Alain Blum

Elena Filippova

Territorialisation de l'ethnicité, ethnicisation du territoire (le cas du système politique soviétique et russe) 1 Alternative nostalgique (et fausse):

Ou bien s'enraciner, retrouver, ou façonner ses racines, arracher à l'espace le lieu que sera vôtre, bâtir, planter, s'approprier, millimètre par millimètre, son "chez-soi": être tout entier dans son village, se savoir cévenol, se faire poitevin.

Ou bien n'avoir que ses vêtements sur le dos, ne rien garder, vivre à l'hôtel et en changer souvent, et changer de ville, et changer de pays; parler, lire indifféremment quatre ou cinq langues; ne se sentir chez soi nulle part, mais bien presque partout.

Georges Perec. Espèces d'espaces.

Je n'aime pas le mot "racines", et l'image encore moins. Les racines s'enfouissent dans le sol, se contorsionnent dans la boue, s'épanouissent dans les ténèbres; elles retiennent l'arbre captif de la naissance, et le nourrissent au prix d'un chantage: "Tu te libères, tu meurs!" Les arbres doivent se résigner, ils ont besoin de ces racines; les hommes pas. Nous respirons la lumière, nous convoitons le ciel, et quand nous nous enfonçons dans la terre, c'est pour pourrir. La sève du sol natal ne remonte pas par nos pieds vers la tête, nos pieds ne servent qu'à marcher. Pour nous, seules importent les routes. Amin Maalouf. Origines. Nous puisons dans l'histoire de la Russie ces quelques éléments de réflexion sur les rapports entre ethnicité et territoire. Ils n'ont pas l'ambition d'être exhaustifs, mais de donner quelques points de référence. Partant du milieu du XIXème sièclemoment qui marque les débuts de la conceptualisation de l'ethnicité -notre analyse se prolonge jusqu'à l'époque contemporaine. Cet intervalle chronologique couvre ainsi les 70 ans de l'histoire soviétique, pendant lesquels la Russie a fait partie intégrante de l'URSS, partageant cette expérience avec d'autres entités territoriales, devenues depuis lors des Etats indépendants. Les empreintes 1 Paru dans L'espace géographique, 4, 2006, pp. 317-327. Version presque définitive laissées par cette existence au sein d'un système politique et idéologique commun sont facilement repérables dans les discours et les pratiques politiques de ces nouveaux Etats. Cependant nous nous contenterons ici du seul cas russe, et ne ferons que de brèves allusions aux autres pays issus de l'URSS. Nous nous en tiendrons d'autre part à la vision dominante qui a parcouru le siècle, sans évoquer les nombreux débats qui ont accompagné son élaboration.

Un pays qui se colonise ?

« L'histoire de la Russie fut longtemps l'histoire d'un pays qui se colonise », a écrit Vassilij Klûčevski, un des historiens russes les plus influents du 19 ème siècle. L'élargissement progressif du territoire national s'est accompagné de l'incorporation de multiples groupes de populations, aussi bien sédentaires que nomades, possédant leurs propres structures de pouvoir, voire de souveraineté sur certains territoires, ou au contraire anciens sujets de systèmes politiques extérieurs au système russe, comme par exemple la Chine. La diversité culturelle, mais aussi sociale et économique de ces groupes de population exigeait, dans un souci de gestion efficace, leur classement et leur catégorisation, par les organes administratifs, judiciaires, par les institutions scientifiques. De multiples critères se sont croisés pour construire ces classifications, dont la langue et la religion. En revanche, le découpage administratif de l'Empire Russe ne faisait aucune référence à l'ethnicité, en particulier depuis le moment ou Catherine II avait établi un découpage en « gouvernement » ou provinces, dont les limites n'avaient que peu avoir avec l'histoire de l'expansion territoriale. Sans doute, les territoires annexés par la suite eurent des statuts juridiques différents, mais ces statuts ne reflétaient pas une conception ethnique du territoire. Contrairement à la Révolution française, dont les acteurs, confrontés aux différences régionales, ont mis en avant un projet d'unification visant à la création d'une nation une et indivisible, et ont établi des découpages administratifs du territoire reflétant cette volonté, les bolcheviks, après Octobre 1917, refusent que la notion même de « nation » englobe la totalité de la population du pays, privilégiant un concept d' « Etat multinational ». Suivant la définition classique que Staline énonça en 1913, « l'Autriche et la Russie sont … des communautés stables, pourtant personne ne les dénomme nations » 2 , les constructions qui s'élaborent alors reprennent cette ligne de conduite. Après 1917, le principe d'autonomie territoriale des « peuples » remplaça celui qui régissait l'organisation impériale. Pour ce faire il a fallu d'abord élaborer un répertoire des 2 Joseph Staline, « Qu'est-ce que la nation ? », in Le Marxisme et la question nationale et coloniale (1913).

peuples, résidant sur le territoire national et, par ailleurs, tracer les frontières des territoires, propres à tel ou tel « peuple ». Ainsi se mêlaient une démarche active en terme politique, une démarche scientifique de construction des peuples, une démarche géographique d'établissement de frontières.

Cette démarche n'était pas fondée sur une simple conviction ou croyance en la nature des formes de souveraineté des peuples et de leur existence comme acteurs politiques. Bien entendu, elle renvoyait à une tradition intellectuelle et culturelle, qui, en suivant Klûčevski, considère qu'« un peuple devient, dans le cadre de l'Etat, une personne » et qui trouvait alors son équivalent dans 'affirmation vidalienne (celui-ci suivant Michelet) que « la France est une personne » (Vidal de la Blache). Elle était aussi la conséquence de stratégies explicites, évoquées en particulier par Lénine, qui, pour garantir le succès de la Révolution sur l'ensemble du territoire de l'Empire, cherchaient à s'assurer de la complicité de divers groupes qui se voulaient ethniques, et en particulier de leurs élites.

Ethnos, un concept générique de la vision soviétique des sociétés

Ces positions, en continuité avec certaines formes de pensées intellectuelles et scientifiques qui précèdent la révolution d'Octobre, conduisirent, à travers des procédés que l'on retrouve en d'autres lieux, mais rarement tous rassemblés dans une même logique, à faire de l'ethnicité le coeur de la représentation des populations mais aussi des mécanismes d'action sur ces populations.

