[es] En el campo de la neología, se han desarrollado diferentes acercamientos metodológicos para la detección y extracción de neologismos semánticos empleando estrategias como la desambiguación semántica y el modelado de temas, pero todavía no existe una propuesta de un sistema para la detección de estas unidades. A partir de un estudio detallado sobre los supuestos teóricos necesarios para delimitar y describir los neologismos semánticos, en esta tesis proponemos el desarrollo de una aplicación para identificar y vaciar dichas unidades mediante estrategias estadísticas, de minería de datos y de aprendizaje automático. La metodología planteada se basa en el tratamiento del proceso de detección y extracción como un problema de clasificación, que consiste en analizar la concordancia de temas entre el campo semántico del significado principal de una palabra y el texto en el que se encuentra. Para constituir la arquitectura del sistema propuesto, analizamos cinco métodos de clasificación automática supervisada y tres modelos para la generación de representaciones vectoriales de palabras mediante aprendizaje profundo. Nuestro corpus de análisis está compuesto por los neologismos semánticos del ámbito de la informática pertenecientes a la base datos del Observatorio de Neologia de la Universitat Pompeu Fabra, que han sido registrados desde 1989 hasta 2015. Utilizamos este corpus para evaluar los distintos métodos que implementa el sistema: clasificación automática, extracción de palabras a partir de contextos cortos y generación de listas de palabras similares. Este primer acercamiento metodológico busca establecer un marco de referencia en materia de detección y extracción de neologismos semánticos.

[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.