Chapitre 3. Profil sémantique des noms déverbaux et des verbes de base

<table><thead><tr><th>Procédé morphologique</th><th>Nombre de noms</th><th>Nombre de sens</th><th>Taux d'ambiguïté</th></tr></thead><tbody><tr><td>-ade</td><td>110</td><td>161</td><td>1.46</td></tr><tr><td>-age</td><td>688</td><td>1230</td><td>1.79</td></tr><tr><td>-ail</td><td>3</td><td>5</td><td>1.67</td></tr><tr><td>-aille</td><td>15</td><td>21</td><td>1.4</td></tr><tr><td>-ain</td><td>7</td><td>9</td><td>1.29</td></tr><tr><td>-aire (fém.)</td><td>40</td><td>41</td><td>1.02</td></tr><tr><td>-aire (masc.)</td><td>63</td><td>69</td><td>1.10</td></tr><tr><td>-aison</td><td>66</td><td>113</td><td>1.71</td></tr><tr><td>-ance/-ence</td><td>124</td><td>196</td><td>1.58</td></tr><tr><td>-ant/-ent</td><td>117</td><td>147</td><td>1.26</td></tr><tr><td>-ante/-ente</td><td>88</td><td>98</td><td>1.11</td></tr><tr><td>-ard</td><td>58</td><td>67</td><td>1.16</td></tr><tr><td>-arde</td><td>31</td><td>34</td><td>1.10</td></tr><tr><td>-asse</td><td>5</td><td>6</td><td>1.2</td></tr><tr><td>-eau</td><td>16</td><td>25</td><td>1.56</td></tr><tr><td>-elle</td><td>10</td><td>16</td><td>1.6</td></tr><tr><td>-er</td><td>16</td><td>17</td><td>1.06</td></tr><tr><td>-er/-ier</td><td>86</td><td>97</td><td>1.13</td></tr><tr><td>-ère/-ière</td><td>76</td><td>92</td><td>1.21</td></tr><tr><td>-eresse</td><td>4</td><td>4</td><td>1</td></tr><tr><td>-erie</td><td>226</td><td>370</td><td>1.64</td></tr><tr><td>-et</td><td>23</td><td>35</td><td>1.52</td></tr><tr><td>-ette</td><td>89</td><td>128</td><td>1.44</td></tr><tr><td>-eur (fém.)</td><td>7</td><td>12</td><td>1.71</td></tr><tr><td>-eur (masc.)</td><td>780</td><td>1071</td><td>1.37</td></tr><tr><td>-eure</td><td>50</td><td>53</td><td>1.06</td></tr><tr><td>-euse</td><td>485</td><td>695</td><td>1.43</td></tr><tr><td>-in</td><td>14</td><td>16</td><td>1.14</td></tr><tr><td>-ine</td><td>4</td><td>6</td><td>1.5</td></tr><tr><td>-ing</td><td>27</td><td>41</td><td>1.52</td></tr><tr><td>-ion</td><td>522</td><td>918</td><td>1.76</td></tr><tr><td>-is</td><td>71</td><td>107</td><td>1.51</td></tr><tr><td>-ise</td><td>3</td><td>6</td><td>2</td></tr><tr><td>-ment</td><td>421</td><td>786</td><td>1.87</td></tr><tr><td>-oir/-oire</td><td>139</td><td>170</td><td>1.22</td></tr><tr><td>-oire</td><td>24</td><td>29</td><td>1.21</td></tr><tr><td>-on</td><td>73</td><td>93</td><td>1.27</td></tr><tr><td>-onne</td><td>10</td><td>10</td><td>1</td></tr><tr><td>-ot</td><td>11</td><td>12</td><td>1.09</td></tr><tr><td>-ote/-otte</td><td>9</td><td>13</td><td>1.44</td></tr><tr><td>-rice</td><td>97</td><td>108</td><td>1.11</td></tr><tr><td>-ure</td><td>165</td><td>316</td><td>1.92</td></tr><tr><td>Conversion - Thème 0</td><td>198</td><td>415</td><td>2.10</td></tr></tbody></table>
### 3.1. Informations générales

<table><caption>TABLEAU 3.1 – Répartition des noms et sens en fonction du procédé morphologique. Le taux d'ambiguïté, calculé en divisant le nombre de sens identifiés par le nombre de noms, est également précisé</caption><thead><tr><td>Procédé morphologique</td><td>Nombre de noms</td><td>Nombre de sens</td><td>Taux d'ambiguïté</td></tr></thead><tbody><tr><td>Conversion - Thème 12</td><td>104</td><td>213</td><td>2.05</td></tr><tr><td>Conversion - Thème 13</td><td>64</td><td>77</td><td>1.20</td></tr><tr><td>Conversion - Infinitif</td><td>35</td><td>58</td><td>1.66</td></tr></tbody></table>

#### Types sémantiques

Pour rappel, la sémantique des noms a été décrite au moyen d'une double classification ontologique et relationnelle. D'un point de vue ontologique, les 4 types les plus fréquents (79) sont Événement (27 % des lexèmes), Entité animée (26 %), Artéfact (14 %) et Événement*État (11 %), le reste des types (p. ex. Temps, Phénomène, Maladie) représentant chacun moins de 4 % des lexèmes nominaux.

<table><tr><td>(79)</td><td>a. <i>chamaillerie, flagellation, manœuvre</i></td><td>[Événement]</td></tr><tr><td></td><td>b. <i>broutard, pondeuse, squatteur</i></td><td>[Entité animée]</td></tr><tr><td></td><td>c. <i>décrottoir, imprimante, sifflet</i></td><td>[Artéfact]</td></tr><tr><td></td><td>d. <i>accoutumance, fâcherie, patrimonialisation</i></td><td>[Événement*État]</td></tr></table>

S'agissant du plan d'analyse relationnel, les 4 types les plus fréquents (80) sont TRANSPOSITION (48 % des lexèmes), AGENT (25 %), INSTRUMENT (9 %) et RÉSULTAT (7 %). À l'inverse, 10 types relationnels (p. ex. ÉTENDUE, CHEMIN, SOURCE) représentent chacun moins de 1 % des données.

<table><tr><td>(80)</td><td>a. <i>coexistence, confrontation, étripade</i></td><td>[TRANSPOSITION]</td></tr><tr><td></td><td>b. <i>commanditaire, contributeur, papotier</i></td><td>[AGENT]</td></tr><tr><td></td><td>c. <i>décapant, étuveuse, questionnaire</i></td><td>[INSTRUMENT]</td></tr><tr><td></td><td>d. <i>distillat, polycopie, sculpture</i></td><td>[RÉSULTAT]</td></tr></table>

Seule une minorité de lexèmes (1 %), tels que *lavette*₂ 'personne sans énergie' en (81), n'entretiennent pas de lien sémantique direct avec un verbe. Comme indiqué dans le chapitre précédent, ces noms ont été annotés comme figuratifs (cf. section 2.2.1). Nous les excluons pour l'instant de la présentation des résultats généraux du fait de leur statut particulier.

<table><tr><td>(81)</td><td>a. <i>laver<sub>1</sub> → lavette<sub>1</sub></i></td><td>[Artéfact-INSTRUMENT]</td></tr><tr><td></td><td>b. <i>lavette<sub>1</sub> → lavette<sub>2</sub></i></td><td>[Entité animée-(INSTRUMENT-)FIGURATIF]</td></tr></table>

Nous avons vu dans le chapitre 2 que les typologies ontologique et relationnelle peuvent aussi être combinées de manière à obtenir un aperçu plus complet de la sémantique des noms.
<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>FIGURE 3.2 – Fréquence d'association entre types ontologiques (lignes) et relationnels (colonnes) en nombre de lexèmes. Les types séman- tiques sont ordonnés de gauche à droite et de haut en bas par ordre de fréquence décroissant</figcaption></figure>
### 3.1. Informations générales

Si l'on exclut les items comportant un type relationnel figuratif, un total de 113 types combinés peuvent être identifiés. Les 4 types les plus fréquents (82) sont Événement-TRANSPOSITION (27 % des lexèmes), Entité animée-AGENT (23 %), Événement*État-TRANSPOSITION (11 %) et Artéfact-INSTRUMENT (8 %).

<table><tr><td>(82)</td><td>a. baignade, pondaison, repos</td><td>[Événement-TRANSPOSITION]</td></tr><tr><td></td><td>b. chasseur, pillarde, régente</td><td>[Entité animée-AGENT]</td></tr><tr><td></td><td>c. accoutumance, pourrissement, relâche</td><td>[Événement*État-TRANSPOSITION]</td></tr><tr><td></td><td>d. autotest, cueilloir, perforatrice</td><td>[Artéfact-INSTRUMENT]</td></tr></table>

À l'autre bout du continuum, 20 types combinés ne sont représentés qu'une seule fois dans la base. Sont notamment concernés les types Phénomène-STIMULUS (*senteur*) et Entité animée-TOPIQUE (*connaissance* 'personne que l'on connaît'). Le nombre de lexèmes instanciant chaque association entre types ontologiques et relationnels est présenté dans la figure 3.2.

### Propriétés aspectuelles

Sur l'ensemble des lexèmes nominaux étudiés, 4'162 (51 %) expriment une éventualité, qu'il s'agisse d'un événement, d'un état ou d'une propriété, et possèdent de ce fait des propriétés aspectuelles. Les événements et les états sont évalués en fonction de quatre traits d'Aktionsart : la dynamicité, la durativité, la télicité et la post-phase (cf. section 2.2.2). Seul le trait de dynamicité est en revanche pertinent pour les propriétés. En effet, étant atemporelles, celles-ci ne se prêtent pas aux traits de durée, de télicité et de post-phase.

Comme le montre la figure 3.3, il ressort de l'analyse que les lexèmes dotés de propriétés aspectuelles sont principalement dynamiques (83a), duratifs (83b) et téliques (83c), et qu'ils ne possèdent généralement pas de post-phase (83d).

<table><tr><td>(83)</td><td>a. customisation, équarrissage, gesticulade</td><td>[+ Dynamicité]</td></tr><tr><td></td><td>b. gratouillage, pesée, plumaison</td><td>[+ Durativité]</td></tr><tr><td></td><td>c. allumage, forgement, oblitération</td><td>[+ Télicité]</td></tr><tr><td></td><td>d. exécution, flibuste, labourage</td><td>[- Post-phase]</td></tr></table>

Nous l'avons vu dans le chapitre 2, les différents traits aspectuels peuvent aussi être considérés conjointement de manière à obtenir des classes d'inspiration vendlérienne (activités, accomplissements, etc.). Leur fréquence relative est présentée dans la figure 3.4. Si la plupart des dérivés correspondent à des activités (84a), des quantités relativement importantes d'accomplissements (84b) et d'achèvements (84c) peuvent aussi être relevées.

<table><tr><td>(84)</td><td>a. gazouillis, jonglerie, roupillon</td><td>[Activité]</td></tr><tr><td></td><td>b. cuirassement, profération, raccommodage</td><td>[Accomplissement]</td></tr><tr><td></td><td>c. rejet, trouvaille, trahison</td><td>[Achèvement]</td></tr></table>
<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>FIGURE 3.3 – Traits aspectuels des noms d'éventualité annotés (n = 4'162)</figcaption></figure>

<figure><img src="image_19.png" /><figcaption>FIGURE 3.4 – Classe aspectuelle des noms d'éventualité annotés (n = 4'162)</figcaption></figure>
### 3.1. Informations générales

#### Rôles sémantiques

Un total de 4'452 (54 %) lexèmes nominaux ont été encodés comme possédant une structure argumentale dans notre base de données. Ce résultat appelle deux observations. D'une part, nous relevons que tous les noms d'éventualité n'ont pas nécessairement une structure argumentale. Sont notamment concernés les noms de domaine (*camping*), les noms d'événement météorologique (*saucée*), les noms d'événement avec une dimension collective (*braderie*), ainsi que les noms d'événement hybride impliquant un phénomène (*tapage*) ou un objet naturel (*éboulis*). D'autre part, il convient de souligner que les noms dénotant des entités animées peuvent avoir une structure argumentale lorsque celle-ci se fonde sur une éventualité sous-jacente (cf. Roy & Soare, 2014) (p. ex. *l'inventeur de cette machine, le destinataire de ce courrier, les tenants de cette idéologie*).

D'un point de vue ontologique, les lexèmes pourvus d'une structure argumentale sont majoritairement des dérivés dénotant des éventualités (88 %) et des entités animées (12 %). Sur le plan relationnel, la plupart sont transpositionnels (82 %) et agentifs (11 %). Le nombre d'arguments qu'ils convoquent et les rôles qui y sont associés sont variables. Environ 44 % d'entre eux possèdent un seul argument (85a), 50 % ont deux arguments (85b), et 5 % comportent une structure argumentale à trois arguments (85c). La figure 3.5 présente la fréquence relative des rôles liés à ces différents arguments.

(85) a. le discours de X, le roucoulement de X, l'exécuteur de Y

b. le financement de Y par X, la géocodification de Y par X, la levée de Y par X

c. l'assignement de Y à Z par X, la déversion de Y dans Z par X, la livraison de Y à Z par X

### 3.1.2 Verbes

#### Nombre de sens

Passons maintenant à la description des lexèmes verbaux. Parmi les 1'710 verbes que compte notre base de données, 1'008 (59 %) sont monosémiques et 702 (41 %) sont ambigus, pour un total de 2'810 sens. En moyenne, un verbe a 1.64 sens (ET = 1.04). Si seuls les verbes ambigus sont pris en compte, la moyenne atteint 2.57 sens (ET = 1.08). La figure 3.6 présente la distribution des verbes décrits en fonction du nombre de sens qu'ils comportent.

Un test *t* de Welch (*t*(2567.5) = -3.13, *p* < 0.001) indique par ailleurs que les verbes examinés sont dans l'ensemble plus ambigus que les noms de notre ressource. Ce résultat va dans le sens d'un constat déjà établi dans la littérature (cf. chapitre 1), selon lequel les verbes sont globalement plus ambigus que les noms dans le lexique général (Gentner, 1981; Miller & Fellbaum, 1991; Levickij et al., 1999). Nos observations attestent d'autant plus de ce déséquilibre d'ambiguïté que seuls les sens verbaux liés à des nominalisations ont été pris en compte dans ce travail.
<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>FIGURE 3.5 – Rôles sémantiques assignés par les lexèmes dotés d'une structure argumentale (n = 4'452)</figcaption></figure>
### 3.1. Informations générales

<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>FIGURE 3.6 – Distribution des verbes annotés en fonction du nombre de sens qu'ils comportent</figcaption></figure>

#### Propriétés aspectuelles

Comme pour les noms, l'aspect lexical des verbes a été analysé selon quatre traits distincts : la dynamicité, la durativité, la télicité et la post-phase. La figure 3.7 présente la fréquence relative des valeurs associées à chacun de ces traits <fnref n="39" />. Il apparaît que les lexèmes verbaux de notre base de données sont principalement dynamiques (86a), duratifs (86b), téliques (86c) et sans post-phase (86d).

<table><tr><td>(86)</td><td>a. broder, caqueter, saler</td><td>[+ Dynamicité]</td></tr><tr><td></td><td>b. dormir, forger, surfer</td><td>[+ Durativité]</td></tr><tr><td></td><td>c. plonger, cercler, germer</td><td>[+ Télicité]</td></tr><tr><td></td><td>d. chuchoter, dévaler, gober</td><td>[- Post-phase]</td></tr></table>

Les traits de dynamicité, de durativité, de télicité et de post-phase peuvent aussi être considérés conjointement pour obtenir des classes aspectuelles d'inspiration vendlérienne. Comme le montre la figure 3.8, la plupart des verbes de notre base de données se révèlent être des activités (87a), des accomplissements (87b) et des achèvements (87c).

<table><tr><td>(87)</td><td>a. jardiner, dorloter, pleurnicher</td><td>[Activité]</td></tr><tr><td></td><td>b. déshabiller, guérir, souder</td><td>[Accomplissement]</td></tr><tr><td></td><td>c. cohériter, parier, réceptionner</td><td>[Achèvement]</td></tr></table>

<footnote n="39">39. Dans ce qui suit, les lexèmes verbaux associés à plusieurs sens nominaux ne sont comptés qu'une seule fois. Tel est le cas, par exemple, du lexème *importer*₁ 'introduire dans un pays', lié à *importation*₁ 'action d'introduire dans un pays' et *importation*₂ 'ce qui est introduit dans un pays'.</footnote>
Chapitre 3. Profil sémantique des noms déverbaux et des verbes de base

<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>FIGURE 3.7 – Traits aspectuels des verbes annotés</figcaption></figure>

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>FIGURE 3.8 – Classe aspectuelle des verbes annotés</figcaption></figure>
### 3.1. Informations générales

Ce travail ne vise pas à analyser en détail la relation aspectuelle entre verbes et noms d'éventualité dérivés. Cependant, dans la mesure où plusieurs études ont abordé cette problématique par le passé (Balvet et al., 2011; Fábregas et al., 2012; inter alia), il nous semble intéressant de relever que l'aspect lexical du verbe est souvent (mais pas systématiquement) préservé à travers la nominalisation dans nos données. Le taux global de préservation des valeurs aspectuelles atteint en effet 84.5%, 3'515 des 4'162 noms dénotant des éventualités s'étant vu attribuer exactement les mêmes valeurs aspectuelles que leurs bases verbales. Plus spécifiquement, ce taux de préservation s'élève à 94.2% pour la dynamicité, 90.6% pour la durativité, 87.7% pour la télicité, et 91.3% pour la post-phase. Ces résultats confirment que la tendance est à la préservation, mais qu'il subsiste néanmoins une part non négligeable de décalages entre verbes et noms.

## Rôles sémantiques

Les lexèmes verbaux examinés varient en fonction (i) du nombre d'arguments, (ii) des fonctions syntaxiques et (iii) des rôles sémantiques qu'ils admettent. S'agissant du nombre d'arguments, 27 % des lexèmes de notre base de données n'en convoquent qu'un seul, 66 % en ont deux, et 7 % en comportent trois. Un seul verbe – grêler – a été annoté comme exempt d'arguments. Plusieurs combinaisons de fonctions syntaxiques peuvent par ailleurs être observées. 27 % des lexèmes ne présentent qu'un sujet (88a), 56 % ont un sujet et un objet mais pas d'oblique (88b), 10 % ont un sujet et un oblique mais pas d'objet (88c), et 7 % peuvent convoquer un sujet, un objet et un oblique (88d).

(88) a. X clopine, X grimace, X triche

b. X ratisse Y, X écorne Y, X garde Y

c. X adhère à Z, X cohabite avec Z, X dépend de Z

d. X abreuve Y de Z, X puise Y dans Z, X vole Y à Z

Nous relevons en outre d'importantes disparités en matière de rôles sémantiques. Comme le montre la figure 3.9, les sujets se voient principalement attribuer le rôle d'agent, les objets celui de patient, et les obliques celui de destination. Une vue d'ensemble de la structure argumentale des verbes peut également être obtenue en combinant les rôles des sujets, des objets et des obliques. Dans ce contexte, les verbes transitifs à objet patient et à sujet agent (12%) (89a) ou cause (12%) (89b) sont majoritaires, suivis de près par les verbes intransitifs à sujet patient (10%) (89c). Ces résultats vont dans le sens de l'hypothèse selon laquelle, lorsqu'un verbe demande un argument agentif, celui-ci correspond en principe à son sujet plutôt qu'à un potentiel objet ou oblique (Bowerman, 1990; Wechsler, 2015; Wilson et al., 2022).

(89) a. X bêche Y, X égorge Y, X peint Y

b. X chamboule Y, X déshumanise Y, X souille Y

c. X décroît, X meurt, X sèche
Chapitre 3. Profil sémantique des noms déverbaux et des verbes de base

<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>FIGURE 3.9 – Rôles sémantiques assignés par les verbes annotés</figcaption></figure>
### 3.2. Associations entre propriétés

Enfin, quelques observations peuvent être faites concernant la relation entre les rôles des verbes et ceux des noms dérivés. Nous constatons que 4'202 des 4'452 noms (94 %) ayant été encodés comme possédant une structure argumentale dans notre base de données reprennent au moins un des rôles de leur base verbale. Plus précisément, 17.5 % des dérivés préservent partiellement les rôles de leur base, tandis que 76.9 % les conservent intégralement. Seuls 5.6 % des noms ne reprennent aucun rôle du lexème-base.

## 3.2 Associations entre propriétés

Maintenant que les principales caractéristiques sémantiques des lexèmes ont été établies, et avant de passer à l'analyse des différentes configurations d'ambiguïté entre verbes et noms dérivés, il peut être intéressant de chercher à déterminer si les propriétés que nous avons analysées sont interdépendantes. Par exemple, les typologies ontologique et relationnelle sont-elles associées de manière significative ? Et qu'en est-il des relations entre les différents traits aspectuels ou entre les rôles sémantiques assignés aux arguments des verbes et des noms ?

Dans ce qui suit, nous revenons premièrement (3.2.1) sur les relations entre les différentes propriétés sémantiques des noms, puis des verbes. La seconde partie de cette section (3.2.2) est quant à elle dédiée à l'examen du comportement des noms déverbaux du français au regard de la loi sens-fréquence de Zipf (1945), selon laquelle plus un mot est fréquent, plus il a de significations.

### 3.2.1 Variables catégorielles

#### Propriétés nominales

Nous cherchons premièrement à déterminer s'il existe des relations significatives entre les différentes propriétés nominales, à savoir les types sémantiques (ontologiques et relationnels), les traits aspectuels (dynamicité, durativité, télicité et post-phase), les rôles des arguments (premier, deuxième et troisième) et le procédé morphologique. Malgré la taille importante de notre échantillon, nous recourons pour ce faire au test exact de Fisher avec valeur p basée sur 2'000 répétitions plutôt qu'au test du $\chi^2$ ou au test G d'indépendance, les valeurs attendues étant en effet très basses pour plusieurs paires de propriétés (cf. McDonnald, 2014, p. 89). Il ressort de l'analyse que toutes les variables sont associées de manière significative ($p < 0.001$).

Nous examinons dans un second temps la magnitude des associations entre variables en faisant ici appel au $\tau$ de Goodman et Kruskal (1954). Contrairement au V de Cramér, qui jouit pourtant d'une plus grande popularité, ce test d'association présente l'avantage d'être directionnel : il permet en effet d'évaluer, pour deux variables x et y, la dépendance unilatérale de x à y et de y à x. La mesure d'association $\tau(x, y)$ quantifie plus précisément la diminution
de la proportion d'erreurs que nous commettrions en choisissant y tout en connaissant $x^{40}$. En pratique, un $\tau(x, y)$ de 0.75 signifie ainsi que connaître $x$ réduit de 75 % les chances de faire une erreur lors du choix de y par rapport à une situation où aucune information préalable n'est disponible. L'échelle s'étend de $\tau(x, y) = 0$, lorsque y est totalement indépendant de $x$, à $\tau(x, y) = 1$, lorsque y est totalement dépendant de $x$.

<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>FIGURE 3.10 – Associations entre propriétés nominales selon le $\tau$ de Goodman et Kruskal. Les valeurs correspondent à la mesure d'association directionnelle $\tau(x, y)$, où $x$ constitue la condition (ligne) et $y$ le dépendant (colonne). La diagonale indique le nombre de niveaux que comporte $x$</figcaption></figure>

La figure 3.10 synthétise les résultats du $\tau$ de Goodman et Kruskal obtenus pour nos variables nominales. De nombreuses associations présentent un $\tau$ modéré voire élevé, ce qui suggère une bonne interprédictibilité des différentes propriétés examinées. En effet,

<footnote n="40">40. Il s'agit ainsi d'un test de type RPE, pour « Réduction Proportionnelle de l'Erreur » (PRE en anglais, pour Proportional Reduction in Error).</footnote>
### 3.2. Associations entre propriétés

47 (52 %) des 90 paires de propriétés examinées obtiennent un score égal ou supérieur à 0.3. L'hypothèse peut toutefois être formulée que ces résultats reposent sur la fréquence très élevée d'un petit nombre de combinaisons de valeurs plutôt que sur un nombre élevé de combinaisons récurrentes au sein de chaque paire de variables. Étant donné qu'ils ne possèdent pas de propriétés d'aspect lexical, tous les dérivés dénotant des entités dans notre base de données (n = 3'940, 49 %) se sont par exemple vus attribuer la valeur « NA » pour la dynamicité, la durativité, la télicité et la post-phase.

Le caractère asymétrique de la plupart des relations entre variables nominales peut également être relevé. Nous constatons d'une part que certaines propriétés semblent exercer une influence plus prégnante que d'autres. Par exemple, les types ontologiques et relationnels, et dans une moindre mesure la télicité et la durativité, sont influents pour pratiquement toutes les autres variables, alors que le rôle du troisième argument ne fournit que peu d'informations sur le reste des propriétés. Inversement, certaines variables sont plus fortement conditionnées que d'autres. De nombreuses propriétés peuvent notamment servir à déterminer les différentes valeurs associées aux traits d'aspect lexical (dynamicité, durativité, télicité et post-phase), tandis qu'aucune propriété n'est très informative lorsqu'il s'agit de déterminer le procédé morphologique.