Un premier procédé découle des divers mécanismes de réification de l'ethnicité. Il s'agit des diverses formes d'inscription, dans des textes, des identités, qui par ce fait, prennent vie, deviennent actives et reconnues. Le mécanisme décrit de façon si précise par Benedict Anderson, des « Recensements, cartes, musées », systématisé en URSS3 , va au-delà, puisque l'appartenance ethnique devient un des éléments obligés et centraux qui figurent dans les dossiers personnels de chacun, constitués dans les entreprises, par la police, dans les universités. Le processus de réification devient aussi contraint, car, à partir du moment où on recherche une description exhaustive de la population par de tels traits, on se dégage d'une démarche scientifique, qui Cette formulation, qui renvoie à une pensée largement partagée dans le 19 ème siècle européen, et bien que Staline lui-même dans son ouvrage cité ci-dessus postule que « la nation n'est pas une communauté de race ni tribu, mais une communauté d'hommes historiquement constituée », tout en insistant, à la différence de Klûčevski, sur la distinction entre la communauté nationale et la communauté d'Etat 6 , restera dominante dans la pensée soviétique, l'anthropologie physique étant une partie intégrante de l'ethnographie puis, ensuite, de l'ethnologie soviétique 7 . Ainsi, A. Zubov écrit, en 1988, « Les anthropologues, en particulier, mène un constant travail de recueil de matériaux sur les compositions raciales des divers peuples, expression des diverses étapes qui ont conduit à leur formation. L'ethnie est constituée de divers types anthropologiques, et les mêmes types anthropologiques peuvent être présents dans diverses ethnies. Ces anthropologues observent aussi que les frontières ethniques et raciales ne coïncident pas. Ce domaine de l'anthropologie a permis dans une forte mesure de rapprocher sciences sociales et naturelles et a créé la base factuelle et théorique d'usage de données anthropologiques comme source d'information de caractère historiques (en particulier, pour étudier la question de l'ethnogenèse » 8 . Cette idée d'ethnogenèse, profondément ancrée dans une école ethnographique russe et soviétique, est presque absente de la tradition anthropologique occidentale.

Ce n'est pas ici le lieu de s'attarder sur la divergence théorique au sein de l'ethnographie/ethnologie soviétique, laquelle divergence ne doit pas, par ailleurs, être surestimée. Il suffit pour s'en convaincre de comparer les diverses définitions de l'ethnos proposées par des chercheurs se réclamant des écoles de pensée perçues traditionnellement comme opposées pour s'apercevoir qu'elles sont toutes marquées par une vision naturaliste du phénomène. Pour ne citer que les pères-fondateurs, nous nous limitons à trois d'entre eux : Selon S. Širokogorov, à qui est accordé le mérite d'être le premier à formuler une théorie « russe » de l'ethnos, celui-ci représente « une communauté humaine dotée d'une même langue, assumant une origine commune, partageant des coutumes et un mode de vie similaires, maintenus et consacrés par la tradition ; une communauté consciente de sa différence par rapport 6 « Ainsi, -nous explique P. Kušner dans son article «Učenie Stalina o nacii i nacional'noj kul'ture » « La doctrine stalinienne de la nation et de la culture nationale », Sovetskaâ êtnografiâ, 1951, n°4, « la nation est une des espèces les plus développées de la communauté ethnique ».

7 Ce passage emblématique de l'ethnographie à l'ethnologie, effectué au début des années 1990, voulait signifier le passage de la discipline à un niveau théorique autonome, après de longues décennies de relégation dans la catégorie des disciplines historiques auxiliaires. Cependant rejeter le marxisme dogmatique dans sa version stalinienne n'a pas suffit à renouveler le paradigme scientifique, qui reste largement essentialiste. L'anthropologie, quant à elle, dans le classement des disciplines propre à la tradition soviétique, n'est autre que l'anthropologie physique. Il en reste de même aujourd'hui. Assorti d'un adjectif « sociale » ou « culturelle » le terme « anthropologie » sert surtout pour designer les écoles étrangères, respectivement française et anglo-saxonne.

Territorialisation et lien au territoire

La notion de territoire est présente dans toutes les conceptions soviétiques de l'ethnos, sous des formes il est vrai, variées. L'existence sur la longue durée d'une communauté humaine sur un territoire donné, favoriserait non seulement la constitution de pratiques culturelles communes et l'émergence d'une langue de communication, ce qui aurait pour effet de renforcer les liens affectifs entre ses membres, fondement nécessaire à une identité collective, mais, réciproquement, conférerait au territoire, transformé par l'activité économique et culturelle de ce groupe, un caractère ethnique.

La formule que Širokogorov proposait, au début des années 1920, pour rendre compte de la stabilité de l'ethnos, exige que la corrélation entre la quantité de population et la superficie du territoire qu'elle occupe soit constante, sinon ladite ethnos est menacée de disparition 13 . Cette logique a été reprise 65 ans plus tard par de jeunes ethnologues, qui se voulaient « révolutionnaires », renversant les fondements de l'ethnologie soviétique : « un territoire ethnique est une condition indispensable pour la reproduction des petits et des grands peuples, pour l'épanouissement d'un individuporteur de traits ethniques (ethnophore, comme le désignent les auteurs de ce texte, à la suite de Bromlej -nda). Il en découle que la lutte pour la sauvegarde de son territoire a une importance stratégique pour la préservation et la reproduction des langues et des cultures ethniques. (…) Dans ce sens la Russie et les Russes comme peuple, représentent une unité dans la structure ethnique de l'humanité, égale à la Lettonie et aux Lettons, à l'Ukraine et aux Ukrainiens, à la Géorgie et aux Géorgiens, indépendamment de la taille de la population, de la superficie de son territoire et de la puissance économique nationale (nous voulons parler de l'économie de ces républiques de l'Union). Est considéré comme optimal un organisme politique dont les frontières recouvrent intégralement le territoire ethnique » 14 . De tels propos peuvent servir à justifier des revendications du genre « la Russie aux Russes » (ou « la Lettonie aux Lettons »…). Ils manifestent, en même temps, une vision profondément holiste de la société, qui veut qu'un individu soit, dès sa naissance, associé à une communauté 15 . Cependant, bien qu'on doive reconnaître l'importance des liens communautaires dans la société russe et soviétique, le choix de l'ethnie en tant qu'une communauté universelle de référence fut arbitraire et artificiel, et pouvait-il en être autrement ? Au moment de la constitution des territoires « ethniques », entreprise à partir des années 1920, il s'agissait plutôt des communautés villageoises pour des populations paysannes, des clans et des lignages pour 13 Širokogorov S., op. cit. p. 125. 14 Ce concept de l' « ethnie titulaire », lié à la territorialisation de l'ethnicité, entre en contradiction avec un autre concept, celui de « minorité ethnique». Les individus appartenant à un même groupe ethnique (indépendamment de sa taille) se trouvent dans une situation socialement majoritaire résidant sur « leur » territoire ethnique, et dans une situation socialement 20 Témoigne de l'ampleur du problème le fait qu'au moment de l'éclatement de l'URSS plus de 55 millions de personnes ont résidé en dehors de « leurs » territoires ethniques (sous ces derniers nous n'entendons ici que les Etats, nés des vestiges de l'« Empire soviétique », sans parler des Républiques « nationales » (auparavant « autonomes ») de la Fédération de Russie contemporaine). minoritaire sur le reste du territoire national. Les Russes, qui constituent plus de 80% de la population du pays, ne sont titulaires sur aucun territoire particulier 21 et, du coup, sont en situation de « minorité » dans la moitié, en surface, du territoire de la Fédération. Cela touche en fait 9% de l'ensemble des Russes, soit près de 11 millions de personnes. Mises à part les républiques du Caucase du Nord (à l'exception de la République d'Adygué), les républiques de Tchouvachie et de Touva, les ethnies « titulaires » sont numériquement minoritaires dans tous les restes territoires « ethniques » (voire une carte en annexe).

