have thus devised the following intermediate solution.

A class-size based solution

We propose to test the pattern precision by counting the matching tokens. If this number is lower than a certain limit, we can replace the pattern by the token list. Otherwise, we give a number to this pattern and we record the fact that every token in the list is recognized by this pattern. This can be done very efficiently by using a bit array for each token, setting to 1 the n th bit if the token verifies the n th pattern. As tokens are represented by integers, checking if a token matches a pattern can be done by simple access to a two-dimensional bit array, indexed by the token number and the pattern number.

As such an array is often very sparse, it can be greatly compressed, for example in terms of chained lists.

Compound words

This solution concerns only single tokens, but we can extend it to handle compound word resources. First, we check for each compound word all the patterns that can match it. Then we construct the list of all the compound words that are matched by one pattern at least; for example: • all clear: matched as adjective and noun • globe-trotter: matched as noun • government-owned: matched as adjective • governmen-issue: matched as noun From this list, we can build a tree of which the nodes are the tokens that compose the compound words. On each terminal node of the tree, we store the numbers of the patterns that match the corresponding compound word. The tree constructed from the previous example list is shown on figure 1 (the numbers 1 and 2 that appear inside round brackets represent respectively the patterns "adjective" and "noun").

We add to this tree all the case variants of each token. Then we replace the tokens by their number and we arrive at a data structure ready for speedy comparison with the text.

Figure 1: example of token tree

Now we can test whether the pattern that has the number i matches one or more compound words in the text by exploring simultaneously the token tree and the sequence of integers in the text representation. If we reach a final node in the tree, we just have to check if i is in the list of the patterns that match the corresponding compound word.

Sorting integer lists

Once we have made all these replacements, there are two kinds of transitions : integer lists representing tokens, and patterns representing word classes. To explore a state of the grammar automaton, we must test both pattern transitions and token transitions.

Because of the non-determinism that they introduce, we must test every pattern transition and so, to do this, we make a list of them for each state.

On the other hand, token transitions can be merged into one integer list. The fact that each integer represents a unique token implies that, at the most, only one integer of the list can match with the one in the representation of the text. Checking if a token transition can match the text token is equivalent to testing if an integer appears in an integer list. To speed up this test, we turn the integer list into a sorted integer array, so that we can achieve very fast lookups by dichotomy.

Gain

Dictionary accesses

If a grammar contains word classes, we have shown that these references can be tested with a simple array access in the case of simple words.

In the case of compound words, we obtain a complexity of O(n), where n is the number of tokens that compose the compound word to be matched3 . If we test references through a dictionary lookup, this operation will have a minimal complexity of O(m), where m is the number of letters in the word to be matched. This minimal complexity is always greater than O(n), so we can say that our method tests references to word classes faster.

Token comparisons

We will demonstrate the importance of representing token transitions by sorted integer arrays in comparison with string lists and character automata. Let us consider the simplest case of a grammar composed of a single word list, such the grammar in Figure 2.

Figure 2: a simple grammar

To simplify comparisons, we will assume that these words have no case variants. Variants actually found in texts are mainly words that begin with an upper-case letter. As that phenomenon only concerns few words, we can consider that ignoring variants has little effect on the length of the list.

Following our method, we obtain the complexity of a dichotomy research in a sorted array, which is 1+log(n), where n is the array size (here, n is the number of words in the list). The constant 1 is due to the fact that the word can be absent from the array.

Consider now the representation by a string list. If this list is not sorted, we obtain a complexity of m*n. If the list has been sorted, we can have the log(n) complexity of the dichotomy search. However, the comparison function has a non-constant complexity because it compares strings, and so it is less efficient than an integer comparison. We can conclude that this representation is not as efficient as ours.

Let us consider now a representation by a deterministic character automaton, in which transitions are sorted so that they can be explored by dichotomy. The presence of a word with a length of m in such a deterministic automaton can be tested with a complexity of m*(1+log(t), where t is the average number of transitions per state. m, n and t are independent values. To compare the values 1+log(n) and m*(1+log(t)), we must look at linguistic facts.