Il convient aussi d'examiner plus avant la relation entre types ontologiques et relationnels. Les études sur la sémantique des noms déverbaux tendent en effet à privilégier l'un ou l'autre plan d'analyse (cf. chapitre 1), ce qui amène à s'interroger sur la pertinence d'une double typologie. La figure 3.10 montre qu'une association modérée et asymétrique existe entre les deux classifications, avec un $\tau$ de 0.7 pour la prédiction du type relationnel à partir du type ontologique, contre 0.44 pour l'inverse. Bien que certaines associations entre types ontologiques et relationnels soient fréquentes dans nos données (la plupart des noms dénotant des entités animées expriment par exemple un agent par rapport à leur lexème-base), ces résultats montrent qu'elles ne sont pas systématiques : connaître le type ontologique d'un lexème permet de déduire des informations substantielles sur son type relationnel, mais l'inverse est nettement moins probant. Le type ontologique Maladie, par exemple, est exclusivement associé aux types relationnels CAUSE et RÉSULTAT, tandis que ces derniers sont liés respectivement à 9 et 20 types ontologiques différents. Ces observations font écho à l'une de nos études antérieures reposant sur la même grille d'analyse bipartite pour un échantillon de données différent (Salvadori & Huyghe, 2023), où un test de $\chi^2$ avec valeur p basée sur 2'000 répétitions avait révélé une relation significative entre les deux typologies ($p$ < 0.001), et un test V de Cramér, une force d'association modérée ($V$ = 0.41) 41. Il semble ainsi que l'analyse relationnelle, souvent privilégiée pour décrire le sens des dérivés, ne soit pas suffisante pour rendre compte de la complexité sémantique du lexique construit. Étant donné qu'ils contribuent à caractériser des aspects distincts de la sémantique des

<footnote n="41">41. Pour information, le V de Cramér entre types ontologiques et types relationnels se monte à 0.45 dans nos données.</footnote>
noms déverbaux, nous continuerons donc, dans ce qui suit, à distinguer les plans d'analyse
relationnel et ontologique.

Enfin, la relation entre procédés morphologiques et types sémantiques appelle égale-
ment quelques commentaires, puisqu'elle touche directement au rapport sens-forme dans le
lexique. Les associations sont ici toutes asymétriques : τ(*procédé morphologique, type onto-
logique*) = 0.29, τ(*type ontologique, procédé morphologique*) = 0.12, τ(*procédé morphologique,
type relationnel*) = 0.41 et τ(*type relationnel, procédé morphologique*) = 0.09. Ces résultats
suggèrent un déséquilibre dans la relation multiple (*many-to-many*) entre les différents
types sémantiques et les procédés morphologiques. En effet, si le procédé morphologique
influence dans une certaine mesure le type ontologique et relationnel des noms dérivés,
connaître le type ontologique ou relationnel d'un lexème fournit en revanche très peu d'in-
formations sur le procédé morphologique avec lequel il a été formé. Par exemple, le suffixe
-*rice* construit principalement des noms d'agent animé (n = 92, soit 85 % des dérivés en
-*rice*), alors que le type combiné *Entité animée-AGENT* est mobilisé par pas moins de 28
procédés morphologiques différents. Nous tenterons de déterminer dans le chapitre 5 si les
préférences que montrent les procédés morphologiques en matière de types sémantiques
s'étendent également à l'ambiguïté des dérivés (cf. section 1.2.2).

Propriétés verbales

Examinons maintenant les associations entre les différentes propriétés verbales, à savoir
les traits aspectuels (dynamicité, durativité, télicité et post-phase) et les rôles sémantiques
des sujets, des objets et des obliques. Comme pour les noms, nous commençons l'analyse
par un test exact de Fisher afin de déterminer si les différentes variables prises deux à deux
sont interdépendantes. Plus précisément, nous procédons à un test exact de Fisher avec
valeur p simulée sur la base de 2'000 répétitions pour toutes les paires sauf 3, pour lesquelles
le test standard peut être appliqué <fnref n="42" />. Les résultats indiquent que toutes les variables sont
associées de manière significative, les valeurs p obtenues étant toujours inférieures à 0.01.

Nous avons ensuite appliqué le test τ de Goodman et Kruskal, utilisé précédemment pour
les variables nominales, afin d’évaluer le degré d’association entre les différentes propriétés
verbales. Les scores sont synthétisés dans la figure 3.11. Un premier résultat notable est la
proportion élevée de paires symétriques, où τ(x, y) est proche de τ(y, x), notamment pour
les traits de dynamicité, de durativité et de post-phase. Par ailleurs, nous observons que
les valeurs sont globalement inférieures à celles obtenues pour les noms. Seules 2 paires
de propriétés verbales (5 %) affichent en effet un score égal ou supérieur à 0.3. Cette dif-
férence suggère que l’interdépendance entre les variables est plus faible dans le domaine
verbal que dans le domaine nominal, une disparité qui pourrait s’expliquer par fait que les
traits aspectuels s’appliquent uniquement à certains noms, alors qu’ils concernent tous les

<footnote n="42">42. L'espace de travail disponible dans R était suffisant pour des tests exacts. Les 3 relations en jeu sont celles entre durativité et post-phase, durativité et dynamicité, et dynamicité et post-phase.</footnote>
## 3.2. Associations entre propriétés

verbes. Les catégories non pertinentes dans le domaine nominal (« NA ») montrent une forte interdépendance, ce qui est moins le cas pour les verbes où les relations entre propriétés aspectuelles sont moins systématiques.

Il reste que plusieurs associations dans les données verbales sont asymétriques et présentent des scores modérés, voire élevés. La relation entre le rôle du sujet et la dynamicité se révèle particulièrement intéressante à cet égard : si le rôle du sujet fournit beaucoup d'informations sur la dynamicité du verbe ($\tau$ = 0.78), l'inverse n'est pas vérifié ($\tau$ = 0.07). Cette asymétrie semble résulter du fait que tous les verbes ayant un sujet agent ($n$ = 1'488) sont dynamiques dans notre base de données, tandis que les sujets des verbes dynamiques couvrent 10 rôles sémantiques différents. L'idée communément admise selon laquelle l'agentivité implique la dynamicité, mais la dynamicité n'implique pas nécessairement l'agentivité (Filip, 2016, p. 19) se vérifierait donc. Bien que cette découverte souligne une relation forte et asymétrique entre aspect lexical et programmes de complémentation dans le domaine verbal, elle se limite toutefois à un seul trait d'aspect lexical et une seule fonction syntaxique.

<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>FIGURE 3.11 – Associations entre propriétés verbales selon le $\tau$ de Goodman et Kruskal. Les valeurs correspondent à la mesure d'association directionnelle $\tau(x, y)$, où $x$ constitue la condition (ligne) et $y$ le dépendant (colonne). La diagonale indique le nombre de niveaux que comporte $x$</figcaption></figure>
### 3.2.2 Loi sens-fréquence

Selon la loi sens-fréquence (*meaning-frequency law* en anglais) formulée par Zipf (1945), plus un mot est fréquent, plus il a de significations. Cette loi a été vérifiée dans plusieurs familles de langues (indo-européennes, japoniques, sino-tibétaines et austronésiennes), avec des méthodes variées, et sur la base de différents corpus (Ilgen & Karaoglan, 2007; Hernández-Fernández et al., 2016; Bond et al., 2019; Casas et al., 2019; *inter alia*). Elle est de fait souvent considérée comme relevant des universaux linguistiques.

Nous cherchons dans cette section à déterminer si cette loi sens-fréquence structure également le rapport entre ambiguïté et fréquence s'agissant des noms déverbaux et des verbes apparentés en français, en nous inspirant pour ce faire de la méthodologie employée par Casas et ses collègues (2019) dans leur étude sur l'anglais, l'espagnol et le néerlandais. Définissant la loi sens-fréquence comme une association significative et positive entre la fréquence des mots et le nombre de sens qu'ils comportent (Casas et al., 2019, p. 21), les auteurs évaluent pour chaque langue la relation entre le nombre de synsets renseignés pour différents mots dans WordNet 43 et leur fréquence dans deux corpus à l'aide de tests de corrélation. Ils n'opèrent pas de distinction entre polysémie et homonymie, et traitent conjointement les différentes catégories grammaticales qu'ils étudient (noms, verbes, adjectifs et adverbes). Leur approche présente *a minima* trois avantages (Casas et al., 2019, p. 21-23) : (i) elle ne présuppose pas de loi de puissance ou de généralisation d'une loi de puissance, comme il est souvent le cas dans les études traditionnelles sur les lois statistiques du langage; (ii) elle est agnostique quant à la dépendance fonctionnelle entre variables; (iii) enfin, elle évite de devoir recourir à un regroupement des données par classe (méthode du *binning*).

<table><caption>TABLEAU 3.2 – Fréquence des noms et verbes analysés dans le corpus FRCOW16A (Schäfer & Bildhauer, 2012; Schäfer, 2015)</caption><thead><tr><td>Jeu de données</td><td>Moyenne</td><td>Écart type</td></tr></thead><tbody><tr><td>Noms</td><td>24'501</td><td>116'925</td></tr><tr><td>Verbes</td><td>157'560</td><td>2'013'686</td></tr><tr><td>Noms et verbes</td><td>63'030</td><td>1'089'515</td></tr></tbody></table>

Au vu de la méthode d'analyse sémantique adoptée dans ce travail, nous confrontons pour notre part le nombre de sens ayant été attribués aux nominalisations et verbes apparentés dans notre base de données et leur fréquence en tant que noms et verbes (voir tableau 3.2) dans notre corpus de référence, FRCOW16A (Schäfer & Bildhauer, 2012; Schäfer, 2015). Nous procédons concrètement à trois tests $\tau$ de Kendall afin d'évaluer le rapport sens-fréquence pour les noms, les verbes, mais aussi pour les noms et verbes pris conjointement. Comme le

<footnote n="43">43. Les auteurs utilisent plus précisément les WordNet suivants : le *Princeton WordNet* (Fellbaum, 1998) pour l'anglais, le *Multilingual Central Repository* (Gonzalez-Agirre et al., 2012) pour l'espagnol, et l' *Open Dutch WordNet* (Postma et al., 2016) pour le néerlandais.</footnote>
## 3.2. Associations entre propriétés

montre le tableau 3.3, il ressort de l'analyse que toutes les associations sont significatives et positives (avec une corrélation généralement modérée et un score légèrement plus élevé pour les verbes), une tendance que semblent soutenir les représentations visuelles des données dans la figure 3.12. Nos résultats confirment ainsi la loi sens-fréquence telle que définie par Casas et ses collègues (2019), et ce, dans des proportions similaires (Casas et al., 2019, p. 44-46).

<table><caption>TABLEAU 3.3 – Résultats des analyses de corrélation (test τ de Kendall) entre le nombre de sens et la fréquence des noms et verbes apparentés</caption><thead><tr><td>Jeu de données</td><td>τ</td><td>Valeur p</td></tr></thead><tbody><tr><td>Noms</td><td>0.21</td><td>&lt; 0.001</td></tr><tr><td>Verbes</td><td>0.28</td><td>&lt; 0.001</td></tr><tr><td>Noms et verbes</td><td>0.22</td><td>&lt; 0.001</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_27.png" /></figure>
<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>FIGURE 3.12 – Distribution des mots en fonction de leur fréquence dans le corpus FRCOW16A et du nombre de sens qu'ils comportent dans la base de données. Pour plus de visibilité, les résultats sont transformés suivant une double échelle logarithmique binaire. Les observations sont colorées en fonction du nombre de voisins qu'elles possèdent pour représenter la densité des données. Une courbe lissée non paramétrique est ajoutée afin de signaler la tendance générale</figcaption></figure>
## 3.3 Configurations d'ambiguïté

Nous avons jusqu'à présent décrit le comportement sémantique des noms et des verbes suivant différentes propriétés (section 3.1), puis établi l'existence de relations significatives entre ces dernières (section 3.2). Il reste à examiner de quelle façon les lexèmes présentés précédemment s'associent les uns aux autres en cas d'ambiguïté verbale et nominale, un travail déjà amorcé dans Salvadori et Huyghe (2022).

En guise d'illustration, considérons deux noms ayant été annotés comme bisémiques dans notre base de données : *gâchage* ('action de délayer avec de l'eau' et 'action de compromettre') et *pliage* ('action de plier' et 'objet plié'). Comme le montrent les exemples en (90) et (91), le rapport qu'entretient *gâchage* avec sa base *gâcher* est sensiblement différent de celui qu'a *pliage* avec *plier*, eu égard au nombre de lexèmes concernés dans chaque cas et la façon dont ceux-ci se combinent. Respectivement deux lexèmes-bases et un lexème-base sont en effet impliqués dans la formation des différentes lectures de *gâchage* et de *pliage* :

(90) a. *gâcher*₁ 'délayer avec de l'eau' → *gâchage*₁ 'action de délayer avec de l'eau'

b. *gâcher*₂ 'compromettre' → *gâchage*₂ 'action de compromettre'

(91) a. *plier*₁ 'rabattre une matière sur elle-même' → *pliage*₁ 'action de plier'

b. *plier*₁ 'rabattre une matière sur elle-même' → *pliage*₂ 'objet plié'

Nous désignons ces deux scénarios sous le nom de configurations d'ambiguïté « à bases multiples » versus « à base unique » et les schématisons dans les figures 3.13a et 3.13b.

$V_1/V_2 \rightarrow N_1/N_2$

(a) Bases multiples

$V_1 \rightarrow N_1/N_2$

(b) Base unique

<caption>FIGURE 3.13 – Configurations générales d'ambiguïté</caption>

Qu'en est-il de nos données? Le tableau 3.4 synthétise la distribution des noms identifiés comme ambigus (n = 2'022) en fonction des deux configurations d'ambiguïté que nous venons de distinguer. Certains noms comme *éplucheur* en (92) correspondent aux deux cas et sont par conséquent comptés deux fois.

(92) a. *éplucher*₁ 'peler (qqch)' → *éplucheur*₁ 'personne qui pèle (qqch)'}

b. *éplucher*₁ 'peler (qqch)' → *éplucheur*₂ 'instrument servant à peler (qqch)'}

c. *éplucher*₂ 'passer (qqch) au crible' → *éplucheur*₃ 'personne qui passe (qqch) au crible'

Dans ce qui suit, nous développons la distinction entre configurations d'ambiguïté à bases multiples (3.3.1) et unique (3.3.2) en décrivant plusieurs scénarios secondaires pour les relations entre lexèmes pris deux à deux (*N*₁ et *N*₂ pour les noms, *V*₁ et *V*₂ pour les verbes). Si
certains de ces scénarios peuvent être quantifiés sur la base de nos données actuelles, d'autres nécessiteraient des annotations et analyses supplémentaires dépassant malheureusement le cadre du présent travail. Nous nous satisferons donc, dans leur cas, d'une description qualitative.

<table><caption>TABLEAU 3.4 – Distribution des noms ambigus et sens apparentés en fonction des configurations d'ambiguïté</caption><thead><tr><td>Configuration d'ambiguïté</td><td>Nombre de noms</td><td>Nombre de sens</td></tr></thead><tbody><tr><td>Bases multiples</td><td>1'196</td><td>3'153</td></tr><tr><td>Base unique</td><td>1'110</td><td>2'884</td></tr></tbody></table>

### 3.3.1 Bases multiples

Nous l'avons vu dans le chapitre 1, les noms construits ambigus associés à différents lexèmes-bases peuvent se présenter sous deux formes selon que les sens de la base entretiennent ou non un lien sémantique entre eux. Un examen qualitatif des données révèle que ces deux cas de figure ont également cours dans le lexique déverbal en français. Tel qu'il est décrit dans l'exemple (93), le verbe *mater* dont est tiré le nom ambigu *matage* est de toute évidence homonymique, tandis que les sens du verbe *harponner* dont dérive *harponnage* sont liés par une métaphore en (94) :

(93) a. *mater*₁ 'rendre mat' → *matage*₁ 'action de rendre mat'

b. *mater*₂ 'réprimer' → *matage*₂ 'action de réprimer'

(94) a. *harponner*₁ 'frapper avec un harpon' → *harponnage*₁ 'action de frapper avec un harpon'

b. *harponner*₂ 'saisir au passage' → *harponnage*₂ 'action de saisir au passage'

<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>(a) Bases indépendantes</figcaption></figure>

<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>(b) Bases liées</figcaption></figure>

<caption>FIGURE 3.14 – Configurations d'ambiguïté à bases multiples</caption>

Nous schématisons ces deux scénarios respectivement en 3.14a et 3.14b, en figurant également la double motivation parfois possible pour le nom dans les situations où la même figure sémantique (métaphore ou métonymie) s'observe entre les sens du verbe et entre ceux du nom. Dans le cas du dérivé ambigu *harponnage* en (94), par exemple, un lien
### 3.3. Configurations d'ambiguïté

sémantique transparaît non seulement entre $V_2$ et $N_2$ par l'intermédiaire de la construction morphologique, mais aussi entre $N_1$ et $N_2$ à travers une métaphore semblable à celle que l'on observe entre *harponner*₁ et *harponner*₂.

Le cas des alternances causatives/anticausatives <fnref n="44" /> (cf. section 2.2.4) comme en (95) est plus délicat :

(95) a. *européaniser*₁ ‘donner un caractère européen’ → *européanisation*₁ ‘fait de donner un caractère européen’

b. *s'européaniser*₂ ‘prendre un caractère européen’ → *européanisation*₂ ‘fait de prendre un caractère européen’

Ce genre d'alternance pousse en effet à s'interroger à la fois sur l'orientation de la relation entre les deux formes du verbe et sur la nature du lien sémantique qu'elles entretiennent. Partant du principe que l'alternant anticausatif dérive de l'alternant causatif, certaines études défendent par exemple l'hypothèse que le premier (96a) constitue une extension métonymique du second (96b) (Ruiz de Mendoza Ibáñez & Otal Campo, 2002; Paducheva, 2003; *inter alia*). Ces travaux ont en commun de postuler que le passage de la forme causative à la forme anticausative s'accompagne d'une rétrogradation de la cause ou de l'agent responsable de l'événement, qui reste toutefois récupérable sémantiquement. Cette position est néanmoins contestée. Panther (2003, p. 284) fait par exemple remarquer qu'il existe des événements pour lesquels aucune cause n'est identifiable (96c), mettant de fait en doute l'existence d'un chemin conceptuel entre les deux alternants. Par défaut, nous ne considérons donc pas les alternants causatifs et anticausatifs comme liés par un lien métonymique et les traitons *a priori* comme des cas d'ambiguïté avec bases indépendantes.

(96) a. *La fenêtre s'est fermée.*

b. *Pierre a fermé la fenêtre.*

c. *La fenêtre s'est fermée toute seule.*

### 3.3.2 Bases uniques

Examinons maintenant les configurations d'ambiguïté à base unique, en commençant par quelques statistiques descriptives. Le tableau 3.5 présente la distribution des 1'159 paires verbe-nom dans lesquelles un seul lexème-base est lié à plusieurs lexèmes nominaux en fonction du nombre de sens qu'elles impliquent. Un nom peut être compté plus d'une fois s'il est lié à deux bases verbales différentes et si chacune d'entre elles est en outre associée à plus d'un sens nominal. Le nom *patinage*, par exemple, possède deux sens liés au lexème-base *patiner*₁ ‘couvrir de patine’, ainsi que deux lectures pouvant être mises en relation avec le lexème-base *patiner*₂ ‘glisser’ :

<footnote n="44">44. La littérature parle aussi d'alternances causatives/inchoatives.</footnote>
(97) a. *patiner*₁ ‘couvrir de patine’ → *patinage*₁ ‘action de couvrir de patine’
b. *patiner*₁ ‘couvrir de patine’ → *patinage*₂ ‘patine obtenue’
c. *patiner*₂ ‘glisser’ → *patinage*₃ ‘action de glisser’
d. *patiner*₂ ‘glisser’ → *patinage*₄ ‘art de glisser sur la glace’

<table><thead><tr><td>Nombre de sens</td><td>Nombre de paires verbe-nom</td><td>Nombre de relations</td></tr></thead><tbody><tr><td>2</td><td>986</td><td>986</td></tr><tr><td>3</td><td>148</td><td>418</td></tr><tr><td>4</td><td>18</td><td>97</td></tr><tr><td>5</td><td>6</td><td>49</td></tr><tr><td>6</td><td>1</td><td>15</td></tr></tbody></table>

TABLEAU 3.5 – Distribution des paires verbe-nom où un seul lexème-base est lié à plusieurs lexèmes nominaux en fonction du nombre de sens qu’elles comportent

Ces 1'159 paires fournissent 1'565 relations sémantiques bipartites entre lexèmes nominaux pouvant faire l'objet d'une analyse : par exemple, celle entre les deux sens du nom *annonce* en (98) (*annonce*₁ et *annonce*₂), ou encore celles entre les différents sens du nom trisémique *teinture* en (99) (*teinture*₁ et *teinture*₂, *teinture*₁ et *teinture*₃, *teinture*₂ et *teinture*₃).

(98) a. *annoncer*₁ ‘faire savoir’ → *annonce*₁ ‘action de faire savoir’
b. *annoncer*₁ ‘faire savoir’ → *annonce*₂ ‘écrit servant à faire savoir’

(99) a. *teindre*₁ ‘colorer’ → *teinture*₁ ‘action de colorer’
b. *teindre*₁ ‘colorer’ → *teinture*₂ ‘substance servant à colorer’
c. *teindre*₁ ‘colorer’ → *teinture*₃ ‘coloration obtenue’

Nous ajoutons au tableau 3.5 la répartition des relations bipartites en fonction du nombre de sens concernés, en écartant certaines relations illogiques impliquant des sens figuratifs n'entretenant pas de relation avec la base verbale. S'agissant du nom trisémique *sauterelle* sous (100), par exemple, seules les relations entre *sauterelle*₁ et *sauterelle*₂, et entre *sauterelle*₁ et *sauterelle*₃ sont conservées, celle entre les sens figuratifs *sauterelle*₂ et *sauterelle*₃ étant non pertinente.

(100) a. *sauter*₁ ‘bondir’ → *sauterelle*₁ ‘insecte’
b. *sauterelle*₁ ‘insecte’ → *sauterelle*₂ ‘personne maigre’
c. *sauterelle*₁ ‘insecte’ → *sauterelle*₃ ‘fausse équerre’

Ces relations $N_1-N_2$ se répartissent en deux configurations d'ambiguïté principales, esquissées en 3.15a et 3.15b, qui se distinguent par le rapport que le sens $N_2$ entretient avec la base verbale $V_1$. Nous identifions d'une part les extensions sémantiques pures, comme *pilon* en (101), où $N_2$ est sémantiquement indépendant de $V_1$ (figure 3.15a). L'ambiguïté se construit
### 3.3. Configurations d'ambiguïté

ici par étapes, avec l'obtention d'un premier sens par dérivation ($V_1 \rightarrow N_1$), puis la création d'un sens second par une extension sémantique de type métaphorique ou métonymique ($N_1 \rightarrow N_2$). En tout, 113 relations $N_1$-$N_2$ (7 % des 1'565 relations possibles) s'apparentent à ce cas de figure dans nos données. Parmi celles-ci, 72 se rencontrent dans des noms bisémiques, 31 dans des noms trisémiques, 6 dans des noms à 4 sens, et 4 dans des noms à 5 sens.

(101) a. *piler*₁ ‘écraser’ → *pilon*₁ ‘instrument servant à écraser’
b. *pilon*₁ ‘instrument servant à écraser’ → *pilon*₂ ‘partie d’une cuisse de volaille’

La seconde configuration que nous repérons concerne les codérivations comme *promenade* en (102), où les deux sens nominaux $N_1$ et $N_2$ entretiennent un lien sémantique avec la base verbale $V_1$ (figure 3.15b). La grande majorité ($n = 1'452, 93 %$) des relations $N_1$-$N_2$ s'apparentent à ce cas de figure dans nos données. 914 d'entre elles concernent un nom bisémique, 387 un nom trisémique, 91 un nom à quatre sens, 45 un nom à 4 sens, et 15 un nom à six sens.

(102) a. *se promener*₁ ‘déambuler’ → *promenade*₁ ‘action de déambuler’
b. *se promener*₁ ‘déambuler’ → *promenade*₂ ‘lieu où l’on déambule’

<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>FIGURE 3.15 – Configurations d'ambiguïté à base unique</figcaption></figure>

Un examen qualitatif de la ressource révèle par ailleurs que la codérivation peut prendre plusieurs formes en fonction de la force du lien conceptuel entre $V_1$ et $N_1$ d'une part, et entre $N_1$ et $N_2$ d'autre part. Nous distinguons et schématisons ci-dessous quatre sous-scénarios prototypiques au sein desquels la construction morphologique et l'extension sémantique, en tant que mécanismes de création de sens, interviennent de manière variable. Notre annotation dans son état actuel ne permet pas de distinguer précisément chacun de ces sous-cas supplémentaires, mais il va sans dire que des analyses quantitatives seraient à l'avenir les bienvenues pour chiffrer précisément ces différents phénomènes.

La première configuration que nous identifions (schématisée dans la figure 3.16) se rapporte aux noms ambigus pour lesquels $V_1$, $N_1$ et $N_2$ entretiennent tous un lien sémantique relativement fort. Dans le cas de *gribouillage* en (103), par exemple, la relation entre *gribouiller*₁ et les deux sens nominaux *gribouillage*₁ et *gribouillage*₂ est claire. Il en va de même pour celle entre *gribouillage*₁ et *gribouillage*₂, que l'on peut lier par une métonymie. Une
double motivation de $N_2$, à la fois morphologique ($V_1 \rightarrow N_1$) et sémantique ($N_1 \rightarrow N_2$), semble
ainsi se dessiner.

(103) a. *gribouiller*₁ ‘griffonner’ → *gribouillage*₁ ‘action de griffonner’

b. *gribouiller*₁ ‘griffonner’ → *gribouillage*₂ ‘résultat de l’action de griffonner’

<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>FIGURE 3.16 – Première forme de codérivation. $V_1$, $N_1$ et $N_2$ entretiennent tous un lien conceptuel fort</figcaption></figure>

Le second scénario que nous distinguons (figure 3.17) concerne les noms ambigus pour lesquels les liens sémantiques entre $V_1$ et $N_1$ et entre $N_1$ et $N_2$ paraissent intuitivement plus forts que celui entre $V_1$ et $N_2$. Cette configuration semble s’expliquer par des effets de fréquence associés aux procédés morphologiques. Dans nos données, le sens *parloir*₂ en (104) est par exemple le seul lexème nominal construit avec *-oir* s’étant vu attribuer une étiquette sémantique événementielle. Rien de surprenant ici, le suffixe *-oir* étant connu pour former des noms d’entité plutôt que d’éventualité. Le *Robert méthodique* (Rey-Debove, 1985, p. 960-961) fournit par exemple la définition suivante pour ce suffixe : « Élément d’adjectifs et de noms [...] qui signifie “qui fait, sert à, ou contribue à faire” l’action exprimée par la base verbale ».

