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# Les effets des voyelles finales et des sous-systèmes lexicaux sur l'accentuation en anglais

Quentin Dabouis, Marie Gabillet

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## To cite this version:

Quentin Dabouis, Marie Gabillet. Les effets des voyelles finales et des sous-systèmes lexicaux sur l'accentuation en anglais. RFP 2024 - Réseau Français de Phonologie, CNRS CERCLL, MODYCO, SFL, STL, Jun 2024, Amiens, France. hal-04834843

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https://uca.hal.science/hal-04834843v1

Submitted on 12 Dec 2024

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Distributed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
# The effects of final vowels and sublexica on stress in English

Quentin Dabouis & Marie Gabillet

Université Clermont Auvergne - LRL (UR 999)
Objectif

Focus : accentuation des noms longs sans morphologie

Réanalyse des données de Moore-Cantwell (2020) à
l'aide du modèle de sous-systèmes lexicaux proposé
par Dabouis & Fournier (2022)
Le rôle des voyelles finales

Moore-Cantwell (2020), deux études :

➢ Dictionnairique

➢ Expérimentale (production de non-mots)

Résultats :

/i/ dans la dernière syllable favorise l'accentuation antépénultième en comparaison des autres noyaux
Le rôle des voyelles finales

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Cet effet est indépendant de celui du poids de la pénultième
# Hypothèses

**Hypothèse de Moore-Cantwell :** le noyau final des mots longs joue un rôle dans l'attribution de l'accent principal en anglais

* Un noyau final /i/ repousse l'accent vers la gauche

**Notre hypothèse :** les effets du noyau final sont largement dus au fait que différents noyaux se trouvent dans différentes strates du lexique.
# Le modèle de Dabouis et Fournier (2022)

## Proposition de formalisation :

Division du lexique de l'anglais en 4 sous-systèmes, possédant chacun des propriétés spécifiques

* phonologiques

* graphophonologiques

* morphologiques

* sémantiques

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Le modèle de Dabouis et Fournier (2022)

➤ §CORE : la majeure partie du vocabulaire. Correspondances graphophonologiques régulières, sémantique non spécialisée et procédés morphologiques productifs

➤ §FRENCH : vocabulaire spécifique à certains domaines (e.g. alimentation), avec une notion de « prestige ». Proportion plus élevée d'accentuation finale (primaire ou secondaire), correspondances graphophonologiques spéciales (e.g. <i> - /i/)
Le modèle de Dabouis et Fournier (2022)

➤ §FOREIGN : mots empruntés, ou associés, aux langues romanes principalement (à l'exclusion du français). Massivement accentués sur la pénultième, réfèrent à des cultures étrangères (e.g. nourriture, vêtements, traditions), correspondances graphophonologiques spéciales (e.g. <i> - /i/)

➤ §LEARNED : vocabulaire technique ou scientifique, souvent directement emprunté, ou construit à partir d'éléments empruntés au Grec ou au Latin. Composés savants inclus
# Le modèle de Dabouis et Fournier (2022)

En partie basé sur Fournier (2007, 2010), sur les mots à syllabe pénultième fermée :

* Accent pénultième quasi-systématique dans les emprunts aux langues romanes (e.g. *ànacónda, dìlettánte, concérto) et au latin moderne (e.g. *enígma, meménto, alúmnus)*

* Mots restants :

* 2/3 accentués sur l'antépénultième (e.g. *díscience, sácristan, cálendar, lávender, mínister)*

* 1/3 accentués sur la pénultième (e.g. *advántage, intéstine, advénture, epáulment, còriánder, seméster, elíxir)*
# Le modèle de Dabouis et Fournier (2022)

Présupposés importants :

* L'accentuation pénultième n'a pas la même prédominance selon le sous-système : §FOREIGN > §LEARNED > §CORE

* distribution asymétrique des noyaux finaux selon les sous-systèmes

Implication :

* la prédominance de l'accentuation antépénultième dans les mots en [i] est une conséquence du fait que de nombreux mots en [i] appartiennent à §CORE
# Réanalyse des données dictionnairiques

Récupération des données de Moore-Cantwell (2020), issues du dictionnaire de prononciation de l'Université de Carnegie Mellon (CMU, Weide 1994).

## Première étape :

Recodage nécessaire, notamment morphologique
# Réanalyse des données dictionnairiques

## Analyse morphologique

Dans l'article : codage automatique basé sur l'orthographe à l'aide d'une liste d'affixes de Teschner & Whitley (2004), ainsi qu'une vérification d'échantillons aléatoires

Vérification manuelle de chaque mot : 564 mots (7%) à reclassifier.