Linguistic aspect

If the number n of words in the list is lower than a certain limit which depends on the length of these n words, typically 50 words, the relation log(n) < O(m*log(t)) is verified because log(n) is lower than m (the number of letters of the word we want to test), which means that for small word lists, our method is more efficient.

When n grows, the value O(m*log(t)) is quite impossible to calculate, because the number of transitions per state depends on the words that are in the list. However, we can make the following estimate.

The log(n) value can be limited by the logarithm of the number of words of the language. If we took one million as a rough approximation, we would obtain log(1000000) ˜ 20. In fact, the number of words in a list is much lower than that for a linguistic reason: words do not appear randomly in the same list. The aim of a linguistic grammar is to describe a consistent set of rules, and so if some words appear in the same list, that means that they are linked (same grammatical category, by synonymy, etc). This phenomenon is illustrated by the grammar of Figure 2, in which "day" names constitute an evident word class. If the members of a class are too numerous (for example all the nouns), they might not appear as a list in the grammar, but as entries in a dictionary. In practice, most of these lists contain fewer than 10 items. The biggest lists we have found in grammars are made of proper nouns, like country names. Even these lists do not contain more than 500 items. In this way, we can consider that log(n) is usually smaller than 7, and that 10 is a reasonable upper limit for 1+log(n).

As the m value considered in m*(1+log(t)) is the length of the word in the text to be matched, we can consider that this value is close to the average length of words in a text. As an example, we have computed that the average length of a French word in a text is 5.7 letters. This value has been obtained through the examination of one year of the daily French newspaper Le monde for the year 19944 .

If we consider that n is great enough, we can assume that the value 1+log(t) will be greater than 1. In that case, the value m*(1+log(t)) will surely be greater than 10, which is a reasonable maximum value for 1+log(n).

While this calculation is just an estimate, it gives an idea of what could happen for word lists that are large enough. We have empirically verified that our method is faster than parsing algorithms that use character automata. We have applied several grammars containing word lists of various sizes. Tests have been made on both English and French data:

• numeric expressions in French (Constant 2000); • verbal sequences in English [START_REF] Gross | Lemmatization of compound tenses in English[END_REF]);

• noun phrases in the economic domain in French.

The experiments show that our method is always faster. The acceleration factor depends very much on the grammar structure, but in the most favourable cases, our method was 600 faster than using character automaton and consulting dictionaries on the fly. Empirical tests thus confirm the intuition arrived at in the previous estimate [START_REF] Sébastien | Reconnaissnce d'expressions dans de grands corpus: le système AGLAE. Mémoire de DEA[END_REF].

Cost of pre -processing

The experiments show that the parsing is faster when it is based on a representation of lexical units by integers. However, we must take into account the complexity of the pre-processing operations, which are tokenizing the text and optimizing the grammar.

The text tokenization has a linear complexity depending on the text length. In practice, the cost of this operation can be ignored when grammars are non-trivial, because the time that is required to tokenize the text is negligible in relation to the time necessary to parse it. As linguistic grammars are almost always non-trivial, we can consider that the complexity of this operation does not affect the global performance of the method.

The optimization of the grammar requires the replacement of every token in the grammar by its equivalent integer list. The complexity of this step is O(N), where N is the size of the grammar alphabet. This operation is negligible compared with the parsing complexity. If the grammar contains references to dictionaries, we must access these dictionaries, which is an operation with a complexity that depends on the dictionary representation. If this complexity is important, this stage in the grammar optim ization may be critical.

If the grammar is fully explored during the parsing, then all the references to dictionaries must be computed. In that case, there is no difference between our method and an on the fly dictionary exploration: whatever complexity this operation has, it is unavoidable.

On the other hand, if the grammar is not explored at all, no dictionary access will have been done with an on the fly algorithm, while these operations are done anyway with by method. The critical case is thus when we apply a grammar that has very few chances of matching in the text. From a linguistic point of view, this case is quite rare, because there is no sense in applying a grammar to a text that has nothing to do with the expressions described by this grammar. No one would apply a grammar of French noun phrases to an English corpus, or an electronic term grammar to a poetic text.