Une grande complexité derrière l'apparence de simplicité

Cette complexité, et ces paradoxes, se retrouvent dans la grande variété de mise en pratique du lien entre ethnie et territoire. Les territoires, créés à partir de ce principe, pour l'essentiel durant les années 1920 et 1930 (certains connurent une existence éphémère, comme le territoire des Allemands de la Volga), disposent de statuts différents, statuts élaborés durant la période soviétique, transformés parfois, modifiés aussi après l'éclatement de l'URSS. L'empilement bien connu durant la période soviétique entre république, territoires autonomes, un temps même communes autonomes, associé à des règles diverses et mouvantes, sur les langues enseignées, les langues d'administration, les politiques culturelles, les politiques de discrimination positive, etc., ne résume pas, à lui seul, une politique aussi systématique d'établissement d'une relation entre territoire et ethnicité. Ainsi, un certains nombre de peuples, les « petits peuples » ou « peuples peu nombreux » ou encore « petits peuples du nord », selon la période, bénéficient de règles spécifiques, de protections particulières, sans pour autant disposer d'un territoire administrativement délimité.

Cette complexité, tient en partie aux difficultés d'établir un schéma universel, aux transformations des conceptions soviétiques en la matière, aux revendications de tels ou tels groupes pour exprimer une façon « d'exister ». Elle témoigne de l'illusion d'aboutir à un modèle unique et fort de rattachement entre le territoire et l'ethnicité, même si le modèle élaboré va loin dans la systématisation. Quoi qu'il en soit, toutes les formes ainsi exprimées produisent une représentation dominante, celle du territoire comme lieu principal, voire presque exclusif, de reproduction de l'ethnicité, lieu voué à conserver et développer langues et cultures. Au-delà de cette fonction de conservation, ou de création (par exemple d'une histoire propre, mais aussi d'un alphabet, d'une langue unique et construite par les linguistes à partir d'une multitude de 21 L'idée utopique de créer une « République Russe » au sein de la Fédération de Russie, arrivée jusqu'au parlement, où elle fut débattue, a été abandonnée, faute de pouvoir délimiter les frontières de cette entité hypothétique sans provoquer des tensions sociales fortes, mais aussi par crainte de figer le statut minoritaire des Russes en dehors de ces frontières. parlers), les républiques « nationales » de la Fédération de Russie incarnent l'idée de souveraineté, en en possédant les attributs (président, parlement, constitution qui différait légèrement d'une république à l'autre, drapeau, hymne, ministères à l'exception des ministères de la défense et des affaires étrangères, etc.). Mais, au-delà des attributs de la souveraineté, s'est toujours posée la question de la loyauté vis-à-vis de l'identité territoriale. Les privilèges accordés aujourd'hui aux populations titulaires laissent toujours planer un doute sur la loyauté des « autres », immigrants ou non, mais non « titulaires », vis-à-vis des autorités de leur région de résidence.

Cependant, tout territoire n'est pas ethnique, de nombreuses régions ne possédant pas ce caractère. Dans ce cas, aux populations titulaires se substituent les populations « de souche », celles qui sont nées sur ce territoire, opposées aux immigrants, venant, quel que soit leur dénomination ethnique, de tout autre territoire. Le discours hostile à toute immigration, courant aujourd'hui en Fédération de Russie, ne s'explique-t-il pas, en partie, par cette appréhension de voir dépasser un seuil au-delà duquel la majorité de la population ne sera plus attachée à son Russie éclatera-t-elle comme a éclaté l'URSS ? Deviendra-t-elle un État-nation au découpage administratif indépendant de tout critère ethnique. Prolongera-t-elle un modèle original, mais flou, situé entre ces deux issues ?

  cherche à décrire et classer, en développant des infinités de classements et sous-classements, pour aller vers des règles précises limitant le nombre de cas identifiés, les figeant pour éviter que ne se développe une instabilité classificatoire et une incommensurabilité entre diverses classifications, et enfin les réduisant à un caractère individuel unique, excluant la multiplicité des identités nationales. Un immense travail de constitution, réduction, formalisation d'un répertoire universel des nationalités est alors mené, au sein d'institutions scientifiques 4 , en négociation permanente avec des institutions administratives (la direction de la statistique en particulier) et des institutions policières. Ce procédé de gestion d'une population a une action effective, car à force d'être utilisé, il conduit à une réelle prise de conscience d'appartenance aux groupes reconnus comme légitimes, qui possèdent une existence institutionnelle, ou qui font l'objet de la construction et de l'unification d'un système d'attributs, tels les groupes linguistiques, groupes qui ne constituaient pas, auparavant, des référents. Ces groupes sont constitués sur des fondements issus de la pensée du 19 ème siècle, qui suppose une vision essentialiste des groupes humains, conjuguant des approches biologiques, culturelles et sociales. Klûčevski résume bien ces conceptions multiples qui s'entrecroisent : « La famille primitive s'est construite sur des bases physiologiques de la parenté consanguine (krovnoe rodstvo). Les familles venant d'une même racine, se sont constituées en clan (rod), une autre union fondée sur le sang, dans lesquels sont entrée déjà des éléments religieux et juridiques, vénérant un ancêtre fondateur, l'autorité d'un ancien, la propriété collective, l'autodéfense du groupe (la vengeance du clan). Le clan… s'est élargi en tribu, lien génétique qui s'exprime par l'unité de la langue, par des coutumes et traditions, et à partir d'une tribu ou de tribus, par réunion ou assimilation s'est constitué le peuple, quand les liens ethnographiques se sont conjugués avec une moralité communément partagée, avec un sentiment d'unité spirituelle, qui résulte d'une longue expérience de vivre et d'agir ensemble, de partager le même destin historique et des intérêts communs. Enfin un peuple devient Etat, quand le sentiment d'unité nationale reçoit son expression dans les liens politiques, dans l'unité du pouvoir supérieur et la loi. Dans un Etat le peuple devient non seulement une personnalité politique, mais historique avec une expression plus ou moins claire d'un caractère nationale et de la conscience de son importance mondiale. » 5