(104) a. *parler*₁ ‘discuter’ → *parloir*₁ ‘local où l’on discute’

b. *parler*₁ ‘discuter’ → *parloir*₂ ‘discussion dans un local’

Il s'ensuit que l'hypothèse de l'extension sémantique ($N_1 \rightarrow N_2$) semble plus probable que celle de la construction morphologique ($V_1 \rightarrow N_2$) dans le cas de *parloir*₂, bien que le lien sémantique entre $V_1$ et $N_2$ reste récupérable.

<figure><img src="image_33.png" /><figcaption>FIGURE 3.17 – Deuxième forme de codérivation. $N_2$ entretient un lien conceptuel clair avec $N_1$ mais incertain avec $V_1$</figcaption></figure>
### 3.3. Configurations d'ambiguïté

Le troisième scénario pouvant être mis en avant (figure 3.18) se rapporte aux noms ambigus pour lesquels le lien sémantique entre $N_1$ et $N_2$ est nébuleux. Les deux sens du nom *causeuse* en (105) se voient par exemple consacrer des articles distincts dans le *Petit Robert* (Éditions Le Robert, s. d.-a) et le *TLFi* (ATILF - CNRS & Université de Lorraine, s. d.). Nous en concluons que ces deux lexèmes nominaux sont vraisemblablement dérivés de manière indépendante, la construction morphologique ($V_1 \rightarrow N_1$ et $V_1 \rightarrow N_2$) prenant ainsi le pas sur l'extension sémantique ($N_1 \rightarrow N_2$).

(105) a. *causer*₁ ‘converser’ → *causeuse*₁ ‘personne qui converse’

b. *causer*₁ ‘converser’ → *causeuse*₂ ‘petit canapé’

<figure><img src="image_34.png" /><figcaption>FIGURE 3.18 – Troisième forme de codérivation. $N_2$ entretient un lien conceptuel plus fort avec $V_1$ qu'avec $N_1$</figcaption></figure>

<figure><img src="image_35.png" /><figcaption>FIGURE 3.19 – Quatrième forme de codérivation. Le lien conceptuel entre $N_1$ et $N_2$ est indirect</figcaption></figure>

<figure><img src="image_36.png" /><figcaption>FIGURE 3.20 – Sens événementiel $N_0$ mettant en relation $N_1$ et $N_2$</figcaption></figure>

Enfin, le quatrième et dernier scénario que nous identifions (figure 3.19) se rapporte aux noms pour lesquels les liens sémantiques entre $V_1$ et $N_1$ et entre $V_1$ et $N_2$ paraissent plus robustes que celui entre $N_1$ et $N_2$. Cette configuration touche principalement des lexèmes correspondant à des noms à trois sens ou plus, comme les lectures instrumentale *teinture*₂ et résultative *teinture*₃ déjà rencontrées dans l'exemple (99) mentionné plus haut.

(99) a. *teindre*₁ ‘colorer’ → *teinture*₁ ‘action de colorer’

b. *teindre*₁ ‘colorer’ → *teinture*₂ ‘substance servant à colorer’

c. *teindre*₁ ‘colorer’ → *teinture*₃ ‘résultat de l’action de colorer’
Nous faisons ici l'hypothèse, illustrée par la figure 3.20, que les sens *teinture*₂ et *teinture*₃ se retrouvent associés par le truchement de la lecture événementielle *teinture*₁ plutôt que par un lien conceptuel direct. À notre connaissance, en effet, aucune mention n'est faite dans la littérature sur les noms déverbaux d'une forme de polysémie INSTRUMENT/RÉSULTAT sans qu'un troisième sens événementiel ne soit évoqué (voir p. ex. Lieber, 2018), alors même que les alternances régulières ÉVÉNEMENT/INSTRUMENT et ÉVÉNEMENT/RÉSULTAT ont fait l'objet de plusieurs travaux (cf. chapitre 1). Cette forme d'association indirecte a pour conséquence qu'il peut être difficile de postuler une relation orientée entre les deux lexèmes.

## 3.4 Bilan

Ce chapitre avait pour objectif d'établir le profil sémantique des noms déverbaux et des verbes apparentés figurant dans notre base de données. Nous résumons ci-dessous les principaux résultats de cet aperçu.

**Nombre de sens** Les noms déverbaux du français et verbes apparentés sont plus souvent monosémiques qu'ambigus. Les verbes sont globalement plus ambigus que les noms.

**Types sémantiques** Les noms déverbaux dénotent en majorité des formes d'événements transpositionnels, des entités animées agentives et des artéfacts instrumentaux.

**Aspect lexical** Les lexèmes nominaux événementiels et les verbes de base sont majoritairement dynamiques, duratifs, téliques et sans post-phase. La classe aspectuelle vendlérienne la plus fréquente est celle des activités toutes catégories grammaticales confondues.

**Rôles sémantiques** De nombreux noms sont dotés d'une structure argumentale. Si programme de complémentation il y a, celui-ci est généralement composé de deux arguments. Le rôle sémantique le plus fréquent pour les premiers arguments nominaux est celui de patient; pour les deuxièmes et troisièmes arguments, celui de d'agent. S'agissant des verbes de base, la plupart d'entre eux comportent deux arguments. La combinaison de fonctions syntaxiques la plus fréquente est sujet-objet. D'un point de vue sémantique, les sujets renvoient généralement à des agents, les objets à des patients, et les obliques à des destinations.

**Relations entre propriétés** Les différentes propriétés mobilisées dans la description sémantique des noms et verbes apparentés sont toutes associées de manière significative, mais à des degrés divers et souvent de manière asymétrique. Les noms déverbaux du français vérifient la loi sens-fréquence de Zipf (1945) telle qu'opérationnalisée par Casas et ses collègues (2019).

**Configurations d'ambiguïté** Les sens des noms déverbaux ambigus s'inscrivent dans différents modèles morphosémantiques selon les rapports qu'ils entretiennent les uns avec les autres, de même qu'avec les bases verbales. La construction morphologique
### 3.4. Bilan

et l'extension sémantique, en tant qu'outils de création de sens, ont une influence variable au sein de ces modèles.

Les deux prochains chapitres seront consacrés respectivement aux pans sémantique et morphologique de l'analyse des configurations d'ambiguïté à base unique, où un seul lexème-base est associé à plusieurs lexèmes nominaux. Ces configurations restent en effet les plus intéressantes pour qui souhaite examiner les apports sémantiques et morphologiques dans la construction de l'ambiguïté des noms déverbaux.
# Chapitre 4

## Associations sémantiques régulières et réseau d'ambiguïté

Nous l'avons vu dans le chapitre 1, les noms déverbaux sont connus pour la fréquence supposément élevée à laquelle ils instancient certaines associations de types sémantiques, renvoyant par exemple volontiers à un événement et un résultat (106b), à un événement et un agent (106b), ou encore à un agent et un instrument (106c).

(106) a. *collage* 'action de coller'/'composition artistique', *contrefaçon* 'action de contre-faire'/'reproduction frauduleuse', *réalisation* 'action de réaliser'/'entité qui a été réalisée'

b. *gouvernement* 'action de gouverner'/'pouvoir qui gouverne', *rébellion* 'action de se rebeller'/'groupe de personnes qui se rebellent', *immigration* 'action d'immigrer'/'groupe de personnes qui immigrent'

c. *balayeuse* 'employée qui balaie les rues'/'véhicule destiné au balayage des rues', *couveuse* 'poule qui couve'/'étuve servant à l'incubation', *pétrisseur* 'ouvrier qui pétrit'/'pétrin mécanique'

Le but de ce chapitre, à l'aune de ce constat, est double. Il s'agira d'une part de quantifier et de décrire ces différents schémas d'association. Nous tenterons notamment de déterminer avec quelle régularité les déverbaux les réalisent au-delà de simples suppositions théoriques, et s'il existe par ailleurs des motifs d'ambiguïté passés sous le radar pour l'instant. Le second objectif que nous nous fixons vise la mise au jour de potentiels mécanismes d'extension sémantique sous-jacents à ces patrons. Un certain nombre d'études quantitatives (Xu et al., 2020; Karjus et al., 2021; Brochhagen & Boleda, 2022; inter alia) se sont penchées ces dernières années sur les principes cognitifs généraux façonnant le lexique ambigu dans les langues du monde, tels que l'associativité conceptuelle ou la parenté sémantique. Il reste à établir de
quelle manière ceux-ci se présentent dans le cas des nominalisations déverbales au-delà des idiosyncrasies morphosémantiques observables.

Une telle entreprise nécessite évidemment des outils adaptés à la nature particulière des données examinées. La méthodologie que nous sélectionnons pour satisfaire ces attentes repose sur deux cadres d'analyse complémentaires, exploratoires plutôt qu'inférentiels. Nous effectuerons premièrement une analyse d'association (Agrawal et al., 1993) afin de détecter des règles intéressantes et orientées de forme {$A$} $\Rightarrow$ {$B$} entre types sémantiques, pouvant être interprétées de la manière suivante : si un nom instancie un type sémantique A (p. ex. Artéfact-RÉSULTAT), alors il est fort probable qu'il réalise aussi un type sémantique B (p. ex. Événement-TRANSPOSITION) 45. Il s'agit en d'autres termes de « corrélations entre attributs exprimées sous forme de règles » (Barra et al., 2021, p. 215). Sera menée dans un second temps une analyse de réseau (cf. Wasserman & Faust, 1994; Newman, 2018) basée sur les relations précédemment identifiées, dans le but cette fois-ci de pouvoir apprécier les types sémantiques en tant qu'entités interagissant au sein d'une structure globale. En guise d'exemple, imaginons que 5 règles d'association orientées entre types sémantiques puissent être détectées pour les noms déverbaux : {$A$} $\Rightarrow$ {$B$}, {$C$} $\Rightarrow$ {$B$}, {$D$} $\Rightarrow$ {$B$}, {$D$} $\Rightarrow$ {$C$} et {$D$} $\Rightarrow$ {$E$}. La représentation de ces dernières sous la forme d'un réseau (figure 4.1) permet – entre autres choses – de visualiser rapidement les types sémantiques (D, et dans une moindre mesure, A et C) dont la présence est conditionnée à celle d'autres types, et à l'inverse, les types (B, et dans une moindre mesure, C et E) dont d'autres dépendent.

<figure><img src="image_37.png" /><figcaption>FIGURE 4.1 – Exemple de réseau de règles d'association orientées entre types sémantiques</figcaption></figure>

Le chapitre est organisé comme suit. Nous proposerons dans la section 4.1 un aperçu fréquentiel des associations entre types ontologiques (p. ex. Objet cognitif, Maladie), relationnels (p. ex. CAUSE, MANIÈRE) et combinés (p. ex. Artefact-INSTRUMENT, Événement-TRANSPOSITION) pouvant être observées dans notre base de données. Cet examen initial nous amènera, dans la section 4.2, à l'extraction de règles d'association pour les types combinés. La section 4.3 sera quant à elle dévolue à la construction et à l'analyse descriptive d'un réseau général de relations sémantiques.

<footnote n="45">45. Les règles d'association peuvent aussi naturellement accommoder plus de deux types sémantiques, puisqu'il existe des règles de forme {$A, B$} $\Rightarrow$ {$C$}.</footnote>
## 4.1 Relations sémantiques observées

Les sections suivantes présentent les associations les plus fréquentes entre types ontologiques (4.1.1), relationnels (4.1.2) et combinés (4.1.3) dans notre base de données. L'objectif étant d'analyser les cas d'ambiguïté dans les configurations de « base unique » (vs de « bases multiples »), nos objets d'étude sont ici les noms distingués d'après l'appariement à un même lexème-base. Par commodité, nous appellerons désormais ces noms « vocables ». Deux vocables seront par exemple considérés pour le nom vol : le vocable monosémique vol<sub>A</sub>, que l'on peut lier au lexème-base voler<sub>1</sub> 'dérober' (107a); et le vocable bisémique vol<sub>B</sub>, associé au lexème-base voler<sub>2</sub> 'se déplacer' (107b).

(107) a. voler<sub>1</sub> 'dérober' → vol<sub>A</sub> 'action de dérober'

b. voler<sub>2</sub> 'se déplacer' → vol<sub>B</sub> 'action de se déplacer'/'groupe d'animaux ou d'insectes qui se déplacent'

En tout, la base de données contient 6'841 vocables nominaux comme vol<sub>A</sub> et vol<sub>B</sub>.

### 4.1.1 Types ontologiques

Nous examinons dans ce qui suit deux formes d'association entre types ontologiques : les associations complètes et les associations bipartites. Les premières correspondent aux ensembles complets de types ontologiques instanciés par les 6'841 vocables. Par exemple, les alternances complètes considérées sont Événement/Artéfact pour le vocable bisémique *gribouillage* (108), Événement/Domaine/Artéfact pour le vocable trisémique *sculpture* (109), et Événement/Artéfact/Artéfact pour le vocable trisémique *teinture* (110) :

(108) a. *gribouillage*<sub>1</sub> 'action de gribouiller' [Événement]
b. *gribouillage*<sub>2</sub> 'dessin gribouillé' [Artéfact]

(109) a. *sculpture*<sub>1</sub> 'action de sculpter' [Événement]
b. *sculpture*<sub>2</sub> 'art de sculpter' [Domaine]
c. *sculpture*<sub>3</sub> 'œuvre sculptée' [Artéfact]

(110) a. *teinture*<sub>1</sub> 'action de teindre' [Événement]
b. *teinture*<sub>2</sub> 'substance servant à teindre' [Artéfact]
c. *teinture*<sub>3</sub> 'coloration obtenue' [Artéfact]

La seconde forme d'association que nous considérons correspond aux ensembles de types ontologiques pris deux à deux. Au total, les 6'841 vocables examinés mettent en jeu 1'565 paires de types sémantiques pouvant faire l'objet d'une analyse. Parmi ces dernières figurent par exemple :
## 4.1. Relations sémantiques observées

- la paire Événement/Artéfact (gribouillage₁/gribouillage₂) pour gribouillage en (108);

- les paires Événement/Domaine (sculpture₁/sculpture₂), Événement/Artéfact (sculpture₁/sculpture₃) et Domaine/Artéfact (sculpture₂/sculpture₃) pour sculpture en (109);

- les paires Événement/Artéfact (teinture₁/teinture₂), Événement/Artéfact (teinture₁/teinture₃) et Artéfact/Artéfact (teinture₂/teinture₃) pour teinture en (110).

## Associations complètes

Au total, 230 associations complètes distinctes peuvent être relevées pour les types ontologiques. La majorité d'entre elles (n = 140, 61 %) ne sont instanciées que par un vocable, à l'instar de l'alternance Objet naturel/Quantité réalisée par *picotin* 'ration d'avoine'/'mesure valant environ 2 litres et demi'. Le tableau 4.1 présente les 10 associations complètes les plus fréquentes.

<table><caption>TABLEAU 4.1 – Associations complètes les plus fréquentes entre types ontologiques. n = Nombre total de vocables réalisant l'association. % = Pourcentage de vocables réalisant l'association</caption><thead><tr><td>Association</td><td>n</td><td>%</td><td>Exemple</td></tr></thead><tbody><tr><td>Anm/Art</td><td>213</td><td>3.1</td><td>balayeuse 'personne qui balaie'/'véhicule servant à balayer'</td></tr><tr><td>Evt/Art</td><td>141</td><td>2.1</td><td>gribouillage 'action de gribouiller'/'dessin gribouillé'</td></tr><tr><td>Evt/Nat</td><td>64</td><td>0.9</td><td>brûlis 'action de brûler'/'essart'</td></tr><tr><td>Evt/Ppt</td><td>50</td><td>0.7</td><td>goinfrerie 'repas'/'voracité'</td></tr><tr><td>Evt/Dom</td><td>41</td><td>0.6</td><td>voltige 'action de voltiger'/'art de voltiger'</td></tr><tr><td>Art/Art</td><td>35</td><td>0.5</td><td>urinoir 'édifice public'/'cuvette'</td></tr><tr><td>Cog*Evt/Ppt</td><td>27</td><td>0.4</td><td>flatterie 'fausse louange'/'caractère flatteur'</td></tr><tr><td>Art*Ist/Dom</td><td>18</td><td>0.3</td><td>distillerie 'usine où l'on distille'/'industrie de la distillation'</td></tr><tr><td>Evt/Evt-Coll</td><td>18</td><td>0.3</td><td>bousculade 'heurt rapide'/'remous de foule'</td></tr><tr><td>Nat/Art</td><td>17</td><td>0.2</td><td>pelure 'peau de fruit ou de légume'/'vêtement'</td></tr></tbody></table>

Impliquant toutes deux sens, les associations les plus courantes témoignent d'une claire préférence pour les domaines des éventualités (Événement, Événement*Cognitif, Événement·Collectif, Domaine, Propriété) et des objets concrets, qu'ils soient construits (Artéfact) ou naturels (Objet naturel). Un autre résultat notable concerne la présence marquée de patrons ne faisant intervenir que des éventualités (Événement/Propriété, Événement/Domaine, Événement*Cognitif/Domaine, Événement/Événement·Collectif), pourtant peu relevés dans la littérature sur la sémantique des nominalisations 46. Le motif Événement/Événement·Collectif semble à cet égard particulièrement intrigant. En effet, les travaux sur les noms collectifs (Flaux, 1999; Lammert & Lecolle, 2014; de Vries, 2021; inter alia) ne font pas mention

<footnote n="46">46. Mais voir Montermini (2015) au sujet des associations entre sens d'événement et de propriété.</footnote>
de l'existence d'éventualités plurielles – à notre connaissance du moins. Enfin, la présence de types complexes (Événement*Cognitif, Artéfact*Institution) parmi les associations les plus fréquentes révèle que la régularité entre sens peut aussi se doubler d'une régularité entre facettes sémantiques.

<figure><img src="image_38.png" /><figcaption>FIGURE 4.2 – Associations bipartites entre types ontologiques. Seules les associations observées au moins deux fois dans l'ensemble des données sont représentées. Les types sémantiques sont ordonnés de gauche à droite et de bas en haut par ordre de fréquence décroissant</figcaption></figure>

Associations bipartites

Au total, 161 associations bipartites distinctes (p. ex. Événement/Artéfact, Artéfact/Artéfact) peuvent être relevées pour les types ontologiques. La figure 4.2 présente les 102 associations bipartites (63 % des 161 associations de départ) instanciées au moins 2 fois. La
4.1. *Relations sémantiques observées*

fréquence d'apparition de ces associations varie considérablement. Alors que 74 d'entre
elles sont observées moins de 10 fois, une poignée d'associations se distinguent néanmoins
par leur prépondérance, à savoir Entité animée/Artéfact (n = 230 paires sur l'565), Événe-
ment/Artéfact (n = 221), Événement/Objet naturel (n = 84), Événement/Domaine (n = 78),
Événement/Propriété (n = 76) et Artéfact/Artéfact (n = 74). Ces associations bipartites corres-
pondent à certaines associations complètes évoquées précédemment (se référer au tableau
4.1 pour des exemples spécifiques).

Nonobstant la fréquence d'instanciation des associations, les résultats révèlent par
ailleurs que certains types sont plus « généralistes » que d'autres, au sens où ils admettent
davantage d'associations différentes. De ce point de vue, les types les plus importants sont
Événement (qui s'associe au moins deux fois à 21 types autres que lui-même), Artéfact (18),
Objet naturel (15), Domaine (13), Propriété (12) et Objet cognitif (12). À l'autre extrémité
du continuum, 3 types ontologiques (N/A·Collectif, Événement*Financier, Phénomène) ne
s'associent qu'à une seule autre catégorie.

**4.1.2 Types relationnels**

Passons maintenant aux types relationnels. Comme pour les types ontologiques, nous
considérons ci-dessous les associations complètes et les associations bipartites. Les 113
lexèmes sans lien sémantique direct avec une base verbale (cf. chapitre 2, section 2.2.1),
comme *pilon*₂ en (111b), ont été rassemblés au préalable sous une bannière unique **FIGURA-**
**TIF** (111c).

<table>
  <tr>
    <td>(111)</td>
    <td>a. <i>pilon</i><sub>1</sub> 'instrument servant à écraser'</td>
    <td>[INSTRUMENT]</td>
  </tr>
  <tr>
    <td></td>
    <td>b. <i>pilon</i><sub>2</sub> 'partie d'une cuisse de volaille'</td>
    <td>[<i>(INSTRUMENT)</i>·<i>FIGURATIF</i>]</td>
  </tr>
  <tr>
    <td></td>
    <td>c. <i>pilon</i><sub>2</sub> 'partie d'une cuisse de volaille'</td>
    <td>[<i>FIGURATIF</i>]</td>
  </tr>
</table>

Associations complètes

Au total, 161 associations complètes différentes ont été identifiées pour les types rela-
tionnels. La majorité d'entre elles (n = 97, 60 %) ne sont observées qu'une seule fois. Le
tableau 4.2 présente les 10 associations complètes les plus fréquentes. Il est intéressant
de constater que la plupart de ces associations comprennent à la fois un sens transposi-
tionnel et un sens de participant à une éventualité (p. ex. résultat, instrument, agent, lieu),
soulignant ainsi l'importance des relations de forme thématique pour les déverbaux. La
prépondérance de l'association AGENT/INSTRUMENT, bien documentée dans la littérature
(voir p. ex. Booij, 1986; Luschützky & Rainer, 2011), se trouve par ailleurs confirmée. Plus
surprenante, l'association INSTRUMENT/FIGURATIF montre que l'ambiguïté des déverbaux ne
se limite pas nécessairement à des associations entre lexèmes entretenant un lien séman-
tique avec les verbes de base, et que les extensions sémantiques se construisent volontiers
à partir du sens instrumental. Enfin, la présence d'une association à trois composantes
Chapitre 4. Associations sémantiques régulières et réseau d'ambiguïté

<table><caption>TABLEAU 4.2 – Associations complètes les plus fréquentes entre types relationnels. n = Nombre total de vocables réalisant l'association. % = Pourcentage de vocables réalisant l'association</caption><thead><tr><th>Association</th><th>n</th><th>%</th><th>Exemple</th></tr></thead><tbody><tr><td>TSP/RES</td><td>234</td><td>3.4</td><td>pliage 'action de plier'/'objet plié'</td></tr><tr><td>AGT/INS</td><td>194</td><td>2.8</td><td>testeur 'personne qui teste'/'objet servant à tester'</td></tr><tr><td>TSP/TSP</td><td>86</td><td>1.3</td><td>dressage 'action de dresser un animal'/'art équestre'</td></tr><tr><td>TSP/CAU</td><td>77</td><td>1.1</td><td>reniflette 'action de renifler'/'inflammation de la muqueuse nasale'</td></tr><tr><td>TSP/INS</td><td>67</td><td>1.0</td><td>rafraîchissement 'action de rafraîchir'/'boisson'</td></tr><tr><td>TSP/AGT</td><td>47</td><td>0.7</td><td>relève 'action de remplacer'/'personnes qui remplacent'</td></tr><tr><td>TSP/THM</td><td>25</td><td>0.4</td><td>livraison 'action de livrer'/'marchandise livrée'</td></tr><tr><td>TSP/LOC</td><td>20</td><td>0.3</td><td>baignade 'action de se baigner'/'lieu où l'on se baigne'</td></tr><tr><td>INS/FIG</td><td>19</td><td>0.3</td><td>éventail 'accessoire pour (s')éventer'/'ensemble de choses'</td></tr><tr><td>TSP/INS/RES</td><td>15</td><td>0.2</td><td>scan 'action de scanner'/'numériser'/'document scanné'</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_39.png" /><figcaption>FIGURE 4.3 – Associations bipartites entre types relationnels. Seules les associations observées au moins deux fois dans l'ensemble des données sont représentées. Les types sémantiques sont ordonnés de gauche à droite et de bas en haut par ordre de fréquence décroissant</figcaption></figure>
### 4.1. Relations sémantiques observées

(TRANSPOSITION/INSTRUMENT/RÉSULTAT) parmi les schémas les plus fréquents vient confirmer de manière quantitative une hypothèse déjà formulée dans la littérature, selon laquelle les noms déverbaux peuvent se soumettre à des patrons de polysémie régulière impliquant plus de deux sens (cf. Ježek, 2008; Huyghe, 2014; Lieber, 2018).

#### Associations bipartites

En tout, 90 associations bipartites différentes peuvent être observées parmi les 1'565 paires de types sémantiques relationnels. Environ un tiers de ces associations (n = 29, 32 %) ne se manifestent qu'une seule fois. La figure 4.3 présente les associations instanciées au moins deux fois. Les plus fréquentes correspondent pour l'essentiel aux associations complètes citées ci-dessus, à savoir TRANSPOSITION/RÉSULTAT (n = 354), AGENT/INSTRUMENT (n = 214), TRANSPOSITION/TRANSPOSITION (n = 137), TRANSPOSITION/INSTRUMENT (n = 119) et TRANSPOSITION/AGENT (n = 98).

Les résultats montrent également que certains types relationnels admettent un plus grand nombre d'associations différentes. Sans surprise, le type TRANSPOSITION se distingue comme étant le plus généraliste, s'associant à 17 autres types au moins deux fois. Il est suivi des types RÉSULTAT (10), INSTRUMENT (10), FIGURATIF (10) et AGENT (8).

#### 4.1.3 Types combinés

Nous concluons cet aperçu fréquentiel par l'examen des associations complètes et bipartites entre types combinés, en rassemblant pour ce faire les typologies ontologique et relationnelle. Dans un souci de cohérence avec l'analyse proposée pour les types relationnels, nous simplifions les étiquettes contenant un type figuratif. Ainsi, l'étiquette retenue pour *pilon*₂ est celle présentée en (112c) plutôt que celle en (112b).