Global performances

As very few parsers allow dictionary lookups, our experiments were done comparing our own program with Intex software. After discussion in 2000 with Max Silberztein, the author of this software, we have concluded that the Intex parsing algorithm was at that time roughly equivalent to character automaton parsing.

In practice, we have measured the sum of pre-processing time and parsing time and established that it is lower than the parsing time of Intex when grammars are non trivial. Table 1 presents some results obtained on a Pentium 500 MHz with a RAM of 128 Mb. The numeric expression grammar contains very few dictionary references, whereas there are many in the verbal sequences and about 20 in the noun phrases.

Our experiments show that this method is well adapted to linguistic pattern matching. However, the gain is very important only when grammars are large enough. Our method is not very efficient when applied to small scale data.

Conclusion

We have proposed a way of optimizing text parsers that use lexical resources such as electronic dictionaries. This method is based on word tokenization, and on a representation whereby tokens are coded by integers.

We have established that the gain obtained grows with the size of grammars. Our method is thus a specific optimization for linguistic parsers that use large grammars. The current development of grammars and electronic resources in many fields of computational linguistics make us think that such optimizations will be very useful.

Table 1 : experiment results

 1

		Numeric	Verbal	Economic
		expressions	sequences	noun
				phrases
	States	107 000	250 000	587
	Transitions	703 000 2 000 000	3596
	Corpus size	0.4 Mb	16 Mb	120 Mb
	Time with	20 min	Parsing	9 min
	Intex		failure
	Time with	22 sec 3 min 37 s 1 min 11 s
	our
	program 5

We can note that, in our whole method, this n is the only value that has something to do with the length of words.

This represents 120 Megabytes of raw text.

An implementation of this method can be found in the GPL licensed software Unitex, available at http://www-igm.univ-mlv.fr/~unitex


Ivan Berlocher

Hyun-Gue Huh
email: hyungue.huh@univ-mlv.freric.laporte@univ-mlv.fr

Eric Laporte

Jee-Sun Nam

Morphological annotation of Korean with Directly Maintainable Resources

This article describes an exclusively resource-based method of morphological annotation of written Korean text. Korean is an agglutinative language. Our annotator is designed to process text before the operation of a syntactic parser. In its present state, it annotates one-stem words only. The output is a graph of morphemes annotated with accurate linguistic information. The granularity of the tagset is 3 to 5 times higher than usual tagsets. A comparison with a reference annotated corpus showed that it achieves 89% recall without any corpus training. The language resources used by the system are lexicons of stems, transducers of suffixes and transducers of generation of allomorphs. All can be easily updated, which allows users to control the evolution of the performances of the system. It has been claimed that morphological annotation of Korean text could only be performed by a morphological analysis module accessing a lexicon of morphemes. We show that it can also be performed directly with a lexicon of words and without applying morphological rules at annotation time, which speeds up annotation to 1,210 word/s. The lexicon of words is obtained from the maintainable language resources through a fully automated compilation process.

Introduction

In the first phase of the processing of a written text, words are annotated with basic information, such as part of speech (POS). Our objective was to explore methods likely to enhance the performances of state-of-the-art systems of Korean morphological annotation as regards two criteria of quality: the accuracy and informative content of output; the ability of underlying language resources to undergo an evolution in a controlled way. Korean is an agglutinative language. A Korean word (eojeol) usually consists of an undelimited concatenation of several morphemes: one or several stems, followed by zero, one or several functional morphemes. For example, the word 컸다:kôssta 'was big' has a stem,ㅋ:k-'big', and two functional morphemes, -었:-ôss-(past) and -다: -ta (declarative). We will call stems all lexical morphemes, as opposed to functional morphemes. The surface form of a morpheme occurring in a text may depend on neighbouring morphemes and differ from its base form or lexical form. For example, the surface form of the stem 'big' above is ㅋ:kbefore the suffix -었:-ôss-(past), but its base form is 크:keu-. The variations are termed as phonotactic, and the surface variants are called allomorphs. The objective of morphological annotation is to identify morphemes and assign relevant information to them. In Section 2, we outline the state-of-the-art approach to Korean morphological annotation. Section 3 explains the objectives of our work. In Section 4, we describe our methods of management of the underlying language resources and the operation of the annotator. Section 5 reports our evaluation experiments. A conclusion and perspectives are presented in Section 6.