  8 Zubov, A. « Êtničeskaâ antropologiâ » (« Anthropologie ethnique »), in M. Krûkov et I. Zel'nov (red.), Êtnografiâ i smežnye discipliny. Êtnografičeskie subdiscipliny. Školy i napravleniâ. Metody, Moscou, Nauka, 1988, p. 77. aux autres groupes de même nature » 9 . Une coutume endogamique peut être considérée comme immanente à un ethnos particulier. D'après Û. Bromlej, qui, en tant que directeur de l'Institut d'ethnographie de l'Académie de sciences de l'URSS, incarna longtemps « La » théorie « soviétique » de l'ethnos, ce phénomène « peut être défini comme une communauté humaine stable, intergénérationnelle, historiquement constituée sur un territoire donné, possédant en commun des traits culturels (y compris la langue) et psychiques singuliers, mais aussi consciente de son unité et de sa différence par rapport à d'autres entités équivalentes (une conscience de soi figée dans un ethnonyme) » 10 . Enfin, L. Gumilev, un adversaire farouche de Bromlej, souvent et sévèrement critiqué par ce dernier, va en effet plus loin lorsqu'il assimile l'ethnos à une espèce biologique, et le processus d'ethnogenèse à un processus d'évolution au sein de l'espèce. Pourtant il reconnaît que l'ethnos est le pur produit du développement historique, ce qui lui confère une singularité culturelle. Il affirme par ailleurs qu'il n'existe pas (et qu'il n'a jamais existé) une personne dans le monde n'appartenant pas à un ethnos quelconque 11 . Il a été remarqué à juste titre que « la théorie soviétique de l'ethnos s'inscrit, plus que dans la tradition marxiste, dans une tradition est-européenne (notamment allemande) qui met une réalité substantielle sous la notion d'ethnie (exprimée en particulier par le vocable de « peuple », Volk). Cette tradition n'est évidemment pas sans rapport avec une pensée romantique dont Herder constitue la figure emblématique (Caisson, 1991) et dont la Volhkunde peut être considérée comme la postérité scientifique. Ladite Volhkunde étudie les manifestations d'un objet (le peuple) dont l'existence ne souffre ni question ni demande de définition, d'un objet littéralement premier, transcendant -et qui n'a pas à être confronté aux réalités vulgaires de l'économie. À certains égards, Širokogorov et les Soviétiques représentent l'aile active de la tradition est-européenne, en introduisant dans l'approche fondamentalement réifiante de l'ethnographie substantialiste un élément de dynamisme et un souci de clarification théorique n'excluant pas une interrogation sur son objet même 12 .

  figèrent un discours essentialiste conduisant à élargir des concepts originellement développés vis-à-vis des populations étrangères aux propres populations résidant sur le territoire soviétique ou, aujourd'hui, le territoire de la Fédération de Russie, d'Ukraine, de Lituanie ou d'ailleurs.Ainsi, sont considérées comme « diasporas », non pas seulement les peuples dont on renvoyait déjà, durant la période soviétique, les racines à des territoires extérieurs aux frontières de l'URSS (les Allemands ou les Grecs, même s'ils étaient présents sur le territoire depuis des siècles), mais aussi, désormais, ceux qui résident aujourd'hui hors de leur territoire national, comme les Arméniens ou les Ukrainiens résidents en Fédération de Russie par exemple. La grande majorité d'entre eux n'ont jamais vécu dans « leur » pays, et sont citoyens de la Fédération de Russie au même titre que tout autre citoyen. Enfin, même les populations résidant hors de « leur » territoire ethnique, situé au sein de la Fédération de Russie, par exemple les Tatars résidant hors du Tatarstan, sont souvent désignées aussi comme « diasporas ». S'établit alors une relation administrative et politique particulière entre toutes ces « diasporas » et les unités territoriales ou nationales (Tatarstan, Tchouvachie aussi bien qu'Ukraine ou Arménie) respectives.

  en terme de perte de souveraineté de territoires conquis par l'Empire, tout cela supposant que ces entités ethnico-territoriales contemporaines existaient depuis des siècles.

	Le développement et la systématisation de cette territorialisation de l'ethnicité, qui atteint
	son apogée durant les années 1930 pour, ensuite, ne plus guère être remis en cause, sont
	importantes en terme de formation d'un lien privilégié, voire exclusif, entre groupe ethnique et
	territoire, conduisant à fixer de façon forte les appartenances de chacun. Un groupe ethnique
	désigné comme « titulaire », est associé à tous les territoires ethniques : les Tatars constituent le
	groupe titulaire du Tatarstan, les Iakoutes celui de la Iakoutie, les Ouzbeks celui de
	l'Ouzbékistan. Ce groupe est le seul qui ait des « racines » dans « son territoire ». En certaines
	périodes de l'histoire soviétique, il est privilégié, par un système de quotas, pour accéder aux
	postes de responsabilité, administrative aussi bien qu'économique. Les « racines » signifient

Perepelkin L. et Škaratan O., « Êkonomičeskij suverenitet respublik i puti razvitiâ narodov » (« Le souveraineté économique des républiques et le développement ethnique »), Sovetskaja etnografiâ, 1989, 4, p.33-38. 15 De Singly, F., Les uns avec les autres. Quand l'individualisme crée du lien, Paris, Hachette, 2003. P. 14. bien alors à la fois appartenance et appropriation. La terre appartient à ceux qui en sont les « titulaires », les autres en sont simplement des habitants, voire des hôtes. Le lien entre le « sol » et le « sang » devient presque exclusif. A la veille de l'éclatement de l'URSS, le « déracinement » a été vécu par certains comme un drame, mais a aussi pu être perçu comme un crime ou comme une trahison. Chacun a alors été incité à renforcer cette recherche de racines, pour retrouver une identité fondée sur de « vraies » origines « ethniques », les traditions anthropologiques et ethnographiques russes et soviétiques étant là réinterprétées à la faveur d'un éclatement territorial inattendu, abouti à l'émergence d'« États-ethnie », dont la souveraineté a été proclamée de la part d'un seul groupe, tandis que les autres groupes se sont trouvés désignés comme minorités, au point de devenir parfois apatrides comme certains résidents d'Estonie ou de Lettonie qui n'appartenaient pas aux ethnies titulaires 20 . Cela explique aussi l'importance attachée aux recensements et à la recherche, pour la « nationalité titulaire » d'une légitimité majoritaire. Les autorités du Kazakhstan ont ainsi fait grand bruit d'un recensement qui montrait que, pour la première fois depuis que la population du Kazakhstan est recensée en tant que telle, ceux qui se désignaient comme Kazakhs étaient majoritaires, et dépassaient en nombre, ceux qui se désignaient comme Russes.

Voir en particulier les travaux de Juliette Cadiot, L'empire de Russie, l'URSS et la construction des identités nationales (1860-1940), à paraître, 2006, Éditions du CNRS, ainsi que Francine Hirsch, Empire of Nations : Ethnographic Knowledge and the Making of the Soviet Union, Cornell University Press, Ithaca et Londres, 2005.

Alain Blum et Martine Mespoulet, L'Anarchie bureaucratique. Statistique et pouvoir sous Staline, Paris, La Découverte, 2004. Juliette Cadiot, op.cit.

V.O. Klûčevskij, « Kurs russkoj istorii. Lekciâ 1. » (« Cours d'histoire russe. Première leçon »), Sobranie sočinenij v 9 tomah, tome 1, Moscou, Mysl', 1987. p. 42.

des pasteurs nomades et pour une partie des populations montagnardes du Caucase, des tribus pour des chasseurs et pêcheurs du Nord, des mahallas 16 pour une partie des musulmans, notamment des habitants d'Asie centrale, des états (« soslovie ») pour les cosaques et certains d'autres, etc. Une autre difficulté à laquelle faisaient face les idéologues de la territorialisation d'ethnicité consistait dans le fait que, à la suite d'une longue cohabitation côte à côte au sein des mêmes formations étatiques les populations, définies selon leurs critères, s'étaient mélangées, rendant impossible de tracer des frontières entre des groupes voisins. Cette ambiguïté a donné lieu à de nombreuses spéculations politiques et a engendré des parfois violents, opposant les élites nationales, exprimant leurs ambitions à contrôler des territoires et des populations importantes.