* Comparable à la mesure de qualité de la catégorisation (goodness of categorisation) présentée dans l'article.
# Réanalyse des données dictionnairiques

103 mots ont été reclassifiés de complexes en simples :

e.g. *acacia, alligator, coriander, coward, Indonesia, janitor, possum, traffic*

461 ont été reclassifiés de simples en complexes :

<table><tr><td>e.g. Composés</td><td>yesterday, nobody, Charleston, Newfoundland</td></tr><tr><td>Savants</td><td>triangle, nitrogen, hydrocarbon, analogy, philosophy</td></tr><tr><td>Préfixés</td><td>belittle, require, refuel, imperil, tomorrow, uncanny</td></tr><tr><td>Suffixés</td><td>avoidance, nauseous, digestive, fiftieth, remembrance</td></tr></table>
# Réanalyse des données dictionnairiques

## Accent secondaire final

26 mots avec un « ih » accentué (= /ɪ/) ont été exclus des données utilisées dans l'article.

Par cohérence : exclusion des autres noyaux finaux avec un accent secondaire dans le CMU :

1 /ɪ/ *catapult*

5 /r/ *taciturn, introvert, amateur, extrovert, universe*

45 /i/ *quarantine, manatee, Portuguese, magazine...*
# Réanalyse des données dictionnairiques

## Erreurs dans les transcriptions du CMU

*Corundum, conundrum, addendum, Burundi* étaient tous transcrits avec une pénultième courte : soit /n/ syllabique, soit une voyelle courte.

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Tous recodés en Vn.C
# Réanalyse des données dictionnairiques

## Codage du poids syllabique

Nous n'avons pas eu d'informations sur les classifications syllabiques utilisées dans l'article, ainsi nous avons codé :

* V: syllabe ouverte, voyelle courte

* VV: voyelle longue, syllabe éventuellement fermée

* TC: V + (L) + coda obstruante

* LC: V + sonante (nasale ou liquide)

* SC : V + sC (attaque légale en début de mot)

Nous avons aussi corrigé quelques erreurs de classification H/L.
# Réanalyse des données dictionnairiques

## Codage des sous-systèmes lexicaux

Les mots morphologiquement simples ont été classés comme appartenant à §FOREIGN, §LEARNED ou §FRENCH s'ils présentaient des caractéristiques spécifiques à ces sous-systèmes.

En l'absence de ces caractéristiques : §CORE
# Réanalyse des données dictionnairiques

## Codage des sous-systèmes lexicaux

19 mots ont été classés dans §FRENCH à cause de leurs terminaisons -ie, -esque et -ette ou bien car ils présentaient l'une des correspondances graphophonologiques suivantes :

* <qu> - /k/

* <ch> - /ʃ/

* <gn> - /nj/

e.g. brasserie, camaraderie, chicanery, coterie, couturier, etiquette, insouciant, mannequin, menagerie, picturesque, reverie, rotisserie...
# Réanalyse des données dictionnairiques

<table><thead><tr><th></th><th>§FOREIGN</th><th>§LEARNED</th><th>§CORE</th></tr></thead><tbody><tr><th>Terminaisons</th><td>-Ca, -Va (V≠<e>),<br/>-Vh, -i, -o</td><td>-um, -is, -im, -in<br/>(éléments chimiques), -ea</td><td rowspan="3">Tous les mots restants</td></tr><tr><th>Grapho-phonologie</th><td>&lt;e#&gt; non-muet</td><td>&lt;ch&gt; - /k/, &lt;ph&gt; - /f/<br/>&lt;rh&gt; - /r/</td></tr><tr><th>Exemples</th><td>ballerina, chianti,<br/>hyena, nirvana,<br/>pakistani, ukulele</td><td>addendum, calculus,<br/>epiphany, metropolis</td></tr></tbody></table>

## Classification finale

§CORE: 236

§LEARNED: 82

§FOREIGN: 212

(§FRENCH (exclus): 19)
# Analyse de régression

Prédicteurs testés :

PENULTWEIGHT : V, VV, TC, LC, SC

FINALV : ə, i, |, η, ѳ

FINALC : 0, 1, 2 (cf. Domahs et al 2014)

SUBSYSTEM : CORE, FOREIGN, LEARNED

Variable dépendante :

STRESS : PENULT, ANTEPENULT
# Analyse de régression

Nous avons implémenté un modèle de régression logistique binaire aux données, avec les variables PENULTWEIGHT, FINALV et FINALC et SUBSYSTEM