State of the art

Several morphological annotators of Korean text are available. The Hangul Analysis Module (HAM1 ) is one of the best Korean morphological analysers. Other fairly representative examples are described in [START_REF] Park | Machine Aided Error-Correction Environment for Korean Morphological Analysis and Part-of-Speech Tagging[END_REF] and in [START_REF] Cha | Generalized Unknown Morpheme Guessing for Hybrid POS Tagging in Korean[END_REF][START_REF] Lee | Syllable patternbased unknown morpheme estimation for hybrid partof-speech tagging of Korean[END_REF]. In most morphological annotators of Korean, the output for each morpheme is presented in two parts: the morpheme itself, and a grammatical tag. Morphemes are usually presented in their base form if they are stems, and in they surface form if they are functional morphemes. The operation of these annotators generally involves frequency-based learning from a tagged corpus with statistical models [START_REF] Park | Machine Aided Error-Correction Environment for Korean Morphological Analysis and Part-of-Speech Tagging[END_REF][START_REF] Lee | Syllable patternbased unknown morpheme estimation for hybrid partof-speech tagging of Korean[END_REF]. They typically report that 95% to 97% of morpheme-tag pairs are correct. The current state of the art is largely sufficient for natural language processing (NLP) applications such as web searching, text retrieval and text clustering. However, more ambitious NLP applications such as translation, text generation and text-to-speech synthesis will require more accurate annotation. Firstly, they will require higher recall, if recall is defined in the same way as answer inclusion rate (AIR) in [START_REF] Lee | Probabilistic Models for Korean Morphological Analysis[END_REF]: a 97% recall means a 10-word sentence has a 30% probability that one of its words has not been assigned its correct tag, which will make syntactic parsing practically impossible. Secondly, ambitious applications will require more informative tags: the tagsets currently in use do not contain the syntactic and semantic features required to resolve ambiguity and recognise sentence structures. Examples of such features are the number of essential complements of verbs and the postpositions expected in these complements. Thirdly, most annotators provide the base form of stems, but not of functional morphemes. Upgrading the state-of-the-art corpus-driven systems in order to achieve more accurate annotation would involve shifting to tagsets of a higher granularity, and consequently constructing new annotated corpora. Due to data sparseness, training would presumably imply much larger annotated corpora in order to achieve the same recall values, and a fortiori to enhance them.

Objectives

The alternative approach based on directly maintainable language resources is complementary to the corpus-driven approach, because it behaves gracefully with fine-grained tagsets and does not require annotated corpora. This approach might eventually lead to hybrid systems able to outperform present annotators. The resource-based approach to annotation can be defined by two features: -the quality of results depends essentially on the quality of manually constructed language resources; -the maintenance of the annotator is performed through the direct, linguistically motivated maintenance of these resources. We undertook this work in order to investigate a purely resource-based approach to morphological annotation of Korean. We developed a system with a more informative tagset than current systems: 150 tags vs. 30 to 60. Our objectives were to assess: -the recall achieved by such a system; -the level of readability and of flexibility of the language resources, a significant criterion of quality which is often overlooked in literature. In addition, our systems operates by searching directly a lexicon of words, instead of running a morphological analysis module accessing a lexicon of morphemes. Our solution, which was previously deemed unfeasible [START_REF] Han Ch | A Morphological Tagger for Korean: Statistical Tagging Combined with Corpusbased Morphological Rule Application[END_REF], speeds up annotation, since all computation related to morpheme agglutination is performed in advance.