Ingrid Falk
email: ingrid.falk@loria.fr

Claire Gardent
email: claire.gardent@loria.fr

Jean-Charles Lamirel
email: jean-charles.lamirel@loria.fr

Classifying French Verbs Using French and English Lexical Resources

Keywords: AgExp, PatientSym amalgamate-22.2: incorporer, associer, réunir, mélanger, mêler, unir, assembler, combiner, lier, fusionner Cause, AgExp amuse-31.1: abattre, accabler, briser, déprimer, consterner, anéantir, épuiser, exténuer, écraser, ennuyer, éreinter, inonder AgExp, PredAtt, Theme characterize-29.2: appréhender, concevoir, considérer, décrire, définir, dépeindre, désigner, envisager, identifier, montrer, percevoir, représenter, ressentir AgentSym, Theme correspond-36.1: coopérer, participer, collaborer, concourir, contribuer, associer AgExp, Beneficiary, Extent, Start, Theme get-13.5 acheter, prendre, saisir, réserver, conserver, garder, préserver, maintenir, retenir, louer, affréter AgExp, Instrument, Patient hit-18.1: cogner, heurter, battre, frapper, fouetter, taper, rosser, brutaliser, éreinter, maltraiter, corriger other cos-45.4: mélanger, fusionner, consolider, renforcer, fortifier, adoucir, polir, atténuer, tempérer, pétrir, fac ¸onner, former AgExp, Location, Theme light emission-43.1 briller, étinceler, flamboyer, luire, resplendir, pétiller, rutiler, rayonner, scintiller trembler, frémir, osciller, vaciller, vibrer, tressaillir, frissonner, palpiter, grésiller, trembloter, palpiter run-51.3 voyager, aller, errer, circuler, courir, bouger, naviguer, passer, promener, déplacer AgExp, End, râler, gronder, crier, ronchonner, grogner, bougonner, maugréer, rouspéter, grommeler, larmoyer, gémir, geindre, hurler, gueuler, brailler, chuchoter put-9 accrocher, déposer, mettre, placer, répartir, réintégrer, empiler, emporter, enfermer, insérer, installer say-37.7: dire, révéler, déclarer, signaler, indiquer, montrer, annoncer, répondre, affirmer, certifier, répliquer AgExp, Theme peer-30 regarder, écouter, examiner, considérer, voir, scruter, dévisager AgExp, Start, Theme remove-10.1: ôter, enlever, retirer, supprimer, retrancher, débarasser, soustraire, décompter, éliminer AgExp, End, Start, Theme send-11 envoyer, lancer, transmettre, adresser, porter, expédier, transporter, jeter, renvoyer, livrer

We present a novel approach to the automatic acquisition of a Verbnet like classification of French verbs which involves the use (i) of a neural clustering method which associates clusters with features, (ii) of several supervised and unsupervised evaluation metrics and (iii) of various existing syntactic and semantic lexical resources. We evaluate our approach on an established test set and show that it outperforms previous related work with an Fmeasure of 0.70.

Introduction

Verb classifications have been shown to be useful both from a theoretical and from a practical perspective. From the theoretical viewpoint, they permit capturing syntactic and/or semantic generalisations about verbs [START_REF] Levin | English Verb Classes and Alternations: a preliminary investigation[END_REF][START_REF] Schuler | VerbNet: A Broad-Coverage, Comprehensive Verb Lexicon[END_REF]. From a practical perspective, they support factorisation and have been shown to be effective in various NLP (Natural language Processing) tasks such as semantic role labelling [START_REF] Swier | Exploiting a verb lexicon in automatic semantic role labelling[END_REF] or word sense disambiguation [START_REF] Dang | Investigations into the role of lexical semantics in word sense disambiguation[END_REF].

While there has been much work on automatically acquiring verb classes for English [START_REF] Sun | Investigating the cross-linguistic potential of verbnet: style classification[END_REF] and to a lesser extent for German [START_REF] Brew | Spectral Clustering for German Verbs[END_REF][START_REF] Schulte Im Walde | Experiments on the Automatic Induction of German Semantic Verb Classes[END_REF][START_REF] Schulte Im Walde | Experiments on the automatic induction of german semantic verb classes[END_REF], Japanese [START_REF] Oishi | Detecting the organization of semantic subclasses of Japanese verbs[END_REF] and Italian [START_REF] Merlo | A multilingual paradigm for automatic verb classification[END_REF], few studies have been conducted on the automatic classification of French verbs. Recently however, two proposals have been put forward.

On the one hand, [START_REF] Sun | Investigating the cross-linguistic potential of verbnet: style classification[END_REF]) applied a clustering approach developed for English to French. They exploit features extracted from a large scale subcategorisation lexicon (LexSchem (Messiant, 2008)) acquired fully automatically from Le Monde newspaper corpus and show that, as for English, syntactic frames and verb selectional preferences perform better than lexical cooccurence features. Their approach achieves a F-measure of 55.1 on 116 verbs occurring at least 150 times in Lexschem. The best performance is achieved when restricting the approach to verbs occurring at least 4000 times (43 verbs) with an F-measure of 65.4.

On the other hand, [START_REF] Falk | Combining Formal Concept Analysis and Translation to Assign Frames and Thematic Role Sets to French Verbs[END_REF] present a classification approach for French verbs based on the use of Formal Concept Analysis (FCA). FCA [START_REF] Barbut | Ordre et Classification[END_REF]) is a symbolic classification technique which permits creating classes associating sets of objects (eg. French verbs) with sets of features (eg. syntactic frames). [START_REF] Falk | Combining Formal Concept Analysis and Translation to Assign Frames and Thematic Role Sets to French Verbs[END_REF] provide no evaluation for their results however, only a qualitative analysis.

In this paper, we describe a novel approach to the clustering of French verbs which (i) gives good results on the established benchmark used in [START_REF] Sun | Investigating the cross-linguistic potential of verbnet: style classification[END_REF] and (ii) associates verbs with a feature profile describing their syntactic and semantic properties. The approach exploits a clustering method called IGNGF (Incremental Growing Neural Gas with Feature Maximisation, (Lamirel et al., 2011b)) which uses the features characterising each cluster both to guide the clustering process and to label the output clusters. We apply this method to the data contained in various verb lexicons and we evalu-ate the resulting classification on a slightly modified version of the gold standard provided by [START_REF] Sun | Investigating the cross-linguistic potential of verbnet: style classification[END_REF]. We show that the approach yields promising results (F-measure of 70%) and that the clustering produced systematically associates verbs with syntactic frames and thematic grids thereby providing an interesting basis for the creation and evaluation of a Verbnet-like classification.

Section 2 describes the lexical resources used for feature extraction and Section 3 the experimental setup. Sections 4 and 5 present the data used for and the results obtained. Section 6 concludes.