<table><thead><tr><th>Predictors</th><th>Odds Ratios</th><th>CI</th><th>Statistic</th><th>p</th></tr></thead><tbody><tr><td>(Intercept)</td><td>5.91</td><td>1.65 – 37.72</td><td>2.35</td><td><strong>0.019</strong></td></tr><tr><td>SUBSYSTEM-FOREIGN</td><td>13.01</td><td>7.80 – 22.38</td><td>9.57</td><td><strong>&lt;0.001</strong></td></tr><tr><td>SUBSYSTEM-LEARNED</td><td>2.65</td><td>1.33 – 5.22</td><td>2.81</td><td><strong>0.005</strong></td></tr><tr><td>PENULTWEIGHT-SC</td><td>0.04</td><td>0.00 – 0.27</td><td>-3.11</td><td><strong>0.002</strong></td></tr><tr><td>PENULTWEIGHT-TC</td><td>0.20</td><td>0.02 – 2.10</td><td>-1.40</td><td>0.162</td></tr><tr><td>PENULTWEIGHT-V</td><td>0.02</td><td>0.00 – 0.08</td><td>-5.06</td><td><strong>&lt;0.001</strong></td></tr><tr><td>PENULTWEIGHT-VV</td><td>1.95</td><td>0.17 – 44.36</td><td>0.53</td><td>0.599</td></tr></tbody></table>

Observations 529
R² Tjur 0.423
AIC 474.354

Pas d'effet de FINALV et FINALC
# Arbre de régression

Autre analyse : arbre de régression

* alternative à la regression logistique

* permet une meilleure analyse des interactions complexes entre prédicteurs (Levshina 2021)

Fonctionne comme un classifieur : chaque noeud indique une division significative dans la distribution des données
# Arbre de régression

Facteur principal : sous-systèmes

Opposition syllabes légères / lourdes (variation sur /sC/)

1

Subsystem
p < 0.001

C, L

F

9

penultWeightCorr
p < 0.001

LC, SC, TC, VV

V

penultWeightCorr
p < 0.001

2

LC, TC, VV

SC, V

6

finalVIPA
p = 0.031

ə, I, n, ʃ

i

3

finalVIPA
p = 0.004

ə, n,

i, ʃ

Effet des voyelles finales (§CORE & §LEARNED seulement)

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Discussion

Opposition §FOREIGN VS. §CORE & §LEARNED.

Effets du poids syllabique sont observables dans tous les sous-systèmes, mais §FOREIGN a le plus haut taux d'accentuation pénultième.

➤ Presqu'exclusivement des mots en /ə/ ou /i/, mais pas de différence entre eux :

<figure><img src="image_13.png" /></figure>
Discussion

Effets du noyau final visibles dans §CORE et §LEARNED

> Pénultième lourde : /i/ = /ɪ/

> Pénultième légère : /i/ ≠ autres noyaux

Dans les deux cas, /i/ est associé à plus d'accentuation
antépénultième

> Les sous-systèmes lexicaux ont un effet plus significatif, mais un petit effet du noyau final subsiste.
Discussion

Il serait intéressant d'explorer la question des sous-
systèmes lexicaux directement dans des expériences
utilisant des non-mots.

Une idée serait de proposer des définitions qui
activeraient les phonologies des différents sous-
systèmes :

e.g. définitions techniques / scientifiques pour §LEARNED

définitions référant à d'autres cultures (nourriture,
monnaie, vêtements) pour §FOREIGN
Discussion

Des premiers éléments en ce sens :

Moore-Cantwell (2023) a répliqué son étude en présentant
les non-mots comme étant des noms de villes américaines

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Résultats :

Beaucoup plus
d'accentuation
pénultième !
Merci de votre attention !

Projet financé par le DFG et l'ANR dans le cadre du projet ERSaF ("English Root Stress across Frameworks", Clermont-Ferrand & Trier, Novembre 2022 - présent), ANR-21-FRAL-0001-01.
Références

CARNEY, E. (1994). *A survey of English spelling*. London: Routledge.

CHOMSKY, N. & HALLE, M. (1968). *The Sound Pattern of English*. New York: Harper & Row.

DABOUIS, Q. & FOURNIER, P. (2022). English PhonologiES? In V. Arigne & C. Rocq-Migette (Eds.), *Modèles et modélisation en linguistique / Models and Modelisation in Linguistics* (pp. 215–258). Bruxelles, Belgique: Peter Lang.