Methodology

The number of Korean words is in the hundreds of millions. In order to construct and handle an actual lexicon of words, we resorted to classic techniques of lexicon compression and lookup [START_REF] Appel | The world's fastest Scrabble program[END_REF][START_REF] Lucchesi | Applications of finite automata representing large vocabularies[END_REF][START_REF] Revuz | Minimization of acyclic deterministic automata in linear time[END_REF][START_REF] Silberztein | A new approach to tagging: the use of a large-coverage electronic dictionary[END_REF], but the application to an agglutinative language involved implementing new software components, which received an open-source status 2 and were integrated to the open-source Unitex system 3 [START_REF] Paumier | Unitex -manuel d'utilisation[END_REF]. Our tag set comprises 150 tags. Comparable figures are 47 [START_REF] Chae | Introduction of KIBS (Korean Information Base System) Project[END_REF], 33 [START_REF] Lee | Syllable patternbased unknown morpheme estimation for hybrid partof-speech tagging of Korean[END_REF] and 29 [START_REF] Han Ch | A Morphological Tagger for Korean: Statistical Tagging Combined with Corpusbased Morphological Rule Application[END_REF]. Our tag set is therefore more finegrained and tags are more informative. In addition, the 2 These software components are distributed under the Lesser General Public License (LGPL): http://www.gnu.org/copyleft/ lesser.html. 3 http://www-igm.univ-mlv.fr/~unitex/manuelunitex.pdf tags are structured. They combine a general tag taken in a list of 16 general tags, and 0 to 4 features specifying subcategories. There are 91 features with a total of 152 values. This structure is in conformity with emerging international standards in representation of lexical tags [START_REF] Lee | Towards an international standard on feature structure representation[END_REF]. The final part of some verbal and adjectival stems undergoes phonotactic variations when a suffix is appended to them. For example, the stem keu-'big' becomes k-before the suffix -ôss-(past). Stem allomorphs are generated from base-form stems with 71 finite-state transducers of the same type as those used to inflect words in inflectional languages [START_REF] Silberztein | Intex: an FST toolbox[END_REF]. A finite-state transducer is a finite-state automaton with input/output labels. The input part of the transducers specifies letters to remove or to add in order to obtain the allomorph from the base form. The output part specifies the tag and compatibility symbol (see below) to be assigned to the allomorph. These transducers are viewed and edited in graphical form with Unitex. The combination of a stem with a sequence of suffixes obeys constraints. Checking these constraints is necessary to discard wrong segmentations. We distinguish two types of suffixes: derivational and inflectional. Derivational suffixes are markers of verbalization, adjectivalization and adverbialization. They are appended by applying transducers of the same type as above. In our current version, 8 transducers append derivational suffixes. These transducers invoke 5 subgraphs, thus constituting recursive transition networks (RTN). Inflectional suffixes comprise all other types of suffixes. A single (possibly derived) stem can be combined with up to 5,500 different sequences of inflectional suffixes. Compatibility between stems and inflectional suffixes is represented by a set of 59 compatibility symbols (CS). Each stem and stem allomorph is assigned a CS, which defines the set of suffix sequences that can be appended to it. The CSs have been semi-automatically inserted by Huh Hyun-gue into the lexicons of stems. For this work, we did not make any attempt at recognising multi-stem words, i.e. words with an undelimited sequence of stems. The standard model for representing phonotactic and grammatical constraints is the finite-state model. In our system, constraints are represented in finite-state transducers. These transducers describe sequences of suffixes. Their input represents surface forms and their output represents base forms and tags. For readability, they are edited and viewed graphically, and since most of the transducers are large and would not display conveniently on a single screen or page, they take the form of RTNs: transitions can be labelled by a call to a subtransducer. Most of the sub-transducers that they call are shared, which reduces the level of redundancy of the system. The total number of simple graphs making up the RTNs is 230. The directly maintainable language resources of our system are thus the lexicon of stems [START_REF] Nam | Construction of Korean electronic database of proper nouns[END_REF][START_REF] Nam | Some issues on the construction of the electronic lexicon of Korean adjectives[END_REF][START_REF] Nam | Some linguistic problems in building a Korean electronic lexicon of simple verbs[END_REF], the allomorph transducers and the suffix RTNs. Samples of all these resources are distributed under the LGPL-LR license 4 . The lexicon of words is compiled from these resources into a data set with an index for fast matching. This index is a finite-state transducer over the Korean alphabet of letters. The compilation of the lexicon of words follows several sequential steps. First, all resources are converted from the Korean syllabic alphabet to the Korean alphabet of letters. In a second step, we generate lexicons of stem allomorphs and of derived stems from the base-form stem lexicons by applying the allomorph transducers with Unitex. In a third step, each resulting lexicon of stems is compiled by the Unitex lexicon compiler into a finite-state transducer. The final states of the stem transducers give access to the lexical information, and in particular to the CSs of the stems. In a fourth step, each RTN of sequences of suffixes is converted into a list by a path enumerator, and each of these lists is processed by the lexicon compiler into a finite-state transducer. The names of the ending transducers contain the corresponding CSs. In the final step, the stem transducers and the ending transducers are merged into a word lexicon, which is also represented as a finite-state transducer. This operation links the final states of the stem lexicons to the initial states of the corresponding ending lexicons. The path enumerator and the lexicon link editor have been implemented for this annotator. The path enumerator allows for breaking cycles in the graph of calls to sub-transducers, so that the enumeration remains finite. These operations are independent of the text to be annotated; they are performed beforehand. They need to be repeated when one of the resources is updated. The operation of the morphological annotator is simple. The text is tokenised (words are tokens) and the lexicon of words is searched for the words. Our system presents its output in an acyclic automaton5 of morphemes, as in [START_REF] Lee | A Viterbi-based morphological analysis for speech and natural language integration[END_REF], but displayed graphically. The output for each morpheme is presented in three parts: surface form, base form, and a structured tag providing the general tag and syntactic-semantic features. Word separators such as spaces are also present in this automaton.