Lexical Resources Used

Our aim is to accquire a classification which covers the core verbs of French, could be used to support semantic role labelling and is similar in spirit to the English Verbnet. In this first experiment, we therefore favoured extracting the features used for clustering, not from a large corpus parsed automatically, but from manually validated resources1 . These lexical resources are (i) a syntactic lexicon produced by merging three existing lexicons for French and (ii) the English Verbnet.

Among the many syntactic lexicons available for French [START_REF] Nicolas | Computer aided correction and extension of a syntactic wide-coverage lexicon[END_REF][START_REF] Messiant | A subcategorization acquisition system for French verbs[END_REF][START_REF] Kupść | Growing treelex[END_REF][START_REF] Van Den Eynde | La valence : l'approche pronominale et son application au lexique verbal[END_REF][START_REF] Gross | Méthodes en syntaxe[END_REF], we selected and merged three lexicons built or validated manually namely, Dicovalence, TreeLex and the LADL tables. The resulting lexicon contains 5918 verbs, 20433 lexical entries (i.e., verb/frame pairs) and 345 subcategorisation frames. It also contains more detailed syntactic and semantic features such as lexical preferences (e.g., locative argument, concrete object) or thematic role information (e.g., symmetric arguments, asset role) which we make use of for clustering.

We use the English Verbnet as a resource for associating French verbs with thematic grids as follows. We translate the verbs in the English Verbnet classes to French using English-French dictionaries 2 . To deal with polysemy, we train a supervised classifier as follows. We first map French verbs with English Verbnet classes: A French verb is associated with an English Verbnet class if, according to our dictionaries, it is a translation of an English verb in this class. The task of the classifier is then to produce a probability estimate for the correctness of this association, given the training data. The training set is built by stating for 1740 French verb, English Verbnet class pairs whether the verb has the thematic grid given by the pair's Verbnet class3 . This set is used to train an SVM (support vector machine) classifier 4 . The features we use are similar to those used in [START_REF] Mouton | Ressources et méthodes semisupervisées pour l'analyse sémantique de textes en fran cais[END_REF]: they are numeric and are derived for example from the number of translations an English or French verb had, the size of the Verbnet classes, the number of classes a verb is a member of etc. The resulting classifier gives for each French verb, English VN class pair the estimated probability of the pair's verb being a member of the pair's class5 . We select 6000 pairs with highest probability estimates and obtain the translated classes by assigning each verb in a selected pair to the pair's class. This way French verbs are effectively associated with one or more English Verbnet thematic grids.

3 Clustering Methods, Evaluation Metrics and Experimental Setup

Clustering Methods

The IGNGF clustering method is an incremental neural "winner-take-most" clustering method belonging to the family of the free topology neural clustering methods. Like other neural free topology methods such as Neural Gas (NG) [START_REF] Martinetz | A "Neural-Gas" Network Learns Topologies[END_REF], Growing Neural Gas (GNG) [START_REF] Fritzke | A growing neural gas network learns topologies[END_REF], or Incremental Growing Neural Gas (IGNG) [START_REF] Prudent | An incremental growing neural gas learns topologies[END_REF], the IGNGF method makes use of Hebbian learning product_info.php?products_id=666), Google dictionary (http://www.google.com/dictionary) and Dicovalence (van den [START_REF] Van Den Eynde | La valence : l'approche pronominale et son application au lexique verbal[END_REF]. [START_REF] Hebb | The organization of behavior: a neuropsychological theory[END_REF] for dynamically structuring the learning space. However, contrary to these methods, the use of a standard distance measure for determining a winner is replaced in IGNGF by feature maximisation. Feature maximisation is a cluster quality metric which associates each cluster with maximal features i.e., features whose Feature F-measure is maximal. Feature F-measure is the harmonic mean of Feature Recall and Feature Precision which in turn are defined as:

F R c (f ) = v∈c W f v c ′ ∈C v∈c ′ W f v , F P c (f ) = v∈c W f v f ′ ∈Fc,v∈c W f ′ v
where W f x represents the weight of the feature f for element x and F c designates the set of features associated with the verbs occuring in the cluster c. A feature is then said to be maximal for a given cluster iff its Feature F-measure is higher for that cluster than for any other cluster.

The IGNGF method was shown to outperform other usual neural and non neural methods for clustering tasks on relatively clean data (Lamirel et al., 2011b). Since we use features extracted from manually validated sources, this clustering technique seems a good fit for our application. In addition, the feature maximisation and cluster labeling performed by the IGNGF method has proved promising both for visualising clustering results [START_REF] Lamirel | Novel Labeling Strategies for Hierarchical Representation of Multidimensional Data Analysis Results[END_REF] and for validating or optimising a clustering method [START_REF] Attik | Clustering Quality Measures for Data Samples with Multiple Labels[END_REF]. We make use of these processes in all our experiments and systematically compute cluster labelling and feature maximisation on the output clusterings. As we shall see, this permits distinguishing between clusterings with similar F-measure but lower "linguistic plausibility" (cf. Section 5). This facilitates clustering interpretation in that cluster labeling clearly indicates the association between clusters (verbs) and their prevalent features. And this supports the creation of a Verbnet style classification in that cluster labeling directly provides classes grouping together verbs, thematic grids and subcategorisation frames.

Evaluation metrics

We use several evaluation metrics which bear on different properties of the clustering.

Modified Purity and Accuracy. Following [START_REF] Sun | Investigating the cross-linguistic potential of verbnet: style classification[END_REF], we use modified purity (mPUR); weighted class accuracy (ACC) and F-measure to evaluate the clusterings produced. These are computed as follows. Each induced cluster is assigned the gold class (its prevalent class, prev(C)) to which most of its member verbs belong. A verb is then said to be correct if the gold associates it with the prevalent class of the cluster it is in. Given this, purity is the ratio between the number of correct gold verbs in the clustering and the total number of gold verbs in the clustering6 :

mP U R = C∈Clustering,|prev(C)|>1 |prev(C) ∩ C| Verbs Gold∩Clustering ,
where Verbs Gold∩Clustering is the total number of gold verbs in the clustering. Accuracy represents the proportion of gold verbs in those clusters which are associated with a gold class, compared to all the gold verbs in the clustering. To compute accuracy we associate to each gold class C Gold a dominant cluster, ie. the cluster dom(C Gold ) which has most verbs in common with the gold class. Then accuracy is given by the following formula:

ACC = C∈Gold |dom(C) ∩ C| Verbs Gold∩Clustering
Finally, F-measure is the harmonic mean of mPUR and ACC.

Coverage. To assess the extent to which a clustering matches the gold classification, we additionally compute the coverage of each clustering that is, the proportion of gold classes that are prevalent classes in the clustering.

Cumulative Micro Precision (CMP).