<table><tr><td>(112)</td><td>a. <i>pilon</i><sub>1</sub> 'objet servant à écraser'</td><td>[Art-INS]</td></tr><tr><td></td><td>b. <i>pilon</i><sub>2</sub> 'partie d'une cuisse de volaille'</td><td>[Nat-(INS)-FIG]</td></tr><tr><td></td><td>c. <i>pilon</i><sub>2</sub> 'partie d'une cuisse de volaille'</td><td>[Nat-FIG]</td></tr></table>

#### Associations complètes

Un total de 384 associations complètes différentes peuvent être identifiées pour les types combinés à partir des 6'841 vocables nominaux. Parmi elles, 274 (71 %) ne sont réalisées qu'une seule fois. Le tableau 4.3 présente les 10 associations les plus fréquentes. Dans l'ensemble, les résultats obtenus ici reflètent ceux se rapportant aux classifications ontologique et relationnelle. Tous les schémas les plus courants sont composés de 2 sens, dont l'un peut éventuellement présenter des facettes sémantiques (Artéfact*Institution, Événement*État, Événement*Cognitif). Le patron « événement/résultat », sujet privilégié dans la littérature sur la sémantique des noms déverbaux (cf. Grimshaw, 1990; Jacquey, 2006; Bisetto & Melloni,
Chapitre 4. Associations sémantiques régulières et réseau d'ambiguïté

2007; Lieber, 2018; inter alia), est également bien représenté. Toutefois, nous relevons qu'il peut se décliner de différentes manières d'un point de vue ontologique, tant sur le plan événementiel (Événement, Événement*État) que résultatif (Objet naturel, Artéfact).

<table><caption>TABLEAU 4.3 – Associations complètes les plus fréquentes entre types combinés. n = Nombre total de vocables réalisant l'association. % = Pourcentage de vocables réalisant l'association</caption><thead><tr><td>Association</td><td>n</td><td>%</td><td>Exemple</td></tr></thead><tbody><tr><td>Anm-AGT/Art-INS</td><td>191</td><td>2.8</td><td>arroseuse 'personne qui arrose'/'véhicule qui sert à arroser'</td></tr><tr><td>Evt-TSP/Art-RES</td><td>83</td><td>1.2</td><td>photocopie 'action de photocopier'/'document photocopié'</td></tr><tr><td>Evt-TSP/Nat-RES</td><td>50</td><td>0.7</td><td>écorchement 'action d'écorcher'/'déchirure légère'</td></tr><tr><td>Evt-TSP/Dom-TSP</td><td>41</td><td>0.6</td><td>jonglage 'action de jongler'/'art de jongler'</td></tr><tr><td>Evt-TSP/Ppt-CAU</td><td>36</td><td>0.5</td><td>abstinence 'action de s'abstenir'/'tempérance'</td></tr><tr><td>Evt-TSP/Art-INS</td><td>27</td><td>0.4</td><td>autotest 'action de s'autotester'/'outil de dépistage'</td></tr><tr><td>Cog*Evt-TSP/Ppt-CAU</td><td>25</td><td>0.4</td><td>radoterie 'discours radoté'/'propension à radoter'</td></tr><tr><td>Evt-TSP/Evt-Coll-TSP</td><td>18</td><td>0.3</td><td>exposition 'action d'exposer'/'présentation publique d'œuvres d'art'</td></tr><tr><td>Art*Ist-AGT/Dom-TSP</td><td>17</td><td>0.2</td><td>imprimerie 'GRP' 'GRP' 'GRP' 'GRP'</td></tr><tr><td>Evt*Sta-TSP/Nat-RES</td><td>15</td><td>0.2</td><td>gonflement 'action de (se) gonfler'/'boursouflure'</td></tr></tbody></table>

Associations bipartites

Au total, 400 associations bipartites différentes peuvent être observées parmi les 1'565 paires de types sémantiques combinés. 240 (60 %) d'entre elles ne sont réalisées qu'une seule fois. Les plus fréquentes sont présentées dans la figure 4.4. On y retrouve notamment les associations Entité animée-AGENT/Artéfact-INSTRUMENT (n = 202), Événement-TRANSPOSITION/Artéfact-RÉSULTAT (n = 120), Événement-TRANSPOSITION/Domaine-TRANSPOSITION (n = 78), Événement-TRANSPOSITION/Objet naturel-RÉSULTAT (n = 61) et Événement-TRANSPOSITION/Artéfact-INSTRUMENT (n = 51). Toutes ces associations bipartites ont déjà été identifiées parmi les associations complètes les plus fréquentes, répertoriées dans le tableau 4.3.

Pour ce qui est de la diversité des associations admises, les types les plus généralistes sont principalement événementiels et transpositionnels. En tête de liste, le type Événement-TRANSPOSITION se distingue en s'associant au moins deux fois avec 44 autres types combinés. Viennent ensuite les types Artéfact-INSTRUMENT (24), Domaine-TRANSPOSITION (20), Entité animée-AGENT (12) et Événement*État-TRANSPOSITION (12).
<figure><img src="image_40.png" /><figcaption>FIGURE 4.4 – Associations bipartites entre types combinés. Seules les associations observées au moins six fois dans l'ensemble des données sont représentées. Les types sémantiques sont ordonnés de gauche à droite et de bas en haut par ordre de fréquence décroissant</figcaption></figure>
## 4.2 Règles d'association

Les tendances d'associations que nous venons de décrire paraissent somme toute instructives, mais leur examen peut encore être développé. En effet, une simple description fréquentielle des associations ne suffit pas à déterminer si celles-ci sont le fruit du hasard, ni à évaluer la place qu'occupent les noms monosémiques dans le système sémantique des nominalisations. Rien ne dit, par exemple, qu'une relation entre deux types A et B relativement fréquente au regard des autres associations ne soit pas marginale proportionnellement au nombre total de noms – monosémiques ou non – qui réalisent chaque type.

Pour approfondir notre enquête, nous recourons donc à une méthode d'analyse de données non supervisée largement éprouvée en data mining : l'analyse de règles d'association (Agrawal et al., 1993). Comme son nom l'indique, ce type d'analyse vise à la détection d'associations, de relations ou de dépendances « intéressantes 47 » entre entités au sein de grands ensembles d'éléments de données (Cios et al., 2007, p. 289). Il peut s'agir de produits souvent achetés ensemble dans un magasin, de comorbidités récurrentes chez plusieurs patient·es, ou encore de médicaments fréquemment prescrits dans une même ordonnance (voir p. ex. Belyi et al., 2016; Hernández et al., 2019).

À notre connaissance, l'extraction de règles d'association reste peu exploitée en linguistique fondamentale (voir tout de même Gries, 2009; Gries et al., 2020). Elle semble pourtant particulièrement adaptée à notre étude, dans la mesure où elle s'accommode très bien d'ensembles de données éparses comportant de nombreuses observations (comme des noms), mais peu d'informations par observation (comme les types sémantiques instanciés par des noms) (Chapman & McDonnell Feit, 2019, p. 360). En pratique, nous cherchons ainsi à extraire des règles orientées comme celle en (113), qui indique que les types Artéfact-RÉSULTAT et Événement-TRANSPOSITION sont non seulement corrélés dans notre ressource, mais qu'un nom réalisant le premier type a de fortes chances de réaliser également le second.

$$ (113) \quad \{\text{Artéfact-RÉSULTAT}\} \Rightarrow \{\text{Événement-TRANSPOSITION}\} \\ \text{moulage 'objet moulé'/'action de mouler'} $$

La section 4.2.1 détaille la méthode utilisée pour l'extraction initiale, ainsi que la sélection des règles d'association entre types sémantiques combinés à partir de notre base de données 48. Les résultats finaux sont présentés et analysés dans la section 4.2.2.

<footnote n="47">47. Les indices servant à évaluer « l'intérêt » des règles sont nombreux. Nous en détaillons certains dans les sous-sections suivantes.</footnote>

<footnote n="48">48. L'infrastructure pour extraire, manipuler et analyser des règles d'association est fournie par le package arules (Hahsler et al., 2005) dans R. Des visualisations interactives peuvent être obtenues avec son extension arulesViz (Hahsler, 2017).</footnote>
## 4.2. Règles d'association

### 4.2.1 Extraction

#### Préparation des données

La première étape de l'extraction a consisté à reformater nos données. En effet, l'algorithme employé par la suite pour la détection des règles a été conçu à l'origine pour l'analyse de paniers d'achats (market basket analysis ou MBA en anglais). La procédure suivie pour arriver au format requis est résumée à travers les tableaux 4.4, 4.5 et 4.6. À partir de la liste des vocables nominaux, lexèmes verbaux apparentés et types sémantiques (tableau 4.4), il s'agissait dans un premier temps de générer une matrice booléenne exprimant la (non-)réalisation de types sémantiques par les vocables nominaux (tableau 4.5), puis de créer à partir de celle-ci un fichier de « transactions », où les différentes paires verbe-nom constituent des « paniers », et les types sémantiques, les « items » présents dans ces paniers (tableau 4.6).

La transformation de nos données en « transactions » a malheureusement conduit à l'exclusion de deux formes d'ambiguïté, qui restent toutefois très marginales au regard de l'ensemble des lexèmes (1.4 % des 8'206 lexèmes nominaux présents dans la ressource). D'une part, 113 sens figuratifs sans lien sémantique direct avec une base verbale ont été supprimés, comme *allumette*₂ (114b), dérivé de *allumette*₁ (114a). Dans le cas des noms ayant trois sens ou plus, l'algorithme aurait en effet pu associer les sens figuratifs à des sens nominaux avec lesquels ils n'entretiennent pas de relation sémantique réelle, ce qui aurait biaisé l'analyse.

(114) a. *allumette*₁ ‘bâtonnet de bois inflammable’ [Artéfact-INSTRUMENT]
b. *allumette*₂ ‘pâtisserie à base de pâte feuilletée’ [Artéfact-FIGURATIF]

La seconde forme d'ambiguïté qu'il a fallu écarter concerne 5 cas d'association impliquant deux fois le même type combiné (p. ex. Événement-TRANSPOSITION/Événement-TRANSPOSITION pour *monte* 'accouplement'/'trot à cheval'). Seule la (non-)réalisation de types pouvant être prise en compte par l'algorithme (cf. tableau 4.5), les types sémantiques réalisés à double par des noms n'ont été comptés qu'une seule fois.

<table><caption>TABLEAU 4.4 – Extrait de la base de données d'origine</caption><thead><tr><th>Vocable nominal</th><th>Lexème-base</th><th>Type combiné</th></tr></thead><tbody><tr><td>aiguisoir</td><td>aiguiser<sub>1</sub></td><td>Art-INS</td></tr><tr><td>...</td><td></td><td></td></tr><tr><td>sculpture</td><td>sculpter<sub>1</sub></td><td>Evt-TSP</td></tr><tr><td>sculpture</td><td>sculpter<sub>1</sub></td><td>Dom-TSP</td></tr><tr><td>sculpture</td><td>sculpter<sub>1</sub></td><td>Art-RES</td></tr><tr><td>...</td><td></td><td></td></tr><tr><td>vol</td><td>voler<sub>1</sub></td><td>Evt-TSP</td></tr><tr><td>vol</td><td>voler<sub>2</sub></td><td>Evt-TSP</td></tr><tr><td>vol</td><td>voler<sub>2</sub></td><td>Anm-Coll-TSP</td></tr></tbody></table>
<table><caption>TABLEAU 4.5 – Matrice booléenne exprimant la (non-)réalisation de types sémantiques par certains vocables</caption><thead><tr><th></th><th>Anm-Coll-AGT</th><th>Art-INS</th><th>Art-RES</th><th>Dom-TSP</th><th>Evt-TSP</th></tr></thead><tbody><tr><td>aiguisoir ~ aiguiser<sub>1</sub></td><td>FAUX</td><td>VRAI</td><td>FAUX</td><td>FAUX</td><td>FAUX</td></tr><tr><td>...</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>sculpture ~ sculpter<sub>1</sub></td><td>FAUX</td><td>FAUX</td><td>VRAI</td><td>VRAI</td><td>VRAI</td></tr><tr><td>...</td><td></td><td></td><td></td><td></td><td></td></tr><tr><td>vol ~ voler<sub>1</sub></td><td>FAUX</td><td>FAUX</td><td>FAUX</td><td>FAUX</td><td>VRAI</td></tr><tr><td>vol ~ voler<sub>2</sub></td><td>VRAI</td><td>FAUX</td><td>FAUX</td><td>FAUX</td><td>VRAI</td></tr></tbody></table>

<table><caption>TABLEAU 4.6 – Exemples de « transactions » pouvant être extraites de la base de données</caption><thead><tr><th>Panier</th><th>Contenu</th></tr></thead><tbody><tr><td>aiguisoir~aiguiser<sub>1</sub></td><td>Art-INS</td></tr><tr><td>...</td><td></td></tr><tr><td>sculpture~sculpter<sub>1</sub></td><td>Art-RES, Dom-TSP, Evt-TSP</td></tr><tr><td>...</td><td></td></tr><tr><td>vol~voler<sub>1</sub></td><td>Evt-TSP</td></tr><tr><td>vol~voler<sub>2</sub></td><td>Anm-Coll-AGT, Evt-TSP</td></tr></tbody></table>

La base de données adaptée contient finalement 6'841 vocables nominaux – également appelés « paniers » – pour 113 types sémantiques – ou « items » – totalisant 8'088 occurrences sur l'ensemble des paniers. Nous comptons par exemple dans le tableau 4.6 une occurrence du type Artéfact-INSTRUMENT, une du type Artéfact-RÉSULTAT, une du type Domaine-TRANSPOSITION, une du type Entité animée-Collectif-AGENT, ainsi que trois occurrences du type Événement-TRANSPOSITION. Conformément aux observations du chapitre précédent, 84 % des paniers ne contiennent qu'un seul item, 14 % en comportent deux, et 2 % en ont trois ou plus. Les 5 items les plus fréquents sont Événement-TRANSPOSITION (27 % des 8'088 occurrences), Entité animée-AGENT (24 %), Événement*État-TRANSPOSITION (11 %), Artéfact-INSTRUMENT (8 %) et Événement*Cognitif-TRANSPOSITION (4 %). Le reste des types représentent collectivement environ 27 % des occurrences.

## Application de l'algorithme

La deuxième étape de l'extraction a consisté à appliquer l'algorithme *Apriori* (Agrawal et al., 1993; Agrawal et al., 1996) aux données transformées afin de déterminer quels types sémantiques sont le plus souvent associés. Les cooccurrences ainsi obtenues sont formulées sous la forme de règles d'association orientées de type {$A$} $\Rightarrow$ {$B$}, où l'antécédent {$A$} correspond à un ou plusieurs types sémantiques, le conséquent {$B$} à un type sémantique unique,
## 4.2. Règles d'association

et où $\{A\}$ et $\{B\}$ sont nécessairement différents$^{49}$. L'intérêt des règles est généralement évalué de prime abord sur la base de deux indices appelés « support » et « confiance ». Le support représente dans le cadre de cette étude la proportion de vocables examinés réalisant tous les types sémantiques inclus dans l'antécédent $\{A\}$ et le conséquent $\{B\}$ d'une règle d'association $\{A\} \Rightarrow \{B\}$ :

$$ 
\begin{aligned}
support(A \Rightarrow B) &= P(A \cap B) \\
&= \frac{\text{Nombre de vocables réalisant A et B}}{\text{Nombre total de vocables}}
\end{aligned}
$$

La confiance permet quant à elle d'évaluer la précision d'une règle. Pour une règle d'association $\{A\} \Rightarrow \{B\}$, elle représente en effet la proportion de vocables réalisant l'antécédent $\{A\}$ qui instancient également le conséquent $\{B\}$ :

$$ 
\begin{aligned}
confiance(A \Rightarrow B) &= P(B|A) = \frac{P(A \cap B)}{P(A)} \\
&= \frac{\text{Nombre de vocables réalisant A et B}}{\text{Nombre de vocables réalisant A}}
\end{aligned}
$$

L'exemple (115) ci-dessous présente une règle d'association montrant que les noms qui réalisent les types Artéfact-INSTRUMENT et Artéfact-RÉSULTAT instancient également le type Événement-TRANSPOSITION. Dans nos données, 15 vocables sur 6'841 réalisent les trois types sémantiques considérés, ce qui équivaut à un support de 0.2 %. On observe par ailleurs que 21 vocables investissent à la fois les types Artéfact-INSTRUMENT et Artéfact-RÉSULTAT (avec ou sans le type Événement-TRANSPOSITION). Il s'ensuit que la confiance de la règle posée s'élève à 15/21, soit 71.4 %.

(115) {Art-RES, Art-INS} ⇒ {Evt-TSP}
Support de 0.2 % et confiance de 71.4 %
teinture 'substance servant à teindre' / 'coloration obtenue' / 'action de teindre'

L'un des problèmes majeurs liés à la recherche de cooccurrences « d'intérêt » tient au fait que le nombre de règles d'association possibles croît de manière exponentielle en fonction du nombre d'attributs examinés (Larose & Larose, 2019, p. 199). De manière à optimiser ce processus, les indices de support et de confiance font également office de paramètres d'extraction devant être spécifiés par l'analyste lorsqu'elle ou il génère des règles d'association. L'algorithme Apriori, certainement le plus utilisé à l'heure actuelle, met en jeu deux étapes principales (Tufféry, 2012, p. 323; Cios et al., 2007, p. 298) : (i) la recherche de sous-groupes d'items présentant un support supérieur à un seuil choisi par l'analyste dans la liste de transactions, puis (ii) la décomposition de ces sous-groupes en règles dont l'indice de confiance

<footnote n="49">49. Cette dernière propriété évite de générer des règles insignifiantes comme {Artéfact-INSTRUMENT, Entité animée-AGENT} ⇒ {Artéfact-INSTRUMENT} (Larose & Larose, 2019, p. 200).</footnote>
dépasse également un seuil prédéfini. En substance, il s'agit ainsi d'extraire des cooccurrences suffisamment fréquentes, puis d'identifier parmi celles-ci des règles « intéressantes ». Il va sans dire que le nombre de règles obtenues dépend fortement des valeurs sélectionnées pour les paramètres. Comme le précisent Chapman et McDonnell Feit (2019, p. 345), ces valeurs sont généralement déterminées par tâtonnement. L'objectif reste dans tous les cas de parvenir à un ensemble raisonnable de règles comprenant un nombre adéquat d'items.

Les noms ambigus étant minoritaires parmi les nominalisations étudiées, des seuils de support et de confiance relativement faibles ont été choisis pour cette étude : 0.1 % pour le support, et 10 % pour la confiance. Suivant ces seuils, le sous-ensemble en (116) a par exemple été retenu à l'étape (i), car son support est de 0.2 %.

(116) {Art-RES, Art-INS, Evt-TSP}
Support de 0.2 %
teinture 'substance servant à teindre'/'coloration obtenue'/'action de teindre'

Toutes les règles pouvant être dérivées de ce sous-ensemble à l'étape (ii) ont également été conservées puisque leurs scores de confiance sont supérieurs à 10 % :

(117) a. {Art-RES, Art-INS} ⇒ {Evt-TSP}
Support de 0.2 % et confiance de 71.4 %

b. {Art-RES, Evt-TSP} ⇒ {Art-INS}
Support de 0.2 % et confiance de 12.5 %

c. {Art-INS, Evt-TSP} ⇒ {Art-RES}
Support de 0.2 % et confiance de 29.4 %

L'extraction effectuée selon les seuils précités de support et de confiance a abouti à la génération de 42 règles englobant 59 types sémantiques distincts (52 % des 113 types examinés initialement). Parmi ces règles, 33 contiennent un type sémantique unique en antécédent, tandis que les 9 restantes en présentent deux. Leurs propriétés sont résumées dans le tableau 4.7. Quoiqu'instructifs, ces résultats requièrent néanmoins des analyses supplémentaires. En effet, toutes les associations respectant les seuils minimaux de support et de confiance ne sont pas nécessairement pertinentes. L'évaluation finale des règles extraites est présentée dans la section suivante.

<table><caption>TABLEAU 4.7 – Propriétés des 42 règles extraites</caption><thead><tr><th></th><th>Minimum</th><th>Maximum</th><th>Moyenne</th><th>Écart type</th></tr></thead><tbody><tr><td>Support</td><td>0.1</td><td>2.9</td><td>0.4</td><td>0.6</td></tr><tr><td>Confiance</td><td>10.5</td><td>100</td><td>33.6</td><td>20.5</td></tr><tr><td>Nombre de vocables concernés</td><td>7</td><td>201</td><td>29</td><td>44.3</td></tr></tbody></table>
## 4.2. Règles d'association

### Évaluation finale

Il est généralement admis que les indices de support et de confiance ne suffisent pas à eux seuls à évaluer l'intérêt de règles. Ces deux mesures présentent en effet deux désavantages (Barra et al., 2021, p. 224). D'une part, elles tendent à produire un nombre important de règles, ce qui peut compliquer une éventuelle analyse qualitative. D'autre part, elles ne garantissent pas que pour une règle {$A$} ⇒ {$B$}, la probabilité d'apparition du conséquent {$B$} ne soit pas supérieure ou égale à la probabilité du conséquent {$B$} étant donné l'antécédent {$A$} (Tufféry, 2012, p. 322). Pour illustrer brièvement ce second point, nous pouvons examiner la règle présentée en (118), qui figure parmi les 42 règles détectées à l'étape précédente.

$$ (118) \quad \begin{array}{l} \{\text{Ist-AGT}\} \Rightarrow \{\text{Anm-AGT}\} \\ \text{Support de } 0.1\% \text{ et confiance de } 24.4\% \end{array} $$

S'appliquant à environ 0.1 % des données, cette règle indique que 24 % des noms qui instancient le type Institution-AGENT réalisent également le type Entité animée-AGENT. Le résultat obtenu semble a priori instructif, un certain nombre de noms déverbaux du français réalisant l'alternance en question : distributeur 'personne qui distribue' / 'société qui distribue', éditeur 'personne qui édite' / 'maison d'édition', promoteur 'personne qui promeut' / 'société qui promeut', etc. Il convient toutefois de considérer cette règle à la lumière de la fréquence élevée du conséquent Entité animée-AGENT. Instancié par l'916 des 6'841 vocables considérés dans ce chapitre, ce type sémantique présente une probabilité d'apparition (28 %) qui dépasse l'indice de confiance de la règle en (118). Il s'ensuit que la règle {$\text{Institution-AGENT}$} ⇒ {$\text{Entité animée-AGENT}$} a peu d'intérêt si l'on souhaite prédire le type Entité animée-AGENT.

Un nombre élevé de mesures d'intérêt complémentaires ont été proposées au fil du temps pour pallier ces différents problèmes. Geng et Hamilton (2006, p. 9) en répertorient pas moins de 38 dans leur vue d'ensemble consacrée à ce sujet, alors que plus de 50 indices sont implémentés dans le package arules dédié à l'extraction et l'analyse de règles d'association dans R (Hahsler, 2015). La littérature s'accorde sur le fait que le choix d'une mesure plutôt qu'une autre dépend à la fois des objectifs de l'étude et de la manière dont on définit l'intérêt des règles. Nous faisons ici le choix de recourir à une mesure additionnelle appelée « lift » (Brin et al., 1997) en complément des indices de support et de confiance. Cet indice, fréquemment employé, sert à comparer la confiance que nous pouvons avoir dans l'utilisation d'une règle {$A$} ⇒ {$B$} à la probabilité d'obtenir son conséquent {$B$} au hasard sans avoir recours à une règle d'association (Larose & Larose, 2019, p. 201) :

$$ \begin{align*} \text{lift}(A \Rightarrow B) &= \frac{P(B|A)}{P(B)} = \frac{P(A \cap B)}{P(A)P(B)} \\ &= \frac{\text{Confiance de la règle}}{\text{Probabilité d'observer le conséquent seul}} \end{align*} $$
Le lift s'interprète de la manière suivante (Cios et al., 2007, p. 301) : s'il est supérieur à 1, alors {A} et {B} sont positivement corrélés, au sens où {A} et {B} ont tendance à apparaître ensemble plus souvent que ne le prévoirait le hasard ; s'il est inférieur à 1, alors l'antécédent {A} est négativement corrélé au conséquent {B}, la présence de l'un décourageant la présence de l'autre ; enfin, s'il est égal à 1, alors {A} et {B} sont indépendants. S'élevant à 0.9, le lift de la règle en (118) indique ainsi qu'il est peu probable que le type sémantique Entité animée-AGENT soit réalisé conjointement avec le type Institution-AGENT. À l'inverse, celui de la règle en (115) est égal à 2.2, ce qui signifie que la combinaison des catégories {Artéfact-RÉSULTAT, Artéfact-INSTRUMENT, Événement-TRANSPOSITION} se produit environ 2.2 fois plus souvent que ce à quoi nous pourrions nous attendre si les deux sous-ensembles {Artéfact-RÉSULTAT, Artéfact-INSTRUMENT} et {Événement-TRANSPOSITION} étaient indépendants (Chapman & McDonnell Feit, 2019, p. 343).

Parmi les 42 règles de départ, 8 ont été supprimées en raison d'un lift inférieur ou égal à 1, leurs antécédent et conséquent n'étant pas positivement corrélés. Deux autres règles ont également été retirées de l'extraction initiale, car elles étaient redondantes en comparaison d'autres associations. En principe, une règle X peut être considérée comme redondante par rapport à une règle Y si (i) X comporte le même conséquent que Y, (ii) X inclut au moins un item de plus dans son antécédent en comparaison de Y, et si (iii) X présente une confiance inférieure ou égale à Y (Hahsler et al., 2005). Par exemple, la règle {Artéfact-RÉSULTAT, Domaine-TRANSPOSITION} ⇒ {Événement-TRANSPOSITION} a été retirée de la liste puisqu'il existe la règle plus générale {Artéfact-RÉSULTAT} ⇒ {Événement-TRANSPOSITION} présentant une confiance supérieure (58 % vs 65 %). En fin de compte, 32 règles ont été conservées.