Evaluation

We evaluated our system by running it on a subset of the annotated corpus of Korean constructed at KAIST in the framework of the KIBS project [START_REF] Chae | Introduction of KIBS (Korean Information Base System) Project[END_REF]. This corpus has been tagged at KAIST by a stochastic tagger, and then manually corrected during 3 years. We used a 618,232-word sub-corpus. The raw text occupies 8.7 Mb in UTF16-LE.

Efficiency

The complete annotation process: sentence segmentation, tokenization, alphabet conversion, lexicon search, alphabet conversion, sorting and saving, took 509 s on a Pentium M 1.2 GHz with 1Gb memory, i.e. 1210 word/s.

Recall

We assessed the quality of the output of our morphological annotator by comparison with the KAIST annotated sub-corpus. This corpus has not been used during the construction of the resources or of the software.

Our tag set is much more fine-grained than that of the tagged corpus: 150 word tags vs. 47. We had to downgrade the output of Unitex to be able to compare it with the reference corpus. Our tags were mapped onto the KAIST tags by abstracting away the information not provided in the reference tagset. Thus, the comparison does not take into account all the information in the output of our system6 . As we did not use any language resources for Korean compound words in our annotator, we restricted the comparison to the 447,835 words annotated with a single stem in the reference corpus. The tag in the reference corpus was present in the output of Unitex in 89% of these words, which means the recall or AIR is 89%. In fact, this value is not an accurate measure of the recall of our system. We examined a few words for which the reference tag is absent from the output of Unitex. They can be distributed in 3 cases: (i) Cases where the reference tag is correct, but Unitex does not assign it because of an error in our language resources. Example: the token 라는:laneun 'called' is annotated {라,라.ns_inv} {는,는.npost+au_the} 'the A note' whereas it consists of a single suffix, correctly tagged {라는.exm} in the reference corpus. (ii) Cases where the reference tag can be considered correct, but one of the tags in the Unitex output is also correct, though different from the reference tag, due to different guidelines. Examples:그런:geulôn 'such' is seen as a demonstrative determiner and tagged {그런.md} in the reference corpus, but seen as an inflected adjective and tagged {그러,그렇다.re} {ㄴ,는.apost+de_pre} by Unitex. In particular, the Unitex morpheme segmentation is generally finer, e.g. in 짐승만도:jimseungmando 'even like a beast', tagged {짐승.nc} {만도.jx} in the reference corpus, but {짐승,짐승.co_cnt} {만,만 .npost+au_lim} {도,도.npost+au_add} by Unitex. (iii) Cases where one of the Unitex tags is linguistically more motivated than the reference tag. Example:표리:pyoli 'be a figure', tagged {표리.nc} {를.jc} 'appearances and reality' in the reference corpus, would have been better described by {표.nc} {리.ef} which is the equivalent of one of the Unitex analyses. In other words, the choice of a reference corpus was necessary for our evaluation experiment, but the guidelines and descriptive choices in the reference corpus may have an equal, higher or lower linguistic motivation as compared to ours. This 89% recall value is encouraging. Firstly, the errors and lexical lacunae in the language resources can be corrected over time. Secondly, this result has been obtained without any corpus-driven learning: by combining it with the output of a state-of-the-art tagger where Unitex does not find any analysis, a much higher recall would be easy to obtain.

