[ca] Dins del camp de la neologia, s'han dissenyat diferents aproximacions metodològics per a la detecció i extracció de neologismes semàntics amb tècniques com la desambiguació semàntica i el modelatge de temes, però encara no existeix cap proposta d'un sistema per a la detecció d'aquestes unitats. A partir d'un estudi detallat sobre els supòsits teòrics necessaris per identificar i descriure els neologismes semàntics, en aquesta tesi proposem el desenvolupament d'una aplicació per identificar i buidar aquestes unitats mitjançant estratègies estadístiques, de mineria de dades i d'aprenentatge automàtic. La metodologia que es planteja es basa en el tractament del procés de detecció i extracció com un problema de classificació, que consisteix a analitzar la concordança de temes entre el camp semàntic del significat principal d'una paraula i el text en què es troba aquesta paraula. Per constituir l'arquitectura del sistema proposat, analitzem cinc mètodes de classificació automàtica supervisada i tres models per a la generació de representacions vectorials de paraules mitjançant aprenentatge profund. El nostre corpus d'anàlisi està format pels neologismes semàntics de l'àmbit de la informàtica pertanyents a la base de dades de l'Observatori de Neologia de la Universitat Pompeu Fabra, que s'han registrat des de 1989 fins a 2015. Utilitzem aquest corpus per avaluar els diferents mètodes que implementa el sistema: classificació automàtica, extracció de paraules a partir de contextos breus i generació de llistes de paraules similars. Aquesta primera aproximació metodològica busca establir un marc de referència en matèria de detecció i extracció de neologismes semàntics.

[fr] Dans le domaine de la néologie, différentes approches méthodologiques ont été développées pour la détection et l'extraction de néologismes sémantiques. Ces approches utilisent des stratégies telles que la désambiguïsation sémantique et la modélisation thématique, mais il n'existe aucun système complet de détection de néologismes sémantiques. Avec une étude détaillée des hypothèses théoriques nécessaires pour délimiter et décrire les néologismes sémantiques, nous proposons dans cette thèse le développement d'une application qui permet d'identifier et d'extraire ces unités à travers de méthodes statistiques, d'extraction d'information et d'apprentissage automatique. La méthodologie proposée est basée sur le traitement du processus de détection et d'extraction en tant que problème de classification. Il consiste à analyser la proximité des thèmes entre le champ sémantique de la signification principale d'un terme et son contexte. Pour la construction du système nous avons étudié cinq méthodes de classification automatique supervisée et trois modèles pour la génération de représentations vectorielles de mots par apprentissage profonde. Le corpus d'analyse est composé de néologismes sémantiques du domaine informatique appartenant à la base de données de l'Observatoire de Néologie de l'Université Pompeu Fabra, enregistrés de 1989 à 2015. Nous utilisons ce corpus pour évaluer les différentes méthodes mises en œuvre par le système : classification automatique, extraction de mots à partir de contextes courts et génération de listes de mots similaires. Cette première approche méthodologique cherche à établir un cadre de référence en termes de détection et d'extraction de néologismes sémantiques.