DOMAHS, U. PLAG, I. & CARROLL, R. (2014). Word Stress Assignment in German, English and Dutch: Quantity-Sensitivity and Extrametricality Revisited. *The Journal of Comparative Germanic Linguistics*, 17(1), 59–96.

FOURNIER, J.-M. (2007). From a Latin syllable-driven stress system to a Romance versus Germanic morphology-driven dynamics: in honour of Lionel Guierre. *Language Sciences*, 29, 218–236.

FOURNIER, J.-M. (2010). Accentuation lexicale et poids syllabique en anglais : l'analyse erronée de Chomsky et Halle. *Paper Presented at the 8th Meeting of the French Phonology Network Held at the Université d'Orléans on 1–3 July 2010.*

LEVSHINA, N. (2021). Conditional Inference Trees and Random Forests. In *A Practical Handbook of Corpus Linguistics*.

LINDSEY, G. (2019). *English after RP: Standard British Pronunciation Today*. Cham: Palgrave Macmillan.

MINKOVA, D. (2006). Old and Middle English Prosody. In A. van Kemenade & B. Los (Eds.), *The Handbook of the History of English* (pp. 95–125). Oxford: Blackwell.

MOORE-CANTWELL, C. (2020). Weight and final vowels in the English stress system. *Phonology*, 37(4), 657–695.

MOORE-CANTWELL, C. (2023). Rule stability in wug tests. *Manuscript*.

PATER, J. (1994). Against the underlying specification of an exceptional English stress pattern. *Toronto Working Papers in Linguistics*, (13), 95–121.

SZIGETVÁRI, P. (2016). No diphthong, no problem. In J. Szpyra-Kozłowska & E. Cyran (Eds.), *Phonology, its faces and interfaces* (pp. 123–141). Budapest: Department of English Linguistics, Eötvös Loránd University.

TESCHNER, R. V. & WHITLEY, M. S. (2004). *Pronouncing English: a stress-based approach with CD-ROM*. Washington, D.C.: Georgetown University Press.

WEIDE, R. L. (1994). CMU pronouncing dictionary.
# Les caractéristiques des sous-systèmes

<table><thead><tr><th></th><th></th><th>Stress</th><th>Graphophonology</th><th>Morphology</th><th>Semantics</th><th>Segmental structure</th></tr></thead><tbody><tr><td rowspan="2">§Core</td><td>§Native</td><td>Normal Stress Rule</td><td>Neutral suffixes?</td><td>No Velar Softening</td><td>Affixation by juxtaposition</td><td>Basic vocabulary</td><td>Short words</td></tr><tr><td>§Latinate</td><td>Germanic Law<br/>Normal Compound Stress</td><td>Stress-affecting or mixed suffixes?</td><td>Basic correspondences<br/>Velar Softening</td><td>Compounding<br/>Conversion<br/>Some selectional restrictions for affixes<br/>Base truncation in -able derivatives ← -ate bases</td><td>Common vocabulary</td><td>Polysyllabic words</td></tr><tr><td>§French</td><td></td><td>-1/<br/>Some stress-affecting suffixes (e.g. -ette, -aire, -eur)</td><td>Regular secondary stress rules</td><td>Specific correspondences e.g. &lt;oi&gt; - /wa:/, &lt;ch&gt; - /f/, &lt;g&gt; - /ʒ/<br/>Silent final consonants</td><td>Specific suffixes (e.g. -ette, -aire)</td><td>« Prestige »</td><td>Distribution of /ʒ/</td></tr><tr><td>§Foreign</td><td></td><td>-10/<br/>(especially "Italian" words)</td><td></td><td>&lt;c(c)&gt; - /tʃ/<br/>&lt;sch&gt; - /ʃ/<br/>&lt;z&gt; - /ts/</td><td>-</td><td>Foreign culture (food, clothing, etc.)</td><td>Polysyllabic words<br/>Non-silent final vowels ≠ &lt;y&gt;<br/><-VCV#></td></tr><tr><td>§Learned</td><td></td><td>-10/ if closed penult<br/>Otherwise /10/ or /-100/?<br/>Specific stress rules for neoclassical compounds</td><td>Specificities for secondary stress placement in suffixed neoclassical compounds?</td><td>&lt;a&gt; - /ɑ:/<br/>(marginal)</td><td>Specific suffixes (e.g. -itis, -osis -us, -on)<br/>Base truncation more common<br/>Neoclassical compounding</td><td>Technical, scientific or learned vocabulary</td><td>Polysyllabic words<br/>CVC Structure for B roots in neoclassical compounds</td></tr></tbody></table>