As pointed out in [START_REF] Lamirel | Novel Labeling Strategies for Hierarchical Representation of Multidimensional Data Analysis Results[END_REF][START_REF] Attik | Clustering Quality Measures for Data Samples with Multiple Labels[END_REF], unsupervised evaluation metrics based on cluster labelling and feature maximisation can prove very useful for identifying the best clustering strategy. Following (Lamirel et al., 2011a), we use CMP to identify the best clustering. Computed on the clustering results, this metrics evaluates the quality of a clustering w.r.t. the cluster features rather than w.r.t.

to a gold standard. It was shown in [START_REF] Ghribi | Mesures de qualité de clustering de documents : prise en compte de la distribution des mots clés[END_REF] to be effective in detecting degenerated clustering results including a small number of large heterogeneous, "garbage" clusters and a big number of small size "chunk" clusters. First, the local Recall (R f c ) and the local Precision (P f c ) of a feature f in a cluster c are defined as follows:

R f c = |v f c | |V f | P f c = |v f c | |V c |
where v f c is the set of verbs having feature f in c, V c the set of verbs in c and V f , the set of verbs with feature f . Cumulative Micro-Precision (CMP) is then defined as follows:

CM P = i=|C inf |,|Csup| 1 |C i+ | 2 c∈C i+ ,f ∈Fc P f c i=|C inf |,|Csup| 1 C i+
where C i+ represents the subset of clusters of C for which the number of associated verbs is greater than i, and:

C inf = argmin c i ∈C |c i |, C sup = argmax c i ∈C |c i |

Cluster display, feature f-Measure and confidence score

To facilitate interpretation, clusters are displayed as illustrated in Table 1. Features are displayed in decreasing order of Feature F-measure (cf. Section 3.1) and features whose Feature F-measure is under the average Feature F-measure of the overall clustering are clearly delineated from others. In addition, for each verb in a cluster, a confidence score is displayed which is the ratio between the sum of the F-measures of its cluster maximised features over the sum of the F-measures of the overall cluster maximised features. Verbs whose confidence score is 0 are considered as orphan data.

Experimental setup

We applied an IDF-Norm weighting scheme [START_REF] Robertson | Relevance weighting of search terms[END_REF] to decrease the influence of the most frequent features (IDF component) and to compensate for discrepancies in feature number (normalisation). C6-14(14) [197(197) We use K-Means as a baseline. For each clustering method (K-Means and IGNGF), we let the number of clusters vary between 1 and 30 to obtain a partition that reaches an optimum F-measure and a number of clusters that is in the same order of magnitude as the initial number of Gold classes (i.e. 11 classes).

Features and Data

Features In the simplest case the features are the subcategorisation frames (scf) associated to the verbs by our lexicon. We also experiment with different combinations of additional, syntactic (synt) and semantic features (sem) extracted from the lexicon and with the thematic grids (grid) extracted from the English Verbnet.

The thematic grid information is derived from the English Verbnet as explained in Section 2. The syntactic features extracted from the lexicon are listed in Table 1

Results

Quantitative Analysis

Table 4(a) includes the evaluation results for all the feature sets when using IGNGF clustering.

In terms of F-measure, the results range from 0.61 to 0.70. This generally outperforms [START_REF] Sun | Investigating the cross-linguistic potential of verbnet: style classification[END_REF] whose best F-measures vary between 0.55 for verbs occurring at least 150 times in the training data and 0.65 for verbs occurring at least 4000 times in this training data. The results are not directly comparable however since the gold data is slightly different due to the grouping of Verbnet classes through their thematic grids.

In terms of features, the best results are obtained using the grid-scf-sem feature set with an Fmeasure of 0.70. Moreover, for this data set, the unsupervised evaluation metrics (cf. Section 3) highlight strong cluster cohesion with a number of clusters close to the number of gold classes (13 clusters for 11 gold classes); a low number of orphan verbs (i.e., verbs whose confidence score is zero); and a high Cumulated Micro Precision (CMP = 0.3) indicating homogeneous clusters in terms of maximising features. The coverage of 0.72 indicates that approximately 8 out of the 11 gold classes could be matched to a prevalent label. That is, 8 clusters were labelled with a prevalent label corresponding to 8 distinct gold classes.

In contrast, the classification obtained using the scf-synt-sem feature set has a higher CMP for the clustering with optimal mPUR (0.57); but a lower F-measure (0.61), a larger number of classes ( 16) Table 3: French gold classes and their member verbs presented in [START_REF] Sun | Investigating the cross-linguistic potential of verbnet: style classification[END_REF]. and a higher number of orphans (156). That is, this clustering has many clusters with strong feature cohesion but a class structure that markedly differs from the gold. Since there might be differences in structure between the English Verbnet and the thematic classification for French we are building, this is not necessarily incorrect however. Further investigation on a larger data set would be required to assess which clustering is in fact better given the data used and the classification searched for.

In general, data sets whose description includes semantic features (sem or grid) tend to produce better results than those that do not (scf or synt). This is in line with results from [START_REF] Sun | Investigating the cross-linguistic potential of verbnet: style classification[END_REF] which shows that semantic features help verb classification. It differs from it however in that the semantic features used by [START_REF] Sun | Investigating the cross-linguistic potential of verbnet: style classification[END_REF] are selectional preferences while ours are thematic grids and a restricted set of manually encoded selectional preferences.

Noticeably, the synt feature degrades performance throughout: grid,scf,synt has lower Fmeasure than grid,scf; scf,synt,sem than scf,sem; and scf,synt than scf. We have no clear explanation for this.

The best results are obtained with IGNGF method on most of the data sets. Table 4(b) illustrates the differences between the results obtained with IGNGF and those obtained with K-means on the grid-scf-sem data set (best data set). Although Kmeans and IGNGF optimal model reach similar Fmeasure and display a similar number of clusters, the very low CMP (0.10) of the K-means model shows that, despite a good Gold class coverage (0.81), K-means tend to produce more heterogeneous clusters in terms of features.

Table 4(b) also shows the impact of IDF feature weighting and feature vector normalisation on clustering. The benefit of preprocessing the data appears clearly. When neither IDF weighting nor vector normalisation are used, F-measure decreases from 0.70 to 0.68 and cumulative micro-precision from 0.30 to 0.21. When either normalisation or IDF weighting is left out, the cumulative micro-precision drops by up to 15 points (from 0.30 to 0.15 and 0.18) and the number of orphans increases from 67 up to 180. That is, clusters are less coherent in terms of features.

Qualitative Analysis

We carried out a manual analysis of the clusters examining both the semantic coherence of each cluster (do the verbs in that cluster share a semantic component?) and the association between the thematic grids, the verbs and the syntactic frames provided by clustering.