## 4.2.2 Résultats et discussion

Les 32 règles finalement sélectionnées sont reproduites en intégralité dans le tableau 4.8 <fnref n="50" />. Représentant 21 types sémantiques différents (19 % des 113 types combinés d'origine), elles comportent en moyenne un support de 0.5 % (ET = 0.7), une confiance de 36.6 % (ET = 21.3) et un lift de 6.1 (ET = 9.7) <fnref n="51" />. Nous revenons dans ce qui suit sur certaines de leurs propriétés.

### Probabilité d'orientation sémantique

Un premier résultat notable concerne le degré de réversibilité des associations observées. Sur l'ensemble des règles étudiées, seules 3 règles bipartites (n°1 et 2, n°9 et 15, n°12 et 17) et 2 règles tripartites (n°5, 6 et 19, n°8, 11 et 16) sont réciproques. Nous définissons la réciprocité comme suit. Pour une règle bipartite {A} ⇒ {B}, la réciproque attendue est {B} ⇒ {A}. S'agissant

<footnote n="50">50. Une version interactive de ce tableau est également disponible à l'adresse https://osf.io/dprs6/?view_only=0cbb83b7036a4b608ec772386c2100f2. Elle permet notamment de trier les règles en fonction de chaque indice et de sélectionner celles contenant des types sémantiques précis.</footnote>

<footnote n="51">51. Selon un test τ de Kendall, les indices de support, de confiance et de lift ne sont pas corrélés ($p > 0.05$).</footnote>
## 4.2. Règles d'association

des règles tripartites, la réciproque de {A, B} ⇒ {C} devrait logiquement être {C} ⇒ {A, B}.
Cependant, étant donné que les conséquents des règles ne peuvent contenir qu'un seul
type sémantique, nous considérons une forme particulière de « réciprocité tripartite », où la
réciproque de {A, B} ⇒ {C} est représentée par les règles {A, C} ⇒ {B} et {B, C} ⇒ {A}.

Il y a lieu de réfléchir à la raison pour laquelle certaines règles ne sont pas accompagnées
de leur(s) réciproque(s) dans la sélection finale. D'un point de vue technique, cette situation
s'explique par le fait que la confiance de la réciproque peut être inférieure au seuil de 10 %
specifié lors de l'extraction, même si l'antécédent et le conséquent de la règle sont corrélés po-
sitivement selon l'indice de lift. Par exemple, la règle bipartite {Entité animée·Collectif-AGENT}
⇒ {Événement-TRANSPOSITION} (*relève* 'personnes qui remplacent' / 'action de remplacer')
figure dans la liste finale avec une confiance de 70.4 %, alors que sa réciproque a été exclue
automatiquement lors de l'extraction, son niveau de confiance n'atteignant que 0.9 %. On
peut également s'interroger sur la manière d'interpréter ces différences de réciprocité au
plan théorique. Rappelons que les règles que nous avons extraites constituent des associa-
tions positives entre types sémantiques qui ne sont pas le fruit du hasard. Ces associations
non aléatoires suggèrent que la cooccurrence de types sémantiques est potentiellement
motivée, une motivation qui pourrait à son tour être favorisée par des relations sémantiques
de type métonymique ou métaphorique entre types. À supposer que ces relations séman-
tiques existent effectivement, nous pouvons faire l'hypothèse que le degré de réversibilité des
règles reflète la probabilité d'orientation de l'extension sémantique, mettant potentiellement
en lumière l'existence de schémas de transfert conceptuel plus ou moins symétriques en
synchronie.

Si cette analyse se vérifie, les associations sémantiques seraient à orienter dans le sens
contraire de celui des règles, l'existence des antécédents étant conditionnée à celle des consé-
quents. Les indices de confiance associés au couple de types {Entité animée·Collectif-AGENT,
Événement-TRANSPOSITION}, par exemple, indiquent que le premier est très souvent accom-
pagné du second (confiance de 70.4 %), mais que l'inverse est beaucoup moins concluant
(confiance de 0.9 %). Il paraît ainsi plus probable, s'agissant des noms vol, remonte et relève<fnref n="52" />,
que les sens Entité animée·Collectif-AGENT constituent des extensions métonymiques des
sens Événement-TRANSPOSITION que l'inverse :

(119) a. vol₁ 'action de se déplacer' → vol₂ 'groupe d'animaux ou d'insectes qui se déplacent'

b. remonte₁ 'action de remonter une rivière' → remonte₂ 'poissons qui remontent une rivière'

c. relève₁ 'action de remplacer' → relève₂ 'personnes qui remplacent'

<footnote n="52">52. Le fait que ces trois exemples constituent des conversions plutôt que des formes ouvertement suffixées est intrigant. Nous aborderons dans le chapitre 5 les restrictions formelles pesant sur les schémas d'association sémantique dans le lexique déverbal.</footnote>
<table><thead><tr><th rowspan="2">ID</th><th rowspan="2">Antécédent</th><th rowspan="2">Conséquent</th><th rowspan="2">Structure</th><th rowspan="2">ID réciproque(s)</th><th colspan="2">Support</th><th colspan="2">Confiance</th><th colspan="2">Lift</th></tr><tr><th>Valeur (%)</th><th>Rang</th><th>Valeur (%)</th><th>Rang</th><th>Valeur</th><th>Rang</th></tr></thead><tbody><tr><td>1</td><td>{Art-INS}</td><td>⇒ {Anm-AGT}</td><td>Bipartite</td><td>2</td><td>2.9</td><td>1</td><td>31.1</td><td>19</td><td>1.1</td><td>26</td></tr><tr><td>2</td><td>{Anm-AGT}</td><td>⇒ {Art-INS}</td><td>Bipartite</td><td>1</td><td>2.9</td><td>1</td><td>10.5</td><td>30</td><td>1.1</td><td>26</td></tr><tr><td>3</td><td>{Art-LOC}</td><td>⇒ {Art-INS}</td><td>Bipartite</td><td>-</td><td>0.2</td><td>14</td><td>19.4</td><td>23</td><td>2.1</td><td>14</td></tr><tr><td>4</td><td>{Art-RES}</td><td>⇒ {Art-INS}</td><td>Bipartite</td><td>-</td><td>0.3</td><td>8</td><td>11.4</td><td>29</td><td>1.2</td><td>23</td></tr><tr><td>5</td><td>{Art-RES, Evt-TSP}</td><td>⇒ {Art-INS}</td><td>Tripartite</td><td>6 et 19</td><td>0.2</td><td>13</td><td>12.5</td><td>28</td><td>1.3</td><td>18</td></tr><tr><td>6</td><td>{Art-INS, Evt-TSP}</td><td>⇒ {Art-RES}</td><td>Tripartite</td><td>5 et 19</td><td>0.2</td><td>13</td><td>29.4</td><td>20</td><td>10.9</td><td>5</td></tr><tr><td>7</td><td>{Art*Ist-AGT}</td><td>⇒ {Art-RES}</td><td>Bipartite</td><td>-</td><td>0.1</td><td>17</td><td>15.0</td><td>25</td><td>5.6</td><td>8</td></tr><tr><td>8</td><td>{Art*Ist-AGT, Dom-TSP}</td><td>⇒ {Art-RES}</td><td>Tripartite</td><td>11 et 16</td><td>0.1</td><td>17</td><td>32.1</td><td>18</td><td>12.0</td><td>4</td></tr><tr><td>9</td><td>{Dom-TSP}</td><td>⇒ {Art-RES}</td><td>Bipartite</td><td>15</td><td>0.4</td><td>6</td><td>12.5</td><td>28</td><td>4.6</td><td>10</td></tr><tr><td>10</td><td>{Dom-TSP, Evt-TSP}</td><td>⇒ {Art-RES}</td><td>Tripartite</td><td>-</td><td>0.2</td><td>14</td><td>17.9</td><td>24</td><td>6.7</td><td>6</td></tr><tr><td>11</td><td>{Art-RES, Dom-TSP}</td><td>⇒ {Art*Ist-AGT}</td><td>Tripartite</td><td>8 et 16</td><td>0.1</td><td>17</td><td>37.5</td><td>13</td><td>42.8</td><td>1</td></tr><tr><td>12</td><td>{Dom-TSP}</td><td>⇒ {Art*Ist-AGT}</td><td>Bipartite</td><td>17</td><td>0.4</td><td>5</td><td>14.6</td><td>26</td><td>16.6</td><td>3</td></tr><tr><td>13</td><td>{Art*Cog-RES}</td><td>⇒ {Cog*Evt-TSP}</td><td>Bipartite</td><td>-</td><td>0.1</td><td>18</td><td>26.7</td><td>21</td><td>6.2</td><td>7</td></tr><tr><td>14</td><td>{Ppt-CAU}</td><td>⇒ {Cog*Evt-TSP}</td><td>Bipartite</td><td>-</td><td>0.4</td><td>5</td><td>20.6</td><td>22</td><td>4.8</td><td>9</td></tr><tr><td>15</td><td>{Art-RES}</td><td>⇒ {Dom-TSP}</td><td>Bipartite</td><td>9</td><td>0.4</td><td>6</td><td>13.0</td><td>27</td><td>4.6</td><td>10</td></tr><tr><td>16</td><td>{Art-RES, Art*Ist-AGT}</td><td>⇒ {Dom-TSP}</td><td>Tripartite</td><td>8 et 11</td><td>0.1</td><td>17</td><td>100</td><td>1</td><td>35.6</td><td>2</td></tr><tr><td>17</td><td>{Art*Ist-AGT}</td><td>⇒ {Dom-TSP}</td><td>Bipartite</td><td>12</td><td>0.4</td><td>5</td><td>46.7</td><td>8</td><td>16.6</td><td>3</td></tr><tr><td>18</td><td>{Anm-Coll-AGT}</td><td>⇒ {Evt-TSP}</td><td>Bipartite</td><td>-</td><td>0.3</td><td>10</td><td>70.4</td><td>3</td><td>2.2</td><td>12</td></tr><tr><td>19</td><td>{Art-INS, Art-RES}</td><td>⇒ {Evt-TSP}</td><td>Tripartite</td><td>5 et 6</td><td>0.2</td><td>13</td><td>71.4</td><td>2</td><td>2.2</td><td>11</td></tr><tr><td>20</td><td>{Art-RES}</td><td>⇒ {Evt-TSP}</td><td>Bipartite</td><td>-</td><td>1.8</td><td>2</td><td>65.2</td><td>5</td><td>2.0</td><td>15</td></tr><tr><td>21</td><td>{Art-THM}</td><td>⇒ {Evt-TSP}</td><td>Bipartite</td><td>-</td><td>0.3</td><td>11</td><td>34.0</td><td>16</td><td>1.1</td><td>27</td></tr><tr><td>22</td><td>{Art-Coll-INS}</td><td>⇒ {Evt-TSP}</td><td>Bipartite</td><td>-</td><td>0.1</td><td>18</td><td>66.7</td><td>4</td><td>2.1</td><td>13</td></tr><tr><td>23</td><td>{Art-Coll-RES}</td><td>⇒ {Evt-TSP}</td><td>Bipartite</td><td>-</td><td>0.1</td><td>19</td><td>41.2</td><td>11</td><td>1.3</td><td>21</td></tr></tbody></table>
<table><caption>TABLEAU 4.8 – Règles d'association finales, triées par ordre alphabétique en fonction des conséquents, puis des antécédents. Les cooccurrences ayant obtenu les scores les plus élevés pour les indices de support, de confiance et de lift sont colorées en vert</caption><thead><tr><th rowspan="2">ID</th><th rowspan="2">Antécédent</th><th rowspan="2">Conséquent</th><th rowspan="2">Structure</th><th rowspan="2">ID réciproque(s)</th><th colspan="2">Support</th><th colspan="2">Confiance</th><th colspan="2">Lift</th></tr><tr><th>Valeur (%)</th><th>Rang</th><th>Valeur (%)</th><th>Rang</th><th>Valeur</th><th>Rang</th></tr></thead><tbody><tr><td>24</td><td>{Art*Cog-RES}</td><td>⇒ {Evt-TSP}</td><td>Bipartite</td><td>-</td><td>0.2</td><td>15</td><td>36.7</td><td>14</td><td>1.1</td><td>24</td></tr><tr><td>25</td><td>{Cog-RES}</td><td>⇒ {Evt-TSP}</td><td>Bipartite</td><td>-</td><td>0.1</td><td>17</td><td>32.1</td><td>18</td><td>1.0</td><td>29</td></tr><tr><td>26</td><td>{Dom-TSP}</td><td>⇒ {Evt-TSP}</td><td>Bipartite</td><td>-</td><td>1.1</td><td>3</td><td>40.6</td><td>12</td><td>1.3</td><td>22</td></tr><tr><td>27</td><td>{Evt-Coll-TSP}</td><td>⇒ {Evt-TSP}</td><td>Bipartite</td><td>-</td><td>0.3</td><td>7</td><td>32.4</td><td>17</td><td>1.0</td><td>28</td></tr><tr><td>28</td><td>{Ist-AGT}</td><td>⇒ {Evt-TSP}</td><td>Bipartite</td><td>-</td><td>0.2</td><td>12</td><td>41.5</td><td>9</td><td>1.3</td><td>19</td></tr><tr><td>29</td><td>{N/A-Coll-RES}</td><td>⇒ {Evt-TSP}</td><td>Bipartite</td><td>-</td><td>0.1</td><td>19</td><td>53.8</td><td>7</td><td>1.7</td><td>17</td></tr><tr><td>30</td><td>{Nat-RES}</td><td>⇒ {Evt-TSP}</td><td>Bipartite</td><td>-</td><td>0.9</td><td>4</td><td>41.2</td><td>10</td><td>1.3</td><td>20</td></tr><tr><td>31</td><td>{Ppt-MAN}</td><td>⇒ {Evt-TSP}</td><td>Bipartite</td><td>-</td><td>0.1</td><td>16</td><td>35.7</td><td>15</td><td>1.1</td><td>25</td></tr><tr><td>32</td><td>{Ppt-RES}</td><td>⇒ {Evt-TSP}</td><td>Bipartite</td><td>-</td><td>0.3</td><td>9</td><td>57.1</td><td>6</td><td>1.8</td><td>16</td></tr></tbody></table>
Il reste que la cooccurrence de types $N_1$ et $N_2$ pourrait aussi s'expliquer par la grande productivité de patrons $V \to N_1$ et $V \to N_2$, sans que $N_2$ ne constitue nécessairement une extension métaphorique ou métonymique de $N_1$. On peut imaginer, par exemple, que les noms formés avec -eur qui sont ambigus entre une lecture agentive et une lecture instrumentale, comme accordeur 'personne qui accorde' / 'instrument servant à accorder', viennent au jour en raison de la forte prévalence de ces types parmi les dérivés en -eur, plutôt que par le biais d'une extension sémantique de type agent → instrument ou instrument → agent. De même, une différence de réciprocité pourrait résulter d'une productivité inégale entre deux patrons. Le type Événement-TRANSPOSITION est de toute évidence beaucoup plus fréquent que le type Entité animée-Collectif-AGENT s'agissant de la règle n°18. Néanmoins, la présomption d'extension sémantique lorsqu'une règle d'association est observée reste forte, notamment en cas d'absence de réciprocité (la métonymie étant fondamentalement orientée).

Un élément de confirmation important pour l'hypothèse d'une extension sémantique serait qu'un type sémantique constituant l'antécédent d'une règle ne soit réalisé que par des noms ambigus instanciant aussi le conséquent (cf. Salvadori & Huyghe, 2022). Plus généralement, la « figurativité » pourrait aussi être envisagée comme une propriété scalaire, susceptible d'être approximée par un indice de réalisation autonome. Nous proposons de calculer cet indice en évaluant la probabilité que l'antécédent {$A$} d'une règle {$A$} ⇒ {$B$} soit instancié par des noms monosémiques, i.e. en divisant simplement le nombre de lexèmes correspondant à {$A$} et réalisés en monosémie par le nombre total de lexèmes instanciant {$A$}. Dans ce contexte, une probabilité très faible, voire nulle, constituerait un indice du fait que l'antécédent {$A$} est un type sémantique secondaire, c'est-à-dire dérivé sémantiquement. Dans le cas de la règle n°18, par exemple, le type sémantique Entité animée-Collectif-AGENT est instancié par 3 lexèmes en monosémie et 27 lexèmes au total. Il s'ensuit que l'indice de réalisation autonome de ce type sémantique est relativement bas (3/27 = 0.11), ce qui semble indiquer qu'il peut être obtenu par extension sémantique.

Si l'on reprend l'argument dans son ensemble, l'hypothèse figurative (i.e. impliquant des extensions sémantiques métonymiques ou métaphoriques) pourrait être vérifiée en fonction des éléments suivants – pour les règles bipartites du moins 53 :

(i) La première étape consisterait à vérifier, sur la base de l'indice de réalisation autonome, si l'antécédent {$A$} d'une règle d'association a peu d'autonomie, c'est-à-dire s'il est conditionné à la présence d'un autre type sémantique. Si tel est le cas, on peut supposer qu'en cas de règle {$A$} ⇒ {$B$}, {$A$} résulte d'une extension sémantique à partir de {$B$} (plutôt que d'une stricte codérivation).

(ii) La non-réciprocité de {$A$} ⇒ {$B$} pourrait ensuite confirmer l'orientation de l'extension sémantique.

(iii) Enfin, une confiance élevée pour {$A$} ⇒ {$B$} pourrait indiquer que {$B$} est le principal ou l'un des principaux motivateurs sémantiques de {$A$}.

<footnote n="53">53. Les règles tripartites étant particulières, nous les discutons dans la prochaine sous-section.</footnote>
## 4.2. Règles d'association

Le tableau 4.9 présente le score de réalisation autonome obtenu par chaque type sémantique constituant l'antécédent ou le conséquent d'une règle. De l'examen comparatif de ce tableau avec les règles exposées dans le tableau 4.8 émergent plusieurs résultats marquants. Si l'on considère l'argument exposé ci-dessus, 4 règles (n°18, 20, 22 et 32) se distinguent premièrement par les caractéristiques suivantes : le type constituant leur antécédent obtient un score de réalisation autonome très faible (inférieur à 0.20); leur réciproque n'est pas présente dans la sélection finale; leur niveau de confiance est relativement élevé (de 57.1 à 70.4 %); enfin, leur conséquent correspond systématiquement au type Événement-TRANSPOSITION. Tout porte ainsi à croire que le type présent en antécédent de la règle – Entité animée-Collectif-AGENT (120a), Artéfact-RÉSULTAT (120b), Artéfact-Collectif-INSTRUMENT (120c), Propriété-RÉSULTAT (120d) – dérive sémantiquement du type Événement-TRANSPOSITION, *a priori* par métonymie. Cette hypothèse semble corroborer l'idée largement admise selon laquelle les sens événementiels constituent une source majeure d'extensions sémantiques dans le lexique déverbal, d'autant que le score de réalisation autonome du type Événement-TRANSPOSITION est l'un des plus élevés (0.77).

(120) a. *relève*₁ ‘action de remplacer’ → *relève*₂ ‘personnes qui remplacent’

b. *moulage*₁ ‘action de mouler’ → *moulage*₂ ‘objet moulé’

c. *boutonnage*₁ ‘action de boutonner (un vêtement)’ → *boutonnage*₂ ‘ensemble de boutons’

d. *agencement*₁ ‘action d’agencer’ → *agencement*₂ ‘manière dont quelque chose est agencé’

Il convient néanmoins de souligner que les sens potentiellement obtenus par figure sémantique dans les exemples ci-dessus (*relève*₂, *moulage*₂, *boutonnage*₂ et *agencement*₂) entretiennent malgré tout des liens sémantiques évidents avec les lexèmes-bases ( respectivement *relever*, *mouler*, *boutonner* et *agencer*). De fait, il paraît difficile d’évacuer complètement l’implication des verbes apparentés dans la construction des sens nominaux N₂. Une solution potentielle à ce problème pourrait être de considérer que la construction morphologique et l’extension sémantique collaborent dans l’élaboration du sens N₂. Il serait alors envisageable de parler de contributions convergentes lorsque, simultanément, un procédé morphologique (V₁ → N₂) et une extension sémantique (N₁ → N₂) interviennent pour former un même lexème, voire de contributions enchâssées, lorsque l’on construit deux lexèmes liés sémantiquement dont les sens sont conditionnés par la forme (V₁ → N₁ + N₂). Nous schématisons ces deux hypothèses en 4.5 et 4.6.

Un deuxième cas notable émergeant de la comparaison des tableaux 4.8 et 4.9 concerne les règles réciproques n°1 et 2 mettant en jeu les types Artéfact-INSTRUMENT et Entité animée-AGENT (p. ex. *plumeuse* ‘personne qui plume des volailles’/‘machine servant à plumer des volailles’, *verseur* ‘personne qui verse’/‘objet servant à verser’, *bobineuse* ‘personne qui bobiñe’/‘machine servant à bobiner’). Les scores de réalisation autonome obtenus par les deux types sont parmi les plus élevés, atteignant respectivement 0.52 et 0.88, tandis que les niveaux
<figure><img src="image_41.png" /></figure>

FIGURE 4.5 – Contributions convergentes. Une extension sémantique ($N_1 \to N_2$) et un procédé morphologique ($V_1 \to N_2$) sont appliqués simultanément pour former un même lexème

<figure><img src="image_42.png" /></figure>

FIGURE 4.6 – Contributions enchâssées. La construction morphologique et l'extension sémantique collaborent pour former deux lexèmes liés sémantiquement dont les sens sont conditionnés par la forme ($V_1 \to N_1 + N_2$)

<figure><img src="image_43.png" /></figure>

FIGURE 4.7 – Contributions cloisonnées. Deux procédés morphologiques sont appliqués de manière indépendante pour former deux lexèmes ($V_1 \to N_1, V_1 \to N_2$). Un lien sémantique entre les lexèmes ainsi formés peut ensuite se dessiner ($N_1 \to N_2$)

de confiance, qui sont de 31.1 % et de 10.5 %, restent inférieurs à la moyenne de l'ensemble des règles (36.6 %). En prenant en compte la réciprocité des deux associations, on en déduit qu'une codérivation stricte ($V_1 \to N_1, V_1 \to N_2$) semble plus plausible qu'une extension sémantique. Cela étant, la littérature tend à reconnaître un lien métonymique ou métaphorique entre les catégories agentive et instrumentale. Panther et Thornburg (2002, p. 309) soutiennent par exemple que le sens instrumental 'somnifère' du nom polysémique sleeper constitue une extension métonymique de son sens agentif principal 'dormeur' dans leur analyse du suffixe nominalisateur -er en anglais. Booij (2005, p. 221) privilégie quant à lui une approche métaphorique, arguant que la notion d'agent peut être transférée au domaine des choses matérielles inanimées, conçues comme des agents exécutant une tâche particulière. Dans les deux perspectives, l'orientation prédominante entre les types s'établit toujours de la catégorie agentive à la catégorie instrumentale, ce que tendent à confirmer les niveaux de confiance obtenus. La confiance de la règle Entité animée-AGENT ⇒ Artéfact-INSTRUMENT est en effet supérieure d'environ 20 % à celle de sa réciproque. Dès lors, comment arbitrer entre l'hypothèse de la codérivation stricte et celle de l'extension sémantique ? Une approche combinée apparaît encore une fois pertinente ici : l'alternance observée pourrait bel et bien résulter d'une codérivation stricte ($V_1 \to N_1, V_1 \to N_2$), comme le laissent penser les taux élevés de réalisation autonome, la réciprocité des règles et les niveaux de confiance relative-ment bas, puis s'accompagner de « l'élaboration » éventuelle d'un lien sémantique allant de
## 4.2. Règles d'association

$N_1$ à $N_2$. La construction morphologique et l'extension sémantiques contribueraient ainsi de manière « cloisonnée » à la formation de dérivés ambigus. Nous illustrons cette hypothèse en 4.7.

Au-delà de ces premiers cas, il convient enfin de relever que pour un certain nombre de règles non réciproques, le score de réalisation autonome de l'antécédent et le niveau de confiance ne sont ni spécialement élevés, ni spécialement bas. Tel est le cas, par exemple, des règles n°23 et 30 :

(121) {Art-Coll-RES} ⇒ {Evt-TSP}
Confiance de 41.2 %, taux de réalisation autonome de 0.41 pour Art-Coll-RES
*empilement* 'ensemble de choses empilées'/'action d'empiler'

(122) {Nat-RES} ⇒ {Evt-TSP}
Confiance de 41.2%, taux de réalisation autonome de 0.41 pour Nat-RES
*brûlis* 'essart'/'action de défricher par le feu'

L'hypothèse peut être formulée que ces résultats reposent – au moins en partie – sur les préférences sémantiques des procédés morphologiques avec lesquels les dérivés sont formés. Dans le cas de la règle n°30 en (122), par exemple, un examen manuel des dérivés concernés indique que le suffixe -is semble bel et bien favoriser la coréalisation du type Objet naturel-RÉSULTAT avec la catégorie Événement-TRANSPOSITION (p. ex. *brûlis* 'action de défricher par le feu'/'essart', *dégueulis* 'action de dégueuler'/'matière vomie', *semis* 'action de semis'/'terre ensemencée', etc.). Le suffixe -ure, en revanche, forme de nombreux noms instanciant le type Objet naturel-RÉSULTAT en monosémie (p. ex. *chiure* 'excrément', *épluchure* 'déchet', *râpure* 'matière râpée', etc.). Si seuls ces derniers étaient considérés dans l'analyse, l'indice de réalisation autonome du type Objet naturel-RÉSULTAT devrait théoriquement être élevé, ce qui n'est pas le cas ici. L'implication des procédés morphologiques dans la formation de noms déverbaux ambigus sera examinée plus en détail dans le chapitre 5.