Precision

The evaluation of the precision of the output of our annotator was not one of our main objectives, since ambitious NLP applications such as translation, text generation and text-to-speech synthesis require the operation of a syntactic parser, which can resolve residual lexical ambiguity. The recognition of phrases and other linguistic patterns with several words does not require high precision either. However, for the sake of completeness, we measured precision as the average value of the proportion of correct tags among the tags retained by Unitex for a word. The number of correct tags for a word is evaluated by comparison with the reference corpus, which yields for each word either 0 or 1. The value obtained is 32%. Ambiguity resolution techniques can be applied to the output of our annotator: the syntactic approach would take advantage of the rich linguistic information provided in output; classic statistical approaches and priority rules [START_REF] Kang | A Rule-Based Method for Morphological Disambiguation[END_REF] are applicable as well.

Flexibility

Flexibility of language resources of NLP systems is often overlooked in literature, but it is a significant criterion of quality, because the extension of a system to input texts of new types or of a new period of time is a frequent task. For annotators, this criterion of quality is not numerically assessable. We invite the reader to have a look at the free sample of directly maintainable language resources distributed with Unitex and to check that they are available in readable, editable forms: lists of stems, graphs of suffixes. The possibility of explicitly updating these resources allows users to extend them, to correct errors in the output, and to control the evolution of the system, which has thus a satisfactory level of flexibility. In contrast, a corpus-based annotator is adapted by feeding new corpora into the training process. Extending it involves the costly task of tagging a corpus of new texts. In addition, the correction of an error in its corpustrained behaviour involves a new training, but nothing ensures that the new training will correct the error and not bring about new errors. Such systems have therefore a limited flexibility.

Final Remarks

This work opens several perspectives. The resources will be extended by running the annotator and analysing output. Additional experiments will be carried out to investigate the annotation of compound words, using both lexicons of compounds [START_REF] Bae | Construction of an electronic dictionary for compound nouns in Korean[END_REF] and rules of combination of stems. Existing approaches to the analysis of unrecognised morphemes could be combined to our system: they are complementary to our resource-based approach, and would take advantage of the rich information provided on the neighbouring words. Finally, parallel systems are under construction for Finnish and Hungarian, two other agglutinative languages with undelimited morphemes.

http://nlp.kookmin.ac.kr/HAM/kor/ham-intr.html

The Lesser General Public License for Language Resources, http://www-igm.univ-mlv.fr/~unitex/lgpllr.html, is approved by the Free Software Foundation, http://www.fsf.org.

Also called a directed acyclic graph (DAG) or, improperly, a lattice.

Of course, we knew it would be so beforehand, but we created this fine-grained tagset anyway because no such tagset was available and our objective of enhancement of methods is of higher significance than the straightforwardness of comparison between systems.

Acknowledgments

This work was partially supported by the Outilex project and by the CNRS.