Semantic homogeneity: To assess semantic homogeneity, we examined each cluster and seeked to identify one or more Verbnet labels characterising the verbs contained in that cluster. From the 13 clusters produced by clustering, 11 clusters could be labelled. Table 6 shows these eleven clusters, the associated labels (abbreviated Verbnet class names), some example verbs, a sample subcategorisation frame drawn from the cluster maximising features and an illustrating sentence. As can be seen, some clusters group together several subclasses and conversely, some Verbnet classes are spread over several clusters. This is not necessarily incorrect though. To start with, recall that we are aiming for a classification which groups together verbs with the same thematic grid. Given this, cluster C2 correctly groups together two Verbnet classes (other cos-45.4 and hit-18.1) which share the same thematic grid (cf. Table 3). In addition, the features associated with this cluster indicate that verbs in these two classes are transitive, select a concrete object, and can be pronominalised which again is correct for most verbs in that cluster. Similarly, cluster C11 groups together verbs from two Verbnet classes with identical theta grid (light emission-43.1 and modes of being with motion-47.3) while its associated features correctly indicate that verbs from both classes accept both the intransitive form without object (la jeune fille rayonne / the young girl glows, un cheval galope / a horse gallops) and with a prepositional object (la jeune fille rayonne de bonheur / the young girl glows with happiness, un cheval galope vers l'infini / a horse gallops to infinity). The third cluster grouping together verbs from two Verbnet classes is C7 which contains mainly judgement verbs (to applaud, bless, compliment, punish) but also some verbs from the (very large) other cos-45.4 class. In this case, a prevalent shared feature is that both types of verbs accept a de-object that is, a prepositional object introduced by "de" (Jean applaudit Marie d'avoir dansé / Jean applaudit Marie for having danced; Jean dégage le sable de la route / Jean clears the sand of the road). The semantic features necessary to provide a finer grained analysis of their differences are lacking.

Interestingly, clustering also highlights classes which are semantically homogeneous but syntactically distinct. While clusters C6 and C10 both contain mostly verbs from the amuse-31.1 class (amuser,agacer,énerver,déprimer), their features indicate that verbs in C10 accept the pronominal form (e.g., Jean s'amuse) while verbs in C6 do not (e.g., *Jean se déprime). In this case, clustering highlights a syntactic distinction which is present in French but not in English. In contrast, the dispersion of verbs from the other cos-45.4 class over clusters C2 and C7 has no obvious explanation. One reason might be that this class is rather large (361 verbs) and thus might contain French verbs that do not necessarily share properties with the original Verbnet class.

Syntax and Semantics. We examined whether the prevalent syntactic features labelling each cluster were compatible with the verbs and with the semantic class(es) manually assigned to the clusters. Table 6 sketches the relation between cluster, syntactic frames and Verbnet like classes. It shows for instance that the prevalent frame of the C0 class (manner speaking-37.3) correctly indicates that verbs in that cluster subcategorise for a sentential argument and an AOBJ (prepositional object in "à") (e.g., Jean bafouille à Marie qu'il est amoureux / Jean stammers to Mary that he is in love); and that verbs in the C9 class (characterize-29.2) subcategorise for an object NP and an attribute (Jean nomme Marie présidente / Jean appoints Marie president). In general, we found that the prevalent frames associated with each cluster adequately characterise the syntax of that verb class.

Conclusion

We presented an approach to the automatic classification of french verbs which showed good results on an established testset and associates verb clusters with syntactic and semantic features.

Whether the features associated by the IGNGF clustering with the verb clusters appropriately caracterise these clusters remains an open question. We carried out a first evaluation using these features to label the syntactic arguments of verbs in a corpus with thematic roles and found that precision is high but recall low mainly because of polysemy: the frames and grids made available by the classification for a given verb are correct for that verb but not for the verb sense occurring in the corpus. This suggests that overlapping clustering techniques need to

  3(0)] [**heurter 0.879122 3(0)] . . .

Table 1 :

 1 Sample output for a cluster produced with the grid-scf-sem feature set and the IGNGF clustering method.

Table 4 :

 4 John named Mary president); takes a sentential complement or an optional object; or accepts the passive in se (similar to the English middle voice Les habits se vendent bien / The clothes sell well). As shown in Table1(a), these (a) Additional syntactic features. Verbnet role groups.

	(a). They indicate whether a verb accepts
	symmetric arguments (e.g., John met Mary/John and
	Mary met); has four or more arguments; combines
	with a predicative phrase (e.g.,

features are meant to help identify specific Verbnet classes and thematic roles. Finally, we extract four semantic features from the lexicon. These indicate whether a verb takes a locative or an asset argument and whether it requires a concrete object (non human role) or a plural role. The potential correlation between these features and Verbnet classes is given in Table

1

(b).

  (a) The impact of the feature set.

	Feat. set	Nbr. feat. Nbr. verbs mPUR ACC F (Gold) Nbr. classes Cov. Nbr. orphans CMP at opt (13cl.)
	scf	220	2085		0.93	0.48	0.64	17	0.55	129	0.28 (0.27)
	grid, scf	231	2085		0.94	0.54	0.68	14	0.64	183	0.12 (0.12)
	grid, scf, sem	237	2183		0.86	0.59	0.70	13	0.72	67	0.30 (0.30)
	grid, scf, synt	236	2150		0.87	0.50	0.63	14	0.72	66	0.13 (0.14)
	grid, scf, synt, sem	242	2201		0.99	0.52	0.69	16	0.82	100	0.50 (0.22)
	scf, sem	226	2183		0.83	0.55	0.66	23	0.64	146	0.40 (0.26)
	scf, synt	225	2150		0.91	0.45	0.61	15	0.45	83	0.17 (0.22)
	scf, synt, sem	231	2101		0.89	0.47	0.61	16	0.64	156	0.57 (0.11)
	(b) Metrics for best performing clustering method (IGNGF) compared to K-means. Feature set is grid, scf, sem.
	Method		mPUR ACC F (Gold) Nbr. classes Cov. Nbr. orphans CMP at opt (13cl.)
	IGNGF with IDF and norm.	0.86	0.59	0.70		13	0.72	67	0.30 (0.30)
	K-means with IDF and norm.	0.88	0.57	0.70		13	0.81	67	0.10 (0.10)
	IGNGF, no IDF		0.86	0.59	0.70		17	0.81	126	0.18 (0.14)
	IGNGF, no norm.		0.78	0.62	0.70		18	0.72	180	0.15 (0.11)
	IGNGF, no IDF, no norm.	0.87	0.55	0.68		14	0.81	103	0.21 (0.21)

Table 5 :

 5 Results. Cumulative micro precision (CMP) is given for the clustering at the mPUR optimum and in parantheses for 13 classes clustering.

Of course, the same approach could be applied to corpus based data (as done e.g., in(Sun et al.,

2010)) thus making the approach fully unsupervised and directly applicable to any language for which a parser is available.2 For the translation we use the following resources: Sci-Fran-Euradic, a French-English bilingual dictionary, built and improved by linguists (http://catalog.elra.info/

The training data consists of the verbs and Verbnet classes used in the gold standard presented in[START_REF] Sun | Investigating the cross-linguistic potential of verbnet: style classification[END_REF].

We used the libsvm[START_REF] Chang | LIBSVM: A library for support vector machines[END_REF] implementation of the classifier for this step.

The accuracy of the classifier on the held out random test set of 100 pairs was of 90%.

Clusters for which the prevalent class has only one element are ignored

be applied.

We are also investigating how the approach scales up to the full set of verbs present in the lexicon. Both Dicovalence and the LADL tables contain rich detailed information about the syntactic and semantic properties of French verbs. We intend to tap on that potential and explore how well the various semantic features that can be extracted from these resources support automatic verb classification for the full set of verbs present in our lexicon.