### Structure bipartite vs tripartite

Les études sur la colexification, la polysémie régulière et la sémantique des nominalisations se concentrent majoritairement sur des schémas d'association bipartites. Xu et ses collègues (2020, p. 3) considèrent par exemple qu'il y a colexification lorsque deux concepts distincts partagent le même mot, Lombard et ses collègues (2024) examinent la régularité de patrons de polysémie à deux sens uniquement (p. ex. plante → partie du corps, nourriture → quantité), et Ferret et Villoing (2015) explorent les conditions de coréalisation de sens instrumentaux par les noms déverbaux événementiels en -age du français (p. ex. *allumage*, *bandage*, *chauffage*). Nos résultats indiquent pourtant que les associations intéressantes instanciées par les noms déverbaux peuvent mobiliser deux (*n* = 25), mais aussi trois (*n* = 7) sens distincts. Les observations formulées à ce sujet dans l'aperçu fréquentiel présenté en première partie de ce chapitre (section 4.1.2) se voient ainsi consolidées. Il en va naturelle-
<table><caption>TABLEAU 4.9 – Taux de réalisation autonome des types sémantiques constituant l'antécédent ou le conséquent de règles d'association. Le taux est calculé en divisant le nombre de lexèmes réalisant un type sémantique donné en monosémie par le nombre total de lexèmes instanciant le même type. Les taux les plus élevés sont colorés en vert clair. L'ID des règles contenant chaque type en antécédent ou en conséquent est également fourni</caption><thead><tr><th>Type sémantique</th><th>ID antécédent</th><th>ID conséquent</th><th>Nombre de lexèmes en monosémie</th><th>Nombre total de lexèmes</th><th>Réalisation autonome</th></tr></thead><tbody><tr><td>Anm-AGT</td><td>2</td><td>1</td><td>1'684</td><td>1'916</td><td>0.88</td></tr><tr><td>Anm-Coll-AGT</td><td>18</td><td>-</td><td>3</td><td>27</td><td>0.11</td></tr><tr><td>Art-INS</td><td>1, 6 et 19</td><td>2 à 5</td><td>337</td><td>646</td><td>0.52</td></tr><tr><td>Art-LOC</td><td>3</td><td>-</td><td>31</td><td>72</td><td>0.43</td></tr><tr><td>Art-RES</td><td>4, 5, 11, 15, 16 et 20</td><td>6 à 10</td><td>35</td><td>184</td><td>0.19</td></tr><tr><td>Art-THM</td><td>21</td><td>-</td><td>26</td><td>53</td><td>0.49</td></tr><tr><td>Art-Coll-INS</td><td>22</td><td>-</td><td>2</td><td>12</td><td>0.17</td></tr><tr><td>Art-Coll-RES</td><td>23</td><td>-</td><td>7</td><td>17</td><td>0.41</td></tr><tr><td>Art*Cog-RES</td><td>13 et 24</td><td>-</td><td>4</td><td>30</td><td>0.13</td></tr><tr><td>Art*Ist-AGT</td><td>7, 8, 16 et 17</td><td>11 et 12</td><td>25</td><td>60</td><td>0.42</td></tr><tr><td>Cog-RES</td><td>25</td><td>-</td><td>9</td><td>28</td><td>0.32</td></tr><tr><td>Cog*Evt-TSP</td><td>-</td><td>13 et 14</td><td>222</td><td>292</td><td>0.76</td></tr><tr><td>Dom-TSP</td><td>8, 9, 10, 11, 12 et 26</td><td>15, 16 et 17</td><td>45</td><td>192</td><td>0.23</td></tr><tr><td>Evt-TSP</td><td>5, 6 et 10</td><td>18 à 32</td><td>1'677</td><td>2'189</td><td>0.77</td></tr><tr><td>Evt-Coll-TSP</td><td>27</td><td>-</td><td>24</td><td>68</td><td>0.35</td></tr><tr><td>Ist-AGT</td><td>28</td><td>-</td><td>6</td><td>41</td><td>0.15</td></tr><tr><td>N/A-Coll-RES</td><td>29</td><td>-</td><td>5</td><td>13</td><td>0.38</td></tr><tr><td>Nat-RES</td><td>30</td><td>-</td><td>60</td><td>148</td><td>0.41</td></tr><tr><td>Ppt-CAU</td><td>14</td><td>-</td><td>38</td><td>136</td><td>0.28</td></tr><tr><td>Ppt-MAN</td><td>31</td><td>-</td><td>13</td><td>28</td><td>0.46</td></tr><tr><td>Ppt-RES</td><td>32</td><td>-</td><td>4</td><td>35</td><td>0.11</td></tr></tbody></table>
## 4.2. Règles d'association

ment de même pour les réflexions de Ježek (2008), Huyghe (2014) et Lieber (2018), bien que la forme conjointe *vs* disjointe (cf. chapitre 1) de certains des patrons d'association mentionnés dans ces travaux puisse parfois être questionnée.

L'existence de schémas à trois sens est intrigante, d'autant que plusieurs règles à antécédent multiple que nous avons identifiées présentent des similitudes. La quasi-totalité des associations tripartites semble en effet se répartir en deux groupes de trois règles : les n°5, 6 et 19 (voir tableau 4.8), composées des types Événement-TRANSPOSITION, Artéfact-INSTRUMENT et Artéfact-RÉSULTAT (123) ; et les n°8, 11 et 16, qui combinent les types Domaine-TRANSPOSITION, Artéfact-RÉSULTAT et Artéfact*Institution-AGENT (124).

(123) **Événement-TRANSPOSITION/Artéfact-INSTRUMENT/Artéfact-RÉSULTAT**
teinture 'action de teindre'/'substance servant à teindre'/'coloration obtenue'

(124) **Domaine-TRANSPOSITION/Artéfact-RÉSULTAT/Artéfact*Institution-AGENT**
menuiserie 'art de menuiser'/'ouvrage menuisé en bois'/'atelier qui menuise'

Un premier point commun aux deux ensembles réside dans le degré élevé de réciprocité (telle que définie dans la sous-section précédente pour les règles tripartites) des différentes règles. Toutes les configurations possibles en termes d'antécédent et de conséquent se définissent en effet par une confiance supérieure à 10 % et un lift supérieur à 1 : {A, B} ⇒ {C}, {B, C} ⇒ {A} et {A, C} ⇒ {B}. Un autre résultat notable tient au fait que des règles bipartites sous-tendent certaines des règles tripartites au sein de chaque ensemble, comme {Artéfact-RÉSULTAT} ⇒ {Événement-TRANSPOSITION}, ou encore {Artéfact*Institution-AGENT} ⇒ {Domaine-TRANSPOSITION}. Plus générales et plus fréquentes, elles se caractérisent toutefois par une confiance et un lift moindres. Enfin, la règle présentant le score de confiance le plus élevé au sein de chaque groupe comporte toujours un type événementiel (i.e. Événement ou Domaine) en conséquent. Le niveau de confiance de la règle {Artéfact-INSTRUMENT, Artéfact-RÉSULTAT} ⇒ {Événement-TRANSPOSITION} atteint en effet 71.4 % (contre 12.5 et 29.4 % pour les règles réciproques n°5 et 6), et même 100 % pour la règle {Artéfact-RÉSULTAT, Artéfact*Institution-AGENT} ⇒ {Domaine-TRANSPOSITION} (contre 32.1 % et 37.5 % pour les règles réciproques n°8 et 11).

Ces observations soulèvent plusieurs hypothèses. La réciprocité « tripartite » entre les différentes règles de chaque groupe suggère d'abord une forte dépendance conceptuelle au sein des triplets de types sémantiques concernés. Il s'ensuit que certaines associations bipartites signalées comme plus ou moins fréquentes dans la littérature (p. ex. Événement-TRANSPOSITION/Artéfact-INSTRUMENT) sont peut-être à replacer dans un espace conceptuel plus large et potentiellement parsemé de microparadigmes sémantiques, comme le suggère par ailleurs la présence de règles bipartites moins « intéressantes » que les règles tripartites apparentées. Pour autant, tous les types sémantiques concernés par ces schémas à trois têtes ne se trouvent pas nécessairement sur un pied d'égalité. D'une part, la présence du type Artéfact-RÉSULTAT dans chacun des deux groupes suggère que celui-ci tient un rôle
central dans la construction d'associations sémantiques tripartites. D'autre part, la présence
privilégiée des types événementiels Événement et Domaine en conséquent des règles laisse
supposer que ceux-ci sont peut-être à l'origine de l'émergence des schémas tripartites étu-
diés. Ce résultat pourrait ainsi confirmer le fort potentiel métonymique de la description
événementielle, qui repose sur des relations thématiques entre actions et participants (cf.
Salvadori & Huyghe, 2023).

Types sémantiques associés

Nous l'avons vu dans le chapitre 1, les noms déverbaux se distinguent par leur tendance à
favoriser certaines associations sémantiques. Nos résultats confirment effectivement l’im-
portance de plusieurs alternances discutées dans la littérature. Le patron général « événe-
ment/résultat » (Grimshaw, 1990; Jacquey, 2006; Bisetto & Melloni, 2007; Lieber, 2018; inter
alia), notamment, est particulièrement bien représenté dans nos données, avec pas moins
de huit règles bipartites (n°13, 20, 23, 24, 25, 29, 30 et 32). Il convient toutefois de souligner
deux points enrichissant les discussions sur ce patron. D’une part, la règle n°13 révèle que le
type événementiel peut être complexe :

(125) Événement*Cognitif-TRANSPOSITION/Artéfact*Cognitif-RÉSULTAT
dictée 'action de dicter un texte'/'texte transcrit par écrit'

D'autre part, il apparaît que les « résultats » peuvent être de différents types ontologiques. La règle n°13 présentée ci-dessus et la n°24 ci-dessous impliquent par exemple le même résultat à ontologie complexe avec des facettes concrète et cognitive :

(126) Événement-TRANSPOSITION/Artéfact*Cognitif-RÉSULTAT
relevé 'action de prendre en note'/'document écrit'

Trois autres règles (n°20, 23 et 30) comprennent par ailleurs des objets concrets, construits (127)-(128) ou naturels (129) :

(127) Événement-TRANSPOSITION/Artéfact-RÉSULTAT
moulage 'action de mouler'/'objet moulé'

(128) Événement-TRANSPOSITION/Artéfact·Collectif-RÉSULTAT
lattage 'action de latter'/'ouvrage de lattes'

(129) Événement-TRANSPOSITION/Objet naturel-RÉSULTAT
souillure 'action de souiller'/'tache'
## 4.2. Règles d'association

Enfin, trois règles moins attendues (n°25, 29 et 32) font intervenir des résultats se rapportant respectivement à des entités abstraites (130), à des groupes d'entités sous-déterminés <fnref n="54" /> (131) et à des propriétés (132) :

(130) Événement-TRANSPOSITION/Objet cognitif-RÉSULTAT préprogrammation 'action de préprogrammer un appareil'/'programme qui a été prédéfini'

(131) Événement-TRANSPOSITION/N/A-Collectif-RÉSULTAT assemblage 'action d'assembler'/'ensemble de choses assemblées'

(132) Événement-TRANSPOSITION/Propriété-RÉSULTAT agencement 'action d'agencer'/'manière dont quelque chose est agencé'

Relevons par ailleurs que certains types résultats au sein de ces ensembles affichent des scores de réalisation autonome particulièrement bas en tant qu'antécédent, notamment Propriété-RÉSULTAT (0.11), Artéfact*Cognitif-RÉSULTAT (0.13) et Artéfact-RÉSULTAT (0.19) (voir tableau 4.9). De plus, aucune de ces règles n'est accompagnée de sa réciproque dans la sélection finale, et les niveaux de confiance excèdent systématiquement 25 %. Ces observations semblent souligner l'importance des mécanismes d'extension sémantique de type métonymique dans la formation d'alternances « événement/résultat », où le sens résultat dériverait du sens événementiel. Toutefois, comme nous l'avons évoqué précédemment, l'implication de la construction morphologique ne saurait être négligée (cf. schémas 4.5 et 4.6).

D'autres patrons d'ambiguïté déjà abordés dans la littérature peuvent également être relevés. Outre l'alternance agent/instrument mentionnée ci-dessus, nous retrouvons le schéma instrument/lieu (Luschützky & Rainer, 2013) sous la forme Artéfact-INSTRUMENT/Artéfact-LIEU (133), le patron événement/agent et ses voisins événement/humain et événement/groupe humain (Scott, 2010; Ježek, 2008) au travers des formes Événement-TRANSPOSITION/Entité animée.Collectif-AGENT (119) et Événement-TRANSPOSITION/Institution-AGENT (134), ainsi que l'association événement/moyen et sa voisine événement/instrument (Fradin, 2012; Ferret & Villoing, 2015). Ce dernier cas reste toutefois particulier. En effet, l'alternance ne se vérifie que si l'instrument est collectif d'un point de vue ontologique (135), ou si le sens instrumental s'accompagne du type Artéfact-RÉSULTAT dans un schéma tripartite (123).

(133) Artéfact-INSTRUMENT/Artéfact-LIEU équarrissoir 'objet servant à équarrir'/'lieu où l'on équarrit'

<footnote n="54">54. Le type ontologique N/A-Collectif n'est pas sans rappeler la catégorie sémantique des « métacollectifs » décrite par Lammert (2008), i.e. des noms collectifs décrivant des ensembles d'éléments non spécifiés (p. ex. *ensemble*, *groupe*, *collection* versus *famille*, *forêt*, *troupeau*).</footnote>
(134) Événement-TRANSPOSITION/Institution-AGENT
gouvernement 'action de gouverner'/'pouvoir politique qui gouverne'

(135) Événement-TRANSPOSITION/Artéfact·Collectif-INSTRUMENT
dînette 'petit repas'/'service de table miniature'

4.3 Réseau général

L'analyse d'association, bien qu'efficace pour identifier des règles individuelles, présente une limitation majeure : comme le relève Tufféry (2012, p. 333), elle ne permet pas de dégager « une vision globale du phénomène, avec mise en évidence de facteurs prépondérants et d'interactions entre les facteurs ». Pour pallier cette difficulté, nous proposons dans cette section une modélisation des règles d'association prenant la forme d'un réseau dont les sommets représentent les types sémantiques, et les liens, les implications observées. Nous inscrivons ce faisant cette étude dans le champ général de « l'analyse de réseau » (cf. Wasserman & Faust, 1994; Newman, 2018), un cadre d'analyse polyvalent et transdisciplinaire devant beaucoup à la sociologie, la théorie des graphes et la physique statistique (cf. Zweig, 2016). L'avantage d'une telle approche réside essentiellement dans son caractère systémique. En replaçant les schémas associatifs individuels au sein d'un espace sémantique plus large, nous pouvons en effet espérer atteindre une compréhension plus holistique du rapport forme-sens dans le lexique déverbal.

Cette démarche en deux temps, combinant analyses d'association et de réseau, a déjà été adoptée dans différents domaines par le passé (voir p. ex. Belyi et al., 2016 en pharmacosurveillance et Hernández et al., 2019 en médecine). À notre connaissance, elle reste toutefois inédite en linguistique, bien que l'analyse de réseau soit elle-même bien implantée. Des exemples notables en morphologie incluent les études de Sims (2020) sur la structure organisationnelle de systèmes flexionnels et de Dattner et ses collègues (2023) sur le développement morphologique de la catégorie verbale en acquisition du langage. Dans une autre veine, Schulte (2015a, 2015b) propose des cartes sémantiques des suffixes -age et -ery en anglais inspirées des semantic maps de Haspelmath (2003), avec toutefois une dimension plus quantitative. Les études sur la colexification recourent elles aussi à des outils d'analyse de réseau : la base de données en ligne CLICS³ (Rzymski et al., 2020), par exemple, permet d'examiner les colexifications interlinguistiques à travers des réseaux sémantiques globaux et régionaux, tandis que Jackson et ses collègues (2019) et Fukuya et ses collègues (2023) ont étudié des réseaux d'émotions.

Dans cette section, nous tenterons pour notre part de proposer des réponses aux questions suivantes :

(i) Quels sont les types sémantiques les plus importants au sein du réseau sémantique formé par les associations précédemment identifiées? De quelle manière leur importance se profile-t-elle? Et à quel point le réseau dépend-il de ces types importants?
### 4.3. Réseau général

(ii) En faisant abstraction des types eux-mêmes, l'ambiguïté des nominalisations se caractérise-t-elle par des motifs d'association récurrents d'un point de vue structurel? Par exemple, si un type *A* amène à un type *B*, *B* amène-t-il aussi systématiquement à *A* ? De même, si un type *A* est en relation avec un type *B* lui-même lié à un type *C*, le type *A* a-t-il également tendance à s'associer à *C* ?

Ces deux volets de questions seront tour à tour abordés dans les parties 4.3.2 et 4.3.3. La sous-section 4.3.1 présente en préambule la constitution du réseau.

#### 4.3.1 Constitution du réseau

Nous avons jusqu'à présent extrait 42 règles d'association de notre base de données, puis nettoyé cette première liste en supprimant les règles redondantes et les ensembles de types qui n'étaient pas corrélés positivement. Les 32 règles finales, analysées individuellement dans la section précédente, comprennent au total 21 types sémantiques différents et 39 implications si les associations tripartites sont comptées à double. Deux implications peuvent par exemple être relevées pour la règle {$Artéfact-RÉSULTAT, Artéfact-INSTRUMENT$} ⇒ {$Événement-TRANSPOSITION} : celle reliant les types Artéfact-RÉSULTAT et Événement-TRANSPOSITION ; et celle rassemblant les types Artéfact-INSTRUMENT et Événement-TRANSPOSITION.

La figure 4.8 présente le réseau<sup>55</sup> constitué à partir des données définitives, composé donc de 21 sommets (représentant ici les types sémantiques) et de 39 liens orientés (reflétant les différentes implications entre types)<sup>56</sup>. Ces derniers sont à la fois proportionnés selon le degré de confiance qui caractérise la règle dans laquelle ils s'inscrivent et colorés de manière à refléter leur implication dans des schémas bipartites vs tripartites. Plus précisément, les flèches bleues indiquent des relations bipartites (pour deux nœuds *A* et *B*, une relation {$A$} ⇒ {$B$}), et les flèches rouges, des relations faisant partie de schémas tripartites (i.e. pour deux nœuds *A* et *B*, une relation {$A, X$} ⇒ {$B$}). La taille des nœuds au sein du réseau traduit quant à elle la fréquence plus ou moins élevée des types dans la liste de règles. Soulignons au passage que la distance visuelle entre types n'est pas représentative d'un quelconque indice d'intérêt (support, confiance ou lift). En effet, la disposition générale du réseau a été déterminée automatiquement à l'aide de l'algorithme Davidson-Harel (Davidson & Harel, 1996) de façon à améliorer la visibilité du graphe.

Plusieurs aspects fondamentaux du réseau peuvent déjà être relevés avant un examen plus approfondi dans les sections suivantes. Il apparaît en premier lieu que le système étudié ne se compose pas de règles isolées, mais forme une seule composante connectée. La densité du réseau, qui correspond au rapport entre le nombre de liens présents ($n = 30$ en réduisant

<footnote n="55">55. Différentes infrastructures ont été développées pour construire, visualiser et analyser des réseaux dans R. Nous avons utilisé les packages igraph (Csardi & Nepusz, 2006), tidygraph (Pedersen, 2024b), manynet (Hollway, 2024), migraph (Hollway, 2021) et sna (Butts, 2023) pour les manipulations générales, ggraph (Pedersen, 2024a) pour les visualisations, et intergraph (Bojanowski, 2023) pour le passage d'un environnement à un autre.</footnote>

<footnote n="56">56. Nous utiliserons de manière interchangeable les termes « nœud », « sommet » et « acteur » pour parler des points composant un graphe, et les termes « lien » et « relation » pour décrire les lignes entre ces points.</footnote>
<figure><img src="image_44.png" /><figcaption>FIGURE 4.8 – Réseau général d'associations de types sémantiques pour les noms déverbaux ambigus</figcaption></figure>
4.3. Réseau général

à une relation unique les liens multiples) et le plus grand nombre possible de liens dans le
graphe (n = 420), reste toutefois relativement faible à 0.071. Concernant les types sémantiques
observés, les catégories « marginales » (p. ex. Institution-AGENT) semblent intuitivement plus
nombreuses que les types « importants » comme Événement-TRANSPOSITION et Artéfact-
INSTRUMENT, ces derniers semblant par ailleurs s'attirer mutuellement. Structurellement,
le réseau révèle un motif en étoile, extrêmement rare selon Zweig (2016, p. 244). Toutes ces
impressions demandent toutefois à être précisées.

4.3.2 Importance des types

Cette section vise à évaluer l'importance respective des différents types sémantiques composant le réseau d'associations (analyse de centralité), puis à quantifier le degré de dépendance du réseau vis-à-vis de ses nœuds les plus importants (analyse de centralisation). Pour cela, nous fusionnons au préalable les liens multiples du réseau présenté dans la figure 4.8, certaines des mesures employées amenant en effet à des résultats erronés en leur présence (Csardi & Nepusz, 2006). Par exemple, les 5 relations observées entre les types Domaine-TRANSPOSITION et Artéfact-RÉSULTAT peuvent être réduites à un lien bidirectionnel unique. Le réseau simplifié compte au total 16 liens unidirectionnels (→) et 7 liens bidirectionnels tous composés de deux relations orientées (→ et ←).

Centralité

L'importance des sommets composant un graphe est généralement évaluée sur la base
d'indices de « centralité », qui permettent d'établir un classement reflétant leur influence ou
leur rôle au sein du réseau (Koschützki et al., 2005). À l'instar des indices d'intérêt en analyse
d'association (support, confiance, lift, etc.), de très nombreuses mesures de centralité ont été
proposées au fil du temps, chacune offrant une perspective différente sur ce qui caractérise
un nœud important. Comme le résument Brughmans et Peebles (2023, p. 133), le nœud le
plus important peut par exemple être celui (i) qui a de nombreuses relations (centralité de
degré), (ii) qui est connecté à beaucoup d'autres sommets eux-mêmes importants (centralité
de vecteur propre), (iii) qui fait le pont entre plusieurs groupes de sommets (centralité d'in-
termédiarité), ou encore (iv) qui est proche de tous les autres sommets du réseau (centralité
de proximité).

La mise en œuvre des indices associés aux scénarios (iii) et (iv) s'accompagne d'un
prérequis délicat dans notre cas, puisque les liens du réseau devraient théoriquement pouvoir
s'interpréter comme des intermédiaires pour le flux de ressources (p. ex., les chemins que
pourrait emprunter un virus pour se propager d'une personne A à une personne Z à l'autre
bout du réseau). Nous choisissons par conséquent de nous limiter à des mesures reflétant
les deux premières situations.
**Centralité de degré** Certainement l'une des mesures les plus simples et les plus intuitives, la centralité de degré (*degree centrality* en anglais) évalue l'importance d'un sommet donné en fonction du nombre de liens qui le rattachent à d'autres nœuds du réseau. Reflétant ainsi essentiellement une « activité relationnelle directe » (Lemieux & Ouimet, 2004, p. 23), elle se décline en trois variantes dans le cas des graphes orientés : (i) la centralité de degré sortant, qui mesure le nombre de liens dirigés *depuis* un nœud donné; (ii) la centralité de degré entrant, qui évalue le nombre de liens dirigés *vers* un sommet donné; (iii) et la centralité de degré total, qui comptabilise le nombre de liens entrants et sortants associés à un sommet donné. Selon ces différents indices de centralité, un type sémantique sera important dans notre cas s'il est souvent présent respectivement (i) en antécédent de règles, (ii) en conséquent de règles, (iii) en antécédent et/ou en conséquent de règles.

**Centralité de vecteur propre** La centralité de vecteur propre (*eigenvector centrality* en anglais) mesure l'importance d'un type proportionnellement à l'importance des nœuds avec lesquels il est en relation. L'intérêt de cet indice réside dans le fait qu'il tient compte non seulement de la quantité de liens que peuvent entretenir les différents types sémantiques du réseau, mais aussi de la qualité de ces connexions. Il peut toutefois produire des résultats incohérents si l'orientation des liens est prise en compte (Newman, 2018, p. 161). Pour cette raison, la direction des relations a été ignorée lors du calcul de cet indice.

Nous présentons dans le tableau 4.10 les scores de centralité atteints par chaque type sémantique. La figure 4.9 résume quant à elle les résultats de tests de corrélation (test τ de Kendall, comme recommandé par Shao et al., 2018) entre les différentes mesures de centralité sous la forme d'une carte de chaleur.

<table><thead><tr><th rowspan="2">Type sémantique</th><th colspan="2">Degré sortant</th><th colspan="2">Degré entrant</th><th colspan="2">Degré total</th><th colspan="2">Vecteur propre</th></tr><tr><th>Valeur</th><th>Rang</th><th>Valeur</th><th>Rang</th><th>Valeur</th><th>Rang</th><th>Valeur</th><th>Rang</th></tr></thead><tbody><tr><td>Anm-AGT</td><td>1</td><td>4</td><td>1</td><td>4</td><td>2</td><td>6</td><td>0.25</td><td>6</td></tr><tr><td>Anm-Coll-AGT</td><td>1</td><td>4</td><td>0</td><td>5</td><td>1</td><td>7</td><td>0.16</td><td>8</td></tr><tr><td>Art-INS</td><td>3</td><td>2</td><td>4</td><td>2</td><td>7</td><td>3</td><td>0.75</td><td>3</td></tr><tr><td>Art-LOC</td><td>1</td><td>4</td><td>0</td><td>5</td><td>1</td><td>7</td><td>0.12</td><td>9</td></tr><tr><td>Art-RES</td><td>4</td><td>1</td><td>4</td><td>2</td><td>8</td><td>2</td><td>0.97</td><td>2</td></tr><tr><td>Art-THM</td><td>1</td><td>4</td><td>0</td><td>5</td><td>1</td><td>7</td><td>0.16</td><td>8</td></tr><tr><td>Art-Coll-INS</td><td>1</td><td>4</td><td>0</td><td>5</td><td>1</td><td>7</td><td>0.16</td><td>8</td></tr><tr><td>Art-Coll-RES</td><td>1</td><td>4</td><td>0</td><td>5</td><td>1</td><td>7</td><td>0.16</td><td>8</td></tr><tr><td>Art*Cog-RES</td><td>2</td><td>3</td><td>0</td><td>5</td><td>2</td><td>6</td><td>0.17</td><td>7</td></tr><tr><td>Art*Ist-AGT</td><td>2</td><td>3</td><td>2</td><td>3</td><td>4</td><td>5</td><td>0.54</td><td>5</td></tr><tr><td>Cog-RES</td><td>1</td><td>4</td><td>0</td><td>5</td><td>1</td><td>7</td><td>0.16</td><td>8</td></tr><tr><td>Cog*Evt-TSP</td><td>0</td><td>5</td><td>2</td><td>3</td><td>2</td><td>6</td><td>0.03</td><td>10</td></tr><tr><td>Dom-TSP</td><td>3</td><td>2</td><td>2</td><td>3</td><td>5</td><td>4</td><td>0.66</td><td>4</td></tr></tbody></table>
### 4.3. Réseau général

<table><caption>TABLEAU 4.10 – Scores de centralité des types sémantiques examinés. Les scores les plus élevés sont colorés en vert. Les types sémantiques sont classés par ordre alphabétique</caption><thead><tr><th rowspan="2">Type sémantique</th><th colspan="2">Degré sortant</th><th colspan="2">Degré entrant</th><th colspan="2">Degré total</th><th colspan="2">Vecteur propre</th></tr><tr><th>Valeur</th><th>Rang</th><th>Valeur</th><th>Rang</th><th>Valeur</th><th>Rang</th><th>Valeur</th><th>Rang</th></tr></thead><tbody><tr><td>Evt-TSP</td><td>2</td><td>3</td><td>15</td><td>1</td><td>17</td><td>1</td><td>1.00</td><td>1</td></tr><tr><td>Evt-Coll-TSP</td><td>1</td><td>4</td><td>0</td><td>5</td><td>1</td><td>7</td><td>0.16</td><td>8</td></tr><tr><td>Ist-AGT</td><td>1</td><td>4</td><td>0</td><td>5</td><td>1</td><td>7</td><td>0.16</td><td>8</td></tr><tr><td>N/A-Coll-RES</td><td>1</td><td>4</td><td>0</td><td>5</td><td>1</td><td>7</td><td>0.16</td><td>8</td></tr><tr><td>Nat-RES</td><td>1</td><td>4</td><td>0</td><td>5</td><td>1</td><td>7</td><td>0.16</td><td>8</td></tr><tr><td>Ppt-CAU</td><td>1</td><td>4</td><td>0</td><td>5</td><td>1</td><td>7</td><td>0.00</td><td>11</td></tr><tr><td>Ppt-MAN</td><td>1</td><td>4</td><td>0</td><td>5</td><td>1</td><td>7</td><td>0.16</td><td>8</td></tr><tr><td>Ppt-RES</td><td>1</td><td>4</td><td>0</td><td>5</td><td>1</td><td>7</td><td>0.16</td><td>8</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_45.png" /><figcaption>FIGURE 4.9 – Corrélation de rang (test τ de Kendall) entre les différentes mesures de centralité. Les résultats non significatifs n’apparaissent pas</figcaption></figure>

Sans grande surprise, seule une poignée de types sémantiques se révèlent importants au sein du réseau, notamment Événement-TRANSPOSITION, Artéfact-RÉSULTAT et Artéfact-INSTRUMENT. Le type Événement-TRANSPOSITION se distingue en étant à la fois le type le plus présent en conséquent de règles et le type le plus susceptible de s’associer à d’autres types importants, tandis que le type Artéfact-RÉSULTAT apparaît comme le plus fréquent en antécédent de règles. Si l’hypothèse sur la direction des extensions sémantiques présentée dans la section 4.2.2 se vérifie, ces résultats pourraient indiquer que le type Événement-TRANSPOSITION est le plus enclin à déclencher des phénomènes de polysémie, en servant d’acceptation de base dans des schémas de dérivation sémantique (en l’occurrence de métonymies). Ils pourraient également signaler que le type Artéfact-RÉSULTAT constitue la catégorie
sémantique la plus à même de se profiler comme un point de convergence conceptuel, suivant sa capacité à figurer comme sens cible dans des schémas de dérivation sémantique (pour la métonymie également). Pour rappel, le score de réalisation autonome obtenu pour ce type (0.19) dans la section 4.2.2 est très faible, ce qui constitue un indice supplémentaire du fait que cette catégorie peut être dérivée sémantiquement. De manière plus générale, l'absence de corrélation significative entre les scores de centralité de degré entrant et de centralité de degré sortant (figure 4.9) indique que le fait d'être une source privilégiée ne présage en rien du fait d'être ou non une cible privilégiée.

## Centralisation

Si l'importance des types sémantiques a jusqu'à présent été examinée à un niveau local, elle peut également être mesurée à l'échelle du réseau entier à l'aide d'indices globaux appelés mesures de « centralisation ». Reflétant la distribution des scores de centralité, ces dernières servent essentiellement à quantifier le degré de dépendance d'un graphe par rapport à ses nœuds les plus centraux (Zweig, 2016, p. 244). Nous retenons pour cette analyse les mesures de centralisation de degré total et de vecteur propre, chacune permettant de mettre en lumière une structure hiérarchisée particulière (Csardi & Nepusz, 2006) : un graphe en étoile pour la centralisation de degré, et un réseau composé d'une seule relation (et potentiellement de nombreux types isolés) pour la centralisation de vecteur propre. Dans les deux cas, un score de 0 signifie qu'aucun nœud ne domine, tandis qu'un score de 1 indique qu'un nœud unique prévaut sur tous les autres.

Les valeurs obtenues sont de 0.64 pour la centralisation de degré total et de 0.81 pour la centralisation de vecteur propre, ce qui suggère qu'un petit nombre de types concentrent la plupart des liens et que ces mêmes types tendent à se connecter les uns aux autres. Il reste que ces scores doivent être interprétés avec prudence. En l'absence d'une référence comparative, il demeure difficile de déterminer si ceux-ci constituent le fruit du hasard étant donné la taille et la densité du graphe, ou s'ils reflètent au contraire une propriété distinctive du réseau étudié.

Une solution à ce problème consiste en l'application d'un test CUG (Conditional Uniform Graph en anglais) (Butts, 2008), qui permet d'évaluer si une caractéristique spécifique d'un graphe est présente à un niveau statistiquement significatif (Cranmer et al., 2020, p. 20). L'analyse met en jeu trois étapes pour une mesure d'intérêt x telle que l'indice de centralisation de degré et de vecteur propre :

(i) la génération d'un grand nombre de réseaux aléatoires (n = 2'000 dans notre cas) partageant certaines caractéristiques du réseau étudié (ici, le nombre de sommets et la densité);

(ii) le calcul de x pour chacun de ces réseaux simulés;

(iii) et enfin, la comparaison du score x du réseau étudié avec les valeurs x des réseaux simulés.
### 4.3. Réseau général

L'output du test se résume au final à deux proportions (Stoltz & Taylor, 2024, p. 265-266) : Pr($X \ge$ Obs), soit la proportion de $x$ simulés supérieurs ou égaux au $x$ observé dans notre réseau (i.e. la p-valeur empirique du test unilatéral droit); et Pr($X \le$ Obs), soit la proportion de $x$ simulés inférieurs ou égaux au $x$ observé dans notre réseau (i.e. la p-valeur empirique du test unilatéral gauche). À compter que le seuil de signification soit fixé à 0.05, nous pouvons conclure qu'il est peu probable que le hasard explique la valeur observée $x$ si celle-ci est supérieure ou inférieure à 95 % des valeurs $x$ simulées.

Comme le montrent les figures 4.10 et 4.11, les résultats des tests CUG appliqués à nos deux mesures de centralisation s'avèrent concluants, puisque dans les deux cas, on observe Pr($X \ge$ Obs) = 0 et Pr($X \le$ Obs) = 1. Les valeurs observées pour les réseaux simulés sont systématiquement inférieures aux scores de centralisation obtenus pour notre graphe. Ces résultats confirment que les niveaux de centralisation observés sont statistiquement significatifs, soulignant en particulier l'importance du caractère radial du réseau (figure 4.10).

Il convient de réfléchir aux origines d'une structure non aléatoire aussi hiérarchisée. Une explication souvent avancée dans le cas de distributions de scores de centralité très déséquilibrées comme c'est le cas ici est le processus d'attachement préférentiel, qui veut que les acteurs « populaires » tendent à le devenir encore plus au fil du temps, car ils bénéficient dès le départ d'une grande visibilité (Robins, 2015, p. 28). Nous remarquons que le cœur de notre réseau est le type Événement-TRANSPOSITION, ce qui n'est pas anodin compte tenu de la relation étroite que les nominalisations déverbales entretiennent avec les verbes et le domaine de l'action. Ces résultats pourraient ainsi concourir à montrer que l'héritage morphologique du verbe façonne l'activité ambiguë des noms déverbaux (cf. Melloni, 2011; Scott, 2010), les différenciant fondamentalement des autres catégories de noms (p. ex. simples ou désadjectivaux).

### 4.3.3 Structures fréquentes

Nous laissons de côté les types sémantiques pour la fin de ce chapitre afin de nous concentrer sur la structure même du graphe. Cette section vise concrètement à mettre au jour des motifs d'associations récurrents au sein du réseau étudié, pouvant contribuer à la compréhension des dynamiques et normes relationnelles qui le sous-tendent. En analyse de réseau, deux types de microstructures sont généralement considérés pour ce faire (Wasserman & Faust, 1994, p. 18-19) : la dyade, un ensemble de deux nœuds et le lien qui les rattache potentiellement; et la triade, un triplet de sommets pouvant ou non être reliés entre eux.

#### Dyades

Constituants les plus élémentaires d'un réseau, les dyades peuvent prendre trois formes dans le contexte des graphes orientés : les dyades nulles, caractérisées par l'absence de lien entre les deux nœuds (• $\leftarrow$ •); les dyades asymétriques, où un lien unidirectionnel relie deux sommets (• $\rightarrow$ •); et les dyades mutuelles (• $\leftrightarrow$ •), marquées par la présence d'un
<figure><img src="image_46.png" /><figcaption>FIGURE 4.10 – Résultats d'un test CUG pour la centralisation de degré. Le diagramme de densité illustre les scores obtenus pour 2'000 réseaux simulés. Les queues grises de la distribution représentent les 5 % de scores les plus extrêmes. La ligne verticale rouge représente le score obtenu pour le réseau étudié</figcaption></figure>

<figure><img src="image_47.png" /><figcaption>FIGURE 4.11 – Résultats d'un test CUG pour la centralisation de vecteur propre. Le diagramme de densité illustre les scores obtenus pour 2'000 réseaux simulés. Les queues grises de la distribution représentent les 5 % de scores les plus extrêmes. La ligne verticale rouge représente le score obtenu pour le réseau étudié</figcaption></figure>
4.3. Réseau général

lien bidirectionnel. Malgré leur apparente simplicité, les dyades sont d'une grande utilité en analyse systémique, notamment pour l'étude des dynamiques de réciprocité (Rawlings et al., 2023).

Nous avons observé dans la section 4.2.2 des variations notables de réversibilité au sein des règles d'association, en conjecturant que celles-ci pouvaient refléter le caractère plus ou moins asymétrique de schémas d'extension conceptuelle. Il reste toutefois à proposer une analyse plus formelle de cette supposition. Nous avons ainsi entrepris un recensement des différentes formes de dyades présentes dans le réseau d'associations. Après amalgamation des liens multiples, les résultats de ce comptage révèlent que le réseau étudié comporte 7 liens mutuels, 16 liens asymétriques et 187 liens nuls. En d'autres termes, 30 % des liens observés sont mutuels, tandis que 70 % sont asymétriques.

Comme pour les mesures de centralisation abordées précédemment, évaluer la qualité de ces valeurs reste difficile sans un cadre de référence adéquat. Nous avons donc à nouveau réalisé un test CUG basé sur 2'000 simulations. Les résultats montrent que le taux de réciprocité observé dans notre réseau (0.304, soit 30.4 %) est systématiquement supérieur à ceux de réseaux simulés de densité comparable. Les taux de réciprocité maximum et moyen atteignent en effet respectivement 0.2 (soit 20 %) et 0.038 (ou 3.8 %) pour les graphes aléatoires. Il ressort donc de l'analyse que le réseau observé présente un taux de réciprocité allant bien au-delà des attentes du hasard.

Il convient d'examiner les raisons pour lesquelles le réseau étudié affiche un tel niveau de réciprocité. L'analyse du graphe général présenté en 4.8 met premièrement en lumière un recoupement considérable entre la quasi-totalité des liens réciproques relevés (n = 6/7) et les liens correspondant à des règles tripartites, représentés en rouge dans le réseau. Cette configuration pointe vers l'existence de deux « microparadigmes » sémantiques, déjà évoqués dans la section précédente : le premier regroupe les types Événement-TRANSPOSITION, Artéfact-INSTRUMENT et Artéfact-RÉSULTAT (123); le second, les types Domaine-TRANSPOSITION, Artéfact-RÉSULTAT et Artéfact*Institution-AGENT (124).

(123) Événement-TRANSPOSITION/Artéfact-INSTRUMENT/Artéfact-RÉSULTAT
teinture 'action de teindre'/'substance servant à teindre'/'coloration obtenue'

(124) Domaine-TRANSPOSITION/Artéfact-RÉSULTAT/Artéfact*Institution-AGENT
menuiserie 'art de menuiser'/'ouvrage menuisé en bois'/'atelier qui menuise'

Reste un dernier lien mutuel, celui entre les types Entité animée-AGENT et Artéfact-INSTRUMENT, qui semble échapper à cette structuration paradigmatique. Comme mentionné précédemment, il est plausible que l'origine des noms ambigus entre ces deux types soit davantage morphologique que purement sémantique (par exemple, en raison de la forte productivité des patrons de construction agentif et instrumental pour les dérivés en -eur), ce qui pourrait expliquer la réciprocité du lien dans leur cas.
<figure><img src="image_48.png" /><figcaption>FIGURE 4.12 – Triades pouvant être observées au sein d'un réseau orienté (adapté de Rawlings et al., 2023, p. 150)</figcaption></figure>

## Triades

Bien qu'intéressantes, les dyades n'offrent au final qu'une image limitée de la structure du graphe. Les triades, surnommées les « molécules des réseaux » par Kadushin (2012, p. 204), en représentent une extension bien connue, permettant d'appréhender des phénomènes plus complexes tels que la transitivité (si un nœud *A* est lié à *B*, et que *B* est lié à *C*, *A* et *C* sont-ils également en relation?). Les réseaux orientés comme le nôtre peuvent en théorie inclure 16 triades différentes, illustrées par la figure 4.12. Chacune d'entre elle est généralement associée à un code « MAN » (Holland & Leinhardt, 1970), qui fournit des informations sur le nombre de dyades mutuelles (M), asymétriques (A) ou nulles (N) qu'elle contient. Par exemple, la triade 012 ne comporte aucun lien mutuel, mais comprend un lien asymétrique et deux liens nuls, alors que la triade 210 se caractérise par deux liens mutuels, un lien asymétrique, mais aucun lien nul. Certaines triades s'accompagnent par ailleurs de lettres renseignant sur la direction des relations : *U* (*up*) pour les relations orientées vers un nœud supérieur ; *D* (*down*) pour les relations descendant vers un nœud inférieur ; *C* (*cyclical*) pour les relations circulaires entre trois nœuds ; et *T* (*transitive*) pour signaler que si un nœud *A* est lié à un nœud *B* et
### 4.3. Réseau général

que ce nœud *B* est lié à un nœud *C*, alors *A* est également lié à *C*. La triade 021U se définit ainsi par 0 lien mutuel, 2 liens asymétriques et 1 lien nul, le tout pointant vers le haut.

Nous avons, comme pour les dyades, effectué un recensement des différentes formes de triades au sein du réseau. Les résultats obtenus, synthétisés dans la deuxième colonne du tableau 4.11, révèlent que si certaines d'entre elles sont très présentes (003, 012, 102, 021U, 111D), d'autres sont complètement absentes (021C, 030T, 030C, 120D, 120U, 120C). Il reste que ces différents comptages sont difficiles à interpréter sans point de comparaison adéquat. Comme le recommandent Rawlings et ses collègues (2023), nous avons donc à nouveau eu recours à des tests CUG dans le but de déterminer quelles formes de triades, parmi les 16 possibles, sont observées à des niveaux supérieurs ou inférieurs à ceux qu'on pourrait attendre par chance. Le conditionnement des réseaux simulés repose ici sur le nombre de dyades mutuelles, asymétriques et nulles que comporte notre réseau d'intérêt.

<table><caption>TABLEAU 4.11 – Recensement de triades et résultats de tests CUG basés sur 2'000 réplications. Val. obs. = Nombre de triades dans le réseau étudié. Min., Max., *M* = Valeurs minimum, maximum et moyennes obtenues pour les 2'000 réseaux aléatoires. Pr(*X* ≥ Obs) et Pr(*X* ≤ Obs) = Proportion de valeurs simulées respectivement supérieures ou égales, et inférieures ou égales à la valeur du réseau observé. Les résultats significatifs à *p* < 0.05 sont surlignés en vert clair</caption><thead><tr><th>Triade</th><th>Val. obs.</th><th>Min.</th><th>Max.</th><th><em>M</em></th><th>Pr(<em>X</em> ≥ Obs)</th><th>Pr(<em>X</em> ≤ Obs)</th></tr></thead><tbody><tr><td>003</td><td>1'013</td><td>925</td><td>959</td><td>937.5</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>012</td><td>114</td><td>207</td><td>263</td><td>243.2</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><td>102</td><td>86</td><td>83</td><td>119</td><td>106.4</td><td>0.9995</td><td>0.0005</td></tr><tr><td>021D</td><td>1</td><td>0</td><td>15</td><td>4.923</td><td>0.999</td><td>0.0255</td></tr><tr><td>021U</td><td>79</td><td>0</td><td>14</td><td>4.926</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>021C</td><td>0</td><td>1</td><td>21</td><td>9.794</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><td>111D</td><td>28</td><td>1</td><td>18</td><td>9.148</td><td>0</td><td>1</td></tr><tr><td>111U</td><td>1</td><td>2</td><td>20</td><td>9.169</td><td>1</td><td>0</td></tr><tr><td>030T</td><td>0</td><td>0</td><td>5</td><td>0.353</td><td>1</td><td>0.704</td></tr><tr><td>030C</td><td>0</td><td>0</td><td>2</td><td>0.1265</td><td>1</td><td>0.8815</td></tr><tr><td>201</td><td>5</td><td>0</td><td>11</td><td>3.43</td><td>0.2375</td><td>0.898</td></tr><tr><td>120D</td><td>0</td><td>0</td><td>2</td><td>0.1870</td><td>1</td><td>0.8255</td></tr><tr><td>120U</td><td>0</td><td>0</td><td>3</td><td>0.167</td><td>1</td><td>0.8465</td></tr><tr><td>120C</td><td>0</td><td>0</td><td>4</td><td>0.38</td><td>1</td><td>0.679</td></tr><tr><td>210</td><td>1</td><td>0</td><td>4</td><td>0.2995</td><td>0.2615</td><td>0.967</td></tr><tr><td>300</td><td>2</td><td>0</td><td>1</td><td>0.0275</td><td>0</td><td>1</td></tr></tbody></table>

Les résultats des tests CUG sont ajoutés au tableau 4.11 sous la forme de cinq colonnes : la troisième, la quatrième et la cinquième indiquent combien de triades d'une forme donnée sont observées dans les réseaux aléatoires (nombre minimum, nombre maximum et moyenne); la sixième, la proportion de valeurs simulées supérieures ou égales à la valeur
du réseau observé; et la septième, la proportion de valeurs simulées inférieures ou égales
à la valeur du réseau observé. La comparaison de ces deux dernières colonnes révèle des
disparités statistiques importantes. Les triades 003, 021U, 111D et 300 apparaissent en effet
plus fréquemment que prévu, tandis que les triades 012, 102, 021D, 021C et 111U sont moins
courantes qu'attendu.

On peut s'interroger sur la manière d'interpréter ces particularités structurelles. La fré-
quence élevée des triades 021U et 111D, comparées à la rareté de la triade 021C, suggère que
l'ambiguïté régulière des noms déverbaux tend à se structurer de manière radiale plutôt
que par ressemblance de famille <fnref n="57" />. En effet, les chaînes de relations unidirectionnelles de
type $A \to B \to C$ sont statistiquement très rares. Il apparaît par ailleurs que cette structure
radiale s'oriente très distinctement vers le cœur du réseau, comme en témoignent la triade
021U et sa variante avec un lien bidirectionnel 111D, largement plus fréquentes que la triade
021D et sa voisine 111U. Ces résultats, cohérents avec ce qui a été relevé au sujet de la cen-
tralisation du réseau, poussent à s'intéresser au type de structure privilégié selon la partie
du lexique concerné. L'hypothèse peut être formulée que les déverbaux se singularisent
par une prédilection pour des structures d'ambiguïté radiale, par opposition au reste du
lexique nominal. Cette hypothèse serait bien sûr à vérifier avec un examen des structures
d'ambiguïté du lexique non construit, ou d'autres types de dérivés (p. ex. désadjectivaux).

Un autre résultat notable réside dans la sous-représentation des triades 012 et 102, qui ne
mettent en jeu qu'une seule relation entre trois sommets. Ce constat suggère une préférence
des déverbaux pour les relations multiples impliquant plus de deux types. L'importance
des structures tripartites dans l'espace sémantique des nominalisations semble en outre
confirmée par la fréquence marquée de la triade 300, qui reste toutefois le seul ensemble à
trois relations a être statistiquement intéressant (*vs* 030C, 030T, 120C, 120D, 120U et 210). On
peut avancer l'idée que les occurrences de triade 300 sont principalement dues aux règles
tripartites « réciproques », et ainsi peut-être aux microparadigmes relevés précédemment
(cf. figure 4.8), bien que ces occurrences puissent théoriquement résulter de combinaisons
de règles bipartites.

## 4.4 Bilan

Ce chapitre visait d'une part à quantifier et à décrire les différentes associations sémantiques instanciées par les noms déverbaux, et d'autre part à mettre au jour de potentiels mécanismes d'extension sémantique à l'œuvre derrière ces schémas d'ambiguïté. Nous résumons ci-dessous nos principaux résultats.

**Non-arbitrarité et motivation** L'ambiguïté des noms déverbaux est jalonnée par un nombre important d'associations sémantiques, la plupart du temps très peu fréquentes. Une

<footnote n="57">57. Darmesteter (1887, p. 73-83) distinguait déjà il y a plus de cent ans les « transformations » de sens par « rayonnement » de celles par « enchaînement ».</footnote>
### 4.4. Bilan

analyse d'association a révélé qu'une partie des schémas observés ne peuvent être imputés au hasard, ce qui peut amener à penser que la cooccurrence de types sémantiques est potentiellement motivée. Cette motivation pourrait s'expliquer en grande partie par des relations sémantiques de type métonymique entre types.

**Contenu des associations** Notre analyse a confirmé de manière quantitative l'existence de plusieurs associations ayant déjà fait l'objet de travaux par le passé (p. ex. événement/résultat, agent/instrument), en apportant toutefois un éclairage plus fin sur leur contenu, tant sur le plan ontologique que relationnel. Elle a aussi dévoilé un certain nombre d'associations encore largement inconnues (p. ex. événement/événement collectif, événement/objet naturel).

**Structure des relations** Il ressort des analyses que les associations régulières peuvent être composées de deux, mais aussi de trois types sémantiques, signalant potentiellement l'existence de microparadigmes sémantiques dans le système sémantique des nominalisations. Il apparaît par ailleurs que la régularité entre types peut se doubler d'une régularité intratypes, comme en témoigne la présence marquée de facettes sémantiques parmi les schémas examinés. Enfin, il a aussi été montré que les associations entre types sont tendanciellement dirigées (si *A* implique *B*, *B* n'implique pas nécessairement *A*). Ces préférences pourraient refléter le caractère plus ou moins asymétrique de schémas d'extension conceptuelle à l'œuvre dans la constitution de formes déverbales ambiguës.

**Organisation systémique** Une analyse de réseau fondée sur les règles d'association précédemment extraites a montré que l'ambiguïté des noms déverbaux présente une organisation hiérarchique très centralisée, prenant essentiellement la forme d'un réseau en étoile dont le cœur est le type sémantique Événement-TRANSPOSITION. Ces résultats ont au moins deux implications potentielles : que l'ambiguïté des nominalisations se structure radialement plutôt que par ressemblance de famille, mais aussi que la sémantique des noms déverbaux se différencie probablement par certains aspects de celle du lexique simple en raison de la présence du verbe en ascendant morphologique.

Nos résultats soulignent dans l'ensemble l'importance que revêt la construction morphologique pour l'ambiguïté des déverbaux. Le prochain et dernier chapitre nous servira à explorer plus avant ce phénomène, en considérant à la fois les procédés morphologiques et les propriétés des verbes de base des nominalisations.
# Chapitre 5

## L'ambiguïté nominale au prisme de la construction morphologique

La littérature s'accorde généralement sur le fait que plusieurs contraintes d'ordre morphologique pèsent sur les catégories de sens instanciées par les noms déverbaux. En français, certains procédés morphologiques nominalisateurs sont connus pour leurs préférences sémantiques : par exemple, -aire forme régulièrement des noms d'humain comme *abonnataire* et *signataire* (Schnedecker & Aleksandrova, 2016); -age et -ment, des noms d'événement comme *nettoyage* et *déblaïement* (Fradin, 2016); et -ance, des noms de qualité comme *rutilance* et des noms de procès comme *accoutumance* (Dal & Namer, 2010). Les propriétés sémantiques des verbes de base des nominalisations, qu'il s'agisse de l'aspect lexical ou du type de procès décrit, sont aussi fréquemment évoquées dans ce contexte. Nous l'avons vu dans le chapitre 1, l'Aspect Preservation Hypothesis (Fábregas et al., 2012) postule qu'un nom construit peut répliquer l'aspect lexical du verbe dont il dérive s'il dénote une éventualité. Aussi le verbe d'activité *patiner* amène-t-il naturellement au nom d'activité *patinage*, le verbe d'état *espérer* au nom d'état *espérance*, et le verbe d'accomplissement *façonner* au nom d'accomplissement *façonnement*. S'agissant des rôles sémantiques, on reconnaît volontiers que les dérivés peuvent lexicaliser des arguments syntaxiques ou sémantiques de leurs bases. Par exemple, les noms dénotant des instruments sont souvent liés à des verbes requérant un participant instrumental (Plag et al., 2023).

Ces contraintes peuvent, selon toute vraisemblance, également s'étendre à l'ambiguïté des nominalisations. Rappelons que selon Scott (2010, p. 713), le suffixe -ung en allemand serait le seul procédé morphologique permettant de former régulièrement des noms déverbaux actionnels avec une seconde lecture concrète (p. ex. *Tätowierung* 'action de tautouer'/'tatouage'). Pour le français, Huyghe et Lombard (2022) ont examiné comment la télicité du verbe peut conduire à la polysémie événement/résultat dans le cas des noms déverbaux en -age. Enfin, concernant les types de procès décrits, Melloni (2011, p. 239) suggère
## 5.1. Procédés morphologiques

que les verbes de création sont intimement liés à la forme de polysémie événement/produit en italien (p. ex. *costruzione* 'action de construire'/'résultat de l'action de construire').

Il reste qu'une étude systématique et à grande échelle de ces phénomènes manque encore. Dans ce qui suit, nous cherchons ainsi à développer l'analyse holistique des associations sé-mantiques proposée dans le chapitre précédent en évaluant dans quelle mesure et de quelle façon la construction morphologique peut conditionner l'ambiguïté des noms déverbaux. Nous nous attardons en particulier sur l'influence que peuvent avoir les procédés morpholo-giques (section 5.1), ainsi que les propriétés sémantiques des verbes de base (section 5.2) sur la construction de nominalisations ambiguës. La dernière partie de ce chapitre examine enfin de quelle manière ces deux catégories d'attributs peuvent collaborer (section 5.3), de possibles affinités entre verbes et procédés morphologiques étant en effet possibles.

Quelques mots sur notre méthodologie avant de commencer. Si dans la section 5.1 nous reprenons essentiellement certains outils employés dans le chapitre précédent (analyse d'association standard et analyse de réseau), les résultats présentés dans les sections 5.2 et 5.3 reposent en revanche sur une version dite « séquentielle » de l'analyse d'association (Agrawal & Srikant, 1995), qui rend possible l'identification de motifs d'association récurrents dans des listes ordonnées d'éléments. En pratique, nous cherchons ainsi à déchiffrer (i) quelles propriétés sémantiques des bases verbales et/ou quels procédés morphologiques sont les plus à même de déclencher (ii) la réalisation de certaines catégories sémantiques ou formes d'ambiguïté par les dérivés. Le tableau 5.1 illustre un extrait de l'input et de l'output d'une extraction de règles séquentielles effectuée sur nos données.

<table><caption>TABLEAU 5.1 – Extrait de l’input (propriétés morphosémantiques) et de l’output (types sémantiques uniques ou ensembles de types sémantiques) d’une extraction de règles séquentielles</caption><thead><tr><td>Propriété(s) morphosémantique(s)</td><td>Type(s) sémantique(s) combiné(s)</td></tr></thead><tbody><tr><td>{V à télicité variable, V à objet patientif, Suffixe -ion}</td><td>⇒ {Evt*Sta-TSP}</td></tr><tr><td>{Suffixe -ing}</td><td>⇒ {Dom-TSP}</td></tr><tr><td>{V duratif, V télique, V à sujet agentif, Suffixe -age}</td><td>⇒ {Evt-TSP, Art-RES}</td></tr><tr><td>{V télique, V à objet patientif, Suffixe -ure}</td><td>⇒ {Evt-TSP, Nat-RES}</td></tr><tr><td>{V duratif, V à objet patientif, Suffixe -oir}</td><td>⇒ {Art-INS, Art-LOC}</td></tr></tbody></table>

## 5.1 Procédés morphologiques

Cette section teste l'hypothèse selon laquelle les procédés morphologiques peuvent influencer les cooccurrences de sens possibles dans le domaine nominal. Vu sous un autre angle, ce postulat revient à affirmer que la capacité à former des mots régulièrement ambigus entre plusieurs types sémantiques pourrait constituer un trait distinctif des procédés
morphologiques. Nous rappelons à ce titre la distinction établie dans le chapitre 1 entre
deux notions proches mais distinctes, à savoir l'ambiguïté lexicale et la « polysémie » affixale,
que nous nommerons désormais « polyfonctionnalité affixale » pour plus de clarté. Comme
indiqué précédemment, ces deux phénomènes ne sont pas équivalents. Le fait qu'un affixe
soit associé à plusieurs fonctions sémantiques n'implique pas nécessairement que tous ses
dérivés les réalisent conjointement. Inversement, le fait qu'une nominalisation instancie
plusieurs types sémantiques n'implique pas que le procédé morphologique avec lequel
elle est formée ait ces sens pour fonctions sémantiques – notamment en cas d'extension
figurative idiosyncrasique (Salvadori & Huyghe, 2023).

Notre étude du rapport entre ambiguïté lexicale et polyfonctionnalité affixale se divise
en deux étapes. Seront premièrement examinées les potentialités sémantiques des procé-
dés morphologiques au niveau du lexème (p. ex. *accordeur*₁ ‘personne qui accorde’, *ac-
cordeur*₂ ‘instrument pour accorder’) et du vocable (p. ex. *accordeur* ‘personne qui accor-
de’/‘instrument pour accorder’) (section 5.1.1). Nous chercherons en particulier à déterminer
quelles catégories sémantiques sont réalisées par quel procédé morphologique et à quelle
fréquence, mais surtout à vérifier si l’ambiguïté des dérivés déverbaux varie en fonction du
suffixe ou de la forme de conversion qu’ils représentent. Pour approfondir notre examen
d’un point de vue statistique, nous proposerons dans un second temps (section 5.1.2) une
 étude de cas portant sur les procédés morphologiques les plus polyfonctionnels de notre
base de données (–*ion*, –*age*, –*ment*, –*ure*, –*erie*, conversion sur thèmes 0 et 12). Cette étude
prendra la forme d’une analyse d’association couplée à une analyse de réseau, suivant la
méthodologie en deux parties employée dans le chapitre précédent. L’objectif sera ici de
proposer une analyse plus formelle des particularités sémantiques des dérivés ambigus
construits avec ces différents procédés, tant sur le plan de l’interdépendance des catégories
sémantiques (analyse d’association) que sur celui de leurs relations structurelles (analyse de
réseau).

**5.1.1 Premières considérations**

Nous avons jusqu'à présent éludé la place que peuvent prendre les procédés morpho-
logiques dans le sémantisme des nominalisations. Dans ce qui suit, nous revenons ainsi
sur ce que permettent « sémantiquement » les suffixes et les formes de conversion du point
de vue lexématique, puis présentons quelques considérations relatives au rapport entre
polyfonctionnalité affixale et ambiguïté nominale.

Richesse sémantique et fréquence de réalisation

La figure 5.1 illustre les différents types sémantiques réalisés au moins deux fois par les
46 procédés morphologiques recensés dans la base de données. Ce seuil arbitraire de deux
occurrences vise à éliminer autant que possible les types sémantiques qui pourraient être
<figure><img src="image_49.png" /><figcaption>FIGURE 5.1 – Types sémantiques combinés par procédé morphologique. Seuls les types instanciés au moins deux fois par un procédé morphologique sont représentés. Les couleurs renseignent sur le pourcentage de dérivés formés avec un procédé morphologique donné. Les procédés morphologiques sont classés de bas en haut, du moins polyfonctionnel au plus polyfonctionnel. Les types sont classés de gauche à droite, du moins mobilisé au plus mobilisé</figcaption></figure>
idiosyncrasiques et résulter d'effets de lexicalisation, ne dépendant ainsi pas de la dérivation
elle-même (Salvadori & Huyghe, 2023) <fnref n="58" />.

Un premier résultat intéressant concerne ici le nombre de types sémantiques combinés
instanciés par ces différents suffixes et formes de conversion. Les plus riches sémantiquement
sont dans l'ordre : le suffixe -ion (n = 35 types), la conversion sur thème 0 (n = 34), -age
(n = 23), -ment (n = 23), la conversion sur thème 12 (n = 23), -erie (n = 22) et -ure (n =
21). À l'autre bout du spectre, quelques suffixes ne réalisent qu'un seul type sémantique :
-ail, -ain, -asse, -eresse, -eur (fém.), -eure et -ise. Un second résultat notable touche à la
fréquence de réalisation (calculée en nombre de lexèmes) des différents types. Les procédés
morphologiques les plus polyfonctionnels manifestent une préférence marquée pour un
(conversion sur thèmes 0 et 12) ou deux (-ion, -age, -ment) types particuliers, soit Événement-
TRANSPOSITION et Événement*État-TRANSPOSITION, tout en réalisant de nombreuses autres
catégories de sens à des fréquences relativement basses. À l'inverse, d'autres suffixes sont
plus équilibrés sémantiquement (p. ex. -in, -elle).

Capacités de réalisation ambiguë

Nous pouvons chercher à déterminer si les différents procédés morphologiques ont une
influence sur l'ambiguïté de leurs dérivés, en commençant par examiner le taux d'ambiguïté
nominale qui leur est associé. L'ambiguïté est évaluée ici sans tenir compte des sens figurés
(n = 113) et uniquement pour les types réalisés au moins deux fois par un procédé, afin de
maintenir la cohérence avec le nombre de types mentionnés précédemment. Comme le
montre le tableau 5.2, nos résultats révèlent d'importantes disparités entre les différents
procédés morphologiques. 14 d'entre eux (p. ex. -aire (fém.), -eresse, -eure, -onne, -ot) –
souvent agentifs et féminins – ne forment que des vocables monosémiques, alors que 5 autres
sont au contraire associés à des taux d'ambiguïté nominale supérieurs à 1.3 (-erie, conversion
sur thème 0, -ure, -ing, -ine). Si le taux identifié pour -ine n'est de toute évidence pas très
informatif du fait du peu de vocables impliqués (n = 3), on peut en revanche estimer que ceux
obtenus pour -erie, la conversion sur thème 0, -ure et -ing traduisent des comportements
sémantiques particuliers qu'il serait intéressant d'examiner plus avant.

Nous ajoutons également au tableau 5.2 (dernière colonne) une mesure représentant la
combinaison entre ambiguïté nominale et polyfonctionnalité des procédés morphologiques,
de manière à documenter l'envergure sémantique de ces derniers. Il s'agit essentiellement
d'un calcul de pondération (i.e. l'ambiguïté moyenne divisée par le nombre de types), où un
score de 1 indique que chaque mot en -x instancie toutes les fonctions possibles de -x. Cette
information répond (notamment pour les procédés polyfonctionnels) à la question de savoir
à quel point un procédé est « généreux » dans l'attribution de ses types à ses dérivés. Si l'on
exclut les procédés morphologiques monofonctionnels (p. ex. -ail, -ain, -asse), les résultats

<footnote n="58">58. Comme dans le chapitre précédent, nous avons aussi exclu les 113 sens figuratifs pour les analyses présentées ci-dessous.</footnote>
## 5.1. Procédés morphologiques

indiquent dans l'ensemble que plus un procédé morphologique est polyfonctionnel, moins il tend à répartir largement ses types entre ses dérivés.

<table><thead><tr><th>Procédé</th><th>Vocables</th><th>Sens</th><th>Ambig. moyenne</th><th>ET</th><th>Types sémantiques</th><th>Pondération</th></tr></thead><tbody><tr><td>-ade</td><td>131</td><td>150</td><td>1.15</td><td>0.39</td><td>11</td><td>0.10</td></tr><tr><td>-age</td><td>1'047</td><td>1'209</td><td>1.15</td><td>0.40</td><td>23</td><td>0.05</td></tr><tr><td>-ail</td><td>3</td><td>3</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>-aille</td><td>13</td><td>16</td><td>1.23</td><td>0.44</td><td>5</td><td>0.25</td></tr><tr><td>-ain</td><td>5</td><td>5</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>-aire (fém.)</td><td>40</td><td>40</td><td>1</td><td>0</td><td>2</td><td>0.50</td></tr><tr><td>-aire (masc.)</td><td>59</td><td>63</td><td>1.07</td><td>0.25</td><td>5</td><td>0.21</td></tr><tr><td>-aison</td><td>94</td><td>106</td><td>1.13</td><td>0.37</td><td>9</td><td>0.13</td></tr><tr><td>-ance/-ence</td><td>145</td><td>179</td><td>1.23</td><td>0.47</td><td>13</td><td>0.09</td></tr><tr><td>-ant/-ent</td><td>127</td><td>134</td><td>1.06</td><td>0.23</td><td>18</td><td>0.06</td></tr><tr><td>-ante/-ente</td><td>87</td><td>89</td><td>1.02</td><td>0.15</td><td>14</td><td>0.07</td></tr><tr><td>-ard</td><td>53</td><td>55</td><td>1.04</td><td>0.19</td><td>7</td><td>0.15</td></tr><tr><td>-arde</td><td>30</td><td>30</td><td>1</td><td>0</td><td>3</td><td>0.33</td></tr><tr><td>-asse</td><td>2</td><td>2</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>-eau</td><td>14</td><td>15</td><td>1.07</td><td>0.27</td><td>4</td><td>0.27</td></tr><tr><td>-elle</td><td>8</td><td>9</td><td>1.12</td><td>0.35</td><td>3</td><td>0.38</td></tr><tr><td>-er</td><td>16</td><td>16</td><td>1</td><td>0</td><td>2</td><td>0.50</td></tr><tr><td>-er/-ier</td><td>84</td><td>87</td><td>1.04</td><td>0.19</td><td>3</td><td>0.35</td></tr><tr><td>-ère/-ière</td><td>75</td><td>80</td><td>1.07</td><td>0.25</td><td>5</td><td>0.21</td></tr><tr><td>-eresse</td><td>3</td><td>3</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>-erie</td><td>243</td><td>363</td><td>1.49</td><td>0.66</td><td>22</td><td>0.07</td></tr><tr><td>-et</td><td>17</td><td>20</td><td>1.18</td><td>0.39</td><td>4</td><td>0.29</td></tr><tr><td>-ette</td><td>86</td><td>100</td><td>1.16</td><td>0.46</td><td>10</td><td>0.12</td></tr><tr><td>-eur (fém.)</td><td>2</td><td>2</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>-eur (masc.)</td><td>936</td><td>1'054</td><td>1.13</td><td>0.35</td><td>14</td><td>0.08</td></tr><tr><td>-eure</td><td>52</td><td>52</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>-euse</td><td>592</td><td>690</td><td>1.17</td><td>0.38</td><td>9</td><td>0.13</td></tr><tr><td>-in</td><td>8</td><td>8</td><td>1</td><td>0</td><td>3</td><td>0.33</td></tr><tr><td>-ine</td><td>3</td><td>4</td><td>1.33</td><td>0.58</td><td>2</td><td>0.67</td></tr><tr><td>-ing</td><td>27</td><td>37</td><td>1.37</td><td>0.56</td><td>5</td><td>0.27</td></tr><tr><td>-ion</td><td>796</td><td>901</td><td>1.13</td><td>0.38</td><td>35</td><td>0.03</td></tr><tr><td>-is</td><td>80</td><td>94</td><td>1.18</td><td>0.38</td><td>12</td><td>0.10</td></tr><tr><td>-ise</td><td>2</td><td>2</td><td>1</td><td>0</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>-ment</td><td>705</td><td>762</td><td>1.08</td><td>0.28</td><td>23</td><td>0.05</td></tr><tr><td>-oir/-oire</td><td>142</td><td>156</td><td>1.10</td><td>0.30</td><td>11</td><td>0.10</td></tr><tr><td>-oire</td><td>19</td><td>21</td><td>1.11</td><td>0.32</td><td>4</td><td>0.28</td></tr><tr><td>-on</td><td>65</td><td>69</td><td>1.06</td><td>0.24</td><td>12</td><td>0.09</td></tr><tr><td>-onne</td><td>8</td><td>8</td><td>1</td><td>0</td><td>2</td><td>0.50</td></tr><tr><td>-ot</td><td>7</td><td>7</td><td>1</td><td>0</td><td>2</td><td>0.50</td></tr></tbody></table>
Chapitre 5. L'ambiguïté nominale au prisme de la construction morphologique

<table><caption>TABLEAU 5.2 – Analyse des différents procédés morphologiques (classés par ordre alphabétique) en termes de nombre de vocables, nombre de sens, ambiguïté moyenne au niveau nominal (avec écart-type) et nombre de fonctions sémantiques. L'ambiguïté est calculée sans les sens figuratifs (n = 113) et uniquement pour les types réalisés au moins deux fois par un procédé. Les 5 valeurs les plus élevées sont à chaque fois surlignées en vert</caption><thead><tr><th>Procédé</th><th>Vocables</th><th>Sens</th><th>Ambig. moyenne</th><th>ET</th><th>Types sémantiques</th><th>Pondération</th></tr></thead><tbody><tr><td>-ote/-otte</td><td>7</td><td>7</td><td>1</td><td>0</td><td>3</td><td>0.33</td></tr><tr><td>-rice</td><td>102</td><td>105</td><td>1.03</td><td>0.17</td><td>4</td><td>0.26</td></tr><tr><td>-ure</td><td>202</td><td>291</td><td>1.44</td><td>0.75</td><td>21</td><td>0.07</td></tr><tr><td>Conv - Thème 0</td><td>264</td><td>393</td><td>1.49</td><td>0.78</td><td>34</td><td>0.04</td></tr><tr><td>Conv. - Thème 12</td><td>151</td><td>181</td><td>1.20</td><td>0.43</td><td>23</td><td>0.05</td></tr><tr><td>Conv. - Thème 13</td><td>58</td><td>63</td><td>1.09</td><td>0.28</td><td>14</td><td>0.08</td></tr><tr><td>Conv. - Infinitif</td><td>35</td><td>43</td><td>1.23</td><td>0.43</td><td>7</td><td>0.18</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_50.png" /><figcaption>FIGURE 5.2 – Rapport entre richesse sémantique et nombre moyen de sens par vocable pour 34 procédés morphologiques. Une courbe de lissage obtenue par régression locale (LOESS) est ajoutée pour montrer la tendance générale</figcaption></figure>

Ces premiers résultats nous conduisent à vouloir estimer la relation entre la richesse sémantique des différents procédés morphologiques (appréhendée ici à travers le nombre de types sémantiques combinés auxquels ils sont associés) et le taux d'ambiguïté moyen de leurs dérivés. En d'autres termes, nous cherchons à déterminer si plus un procédé morphologique est polyfonctionnel, plus les mots qu'il produit ont de sens. Nous effectuons pour ce faire un test de corrélation de Kendall en excluant les procédés morphologiques (n = 12) pour lesquels moins de 10 vocables sont identifiés et dont les taux d'ambiguïté sont de ce fait peu informatifs : -asse, -eur (fém.), -ise, -ine, -ail, -eresse, -ain, -ot, -ote, -elle, -in et -onne. Les résultats de ce test indiquent qu'il existe une corrélation statistiquement significative entre
5.1. *Procédés morphologiques*

richesse sémantique et taux d'ambiguïté nominale ($r_T$ = 0.36, *p* < 0.01), suggérant que lorsque
la première augmente, le second tend à augmenter également (voir figure 5.2). Certaines
exceptions peuvent néanmoins être relevées. Le taux d'ambiguïté moyen des vocables formés
avec -ion n'atteint par exemple que 1.13 sens par nom, alors même que ce suffixe réalise au
moins deux fois 35 types sémantiques différents.

Sur un plan plus qualitatif, il paraît enfin pertinent de se demander comment les diffé-
rents types sémantiques répertoriés dans la figure 5.1 se combinent dans des configurations
d'ambiguïté suivant le suffixe ou la forme de conversion. Un examen manuel des données
confirme que les procédés morphologiques peuvent contraindre, à des degrés divers, les as-
sociations sémantiques qu'instancient leurs dérivés; aucun d'entre eux ne donne en effet lieu
aux mêmes associations de catégories sémantiques dans les mêmes proportions. Puisqu'il se-
rait de toute évidence fastidieux et peu informatif de vouloir recenser exhaustivement toutes
les associations observées, nous proposons dans le tableau 5.3 une sélection d'associations
se distinguant par leur fréquence élevée pour 15 suffixes et 3 formes de conversion.

Plusieurs éléments intéressants émergent de cet aperçu. Nos résultats corroborent d'une
part certaines affinités déjà établies dans la littérature entre procédés morphologiques et
associations de catégories sémantiques. Par exemple, plusieurs suffixes « événementiels »
(-age, -ion, -ment, -ure) montrent une préférence marquée pour l'alternance événement/ré-
sultat à travers les variantes Événement-TRANSPOSITION/Artéfact-RÉSULTAT et Événement-
TRANSPOSITION/Objet naturel-RÉSULTAT. D'autres associations peuvent aussi être relevées à
un niveau plus spécifique : Événement-TRANSPOSITION/Artéfact-INSTRUMENT pour le suffixe
-age (Ferret & Villoing, 2015); Entité animée-AGENT/Artéfact-INSTRUMENT pour le suffixe
-eur (Huyghe & Tribout, 2015); ou encore Artéfact-INSTRUMENT/Artéfact-LIEU pour le suffixe
-oir (Namer & Villoing, 2008). Les résultats révèlent d'autre part une série de préférences
encore inconnues de la littérature – à notre connaissance du moins. Les suffixes -ade et
-aison semblent par exemple avantager l'association Événement-TRANSPOSITION/Événe-
ment-Collectif-TRANSPOSITION, avec la nuance supplémentaire que le type Événement-Col-
lectif-TRANSPOSITION correspond plus spécifiquement à des saisons ou des périodes de
l'année dans le cas des dérivés en -aison :

(136) a. *cueillaison* 'action de cueillir' / 'période de l'année durant laquelle on cueille'

b. *montaison* 'migration d'un saumon' / 'saison où les saumons remontent des cours d'eau'

c. *fauchaison* 'action de faucher' / 'saison où l'on fauche'

Il ressort par ailleurs de l'analyse que plusieurs suffixes associent volontiers des catégories de
sens événementielles : Événement-TRANSPOSITION/Domaine-TRANSPOSITION dans le cas de
la conversion sur thème 0, -age, -ing ; et Événement-TRANSPOSITION/Propriété-CAUSE dans le
cas de -ance et -erie. Nous notons enfin deux formes de préférence dans le cadre spécifique de
la conversion : le patron Événement-TRANSPOSITION/Quantité-ÉTENDUE pour la conversion
sur thème 12, qui semble procéder de l'appétence plus générale de ce procédé morpholo-
<table><caption>TABLEAU 5.3 – Associations entre types sémantiques les plus fréquentes pour une sélection de procédés morphologiques</caption><thead><tr><th>Procédé morphologique</th><th>Association</th><th>Exemple</th><th>Nombre de vocables</th></tr></thead><tbody><tr><td>-ade</td><td>Evt-TSP/Evt-Coll-TSP</td><td>bousculade 'action de bousculer'/'remous de foule'</td><td>6</td></tr><tr><td rowspan="3">-age</td><td>Evt-TSP/Art-RES</td><td>collage 'action de coller'/'composition artistique'</td><td>49</td></tr><tr><td>Evt-TSP/Dom-TSP</td><td>jonglage 'action de jongler'/'art de jongler'</td><td>19</td></tr><tr><td>Evt-TSP/Art-INS</td><td>drapage 'action de draper'/'drap'</td><td>12</td></tr><tr><td>-aison</td><td>Evt-TSP/Evt-Coll-TSP</td><td>olivaison 'action de cueillir des olives'/'saison où l'on cueille des olives'</td><td>6</td></tr><tr><td>-ance</td><td>Evt-TSP/Ppt-CAU</td><td>abstinence 'action de s'abstenir'/'capacité à s'abstenir'</td><td>6</td></tr><tr><td>-ant</td><td>Art-CAU/Ppt-CAU</td><td>croquant 'biscuit qui croque sous la dent'/'capacité à croquer sous la dent'</td><td>3</td></tr><tr><td rowspan="2">-erie</td><td>Cog*Evt-TSP/Ppt-CAU</td><td>radoterie 'discours radoté'/'propension à radoter'</td><td>22</td></tr><tr><td>Evt-TSP/Ppt-CAU</td><td>lambinerie 'fait de lambiner'/'propension à lambiner'</td><td>19</td></tr><tr><td rowspan="2">-eur (masc.)</td><td>Dom-TSP/Art*Ist-AGT</td><td>mégisserie 'art de préparer les cuirs'/'entreprise qui prépare des cuirs'</td><td>15</td></tr><tr><td>Anm-AGT/Art-INS</td><td>éplucheur 'personne qui épluche'/'objet servant à éplucher'</td><td>91</td></tr><tr><td>Anm-AGT/Ist-AGT</td><td>promoteur 'personne qui promeut'/'société qui promeut'</td><td>7</td></tr><tr><td>-euse</td><td>Anm-AGT/Art-INS</td><td>brodeuse 'personne qui brode'/'machine à broder'</td><td>89</td></tr><tr><td>-ière</td><td>Anm-AGT/Art-INS</td><td>facturière 'personne qui facture'/'machine pour la facturation'</td><td>4</td></tr><tr><td>-ing</td><td>Evt-TSP/Dom-TSP</td><td>coaching 'action de coacher'/'activité de mentorat'</td><td>4</td></tr><tr><td>-ion</td><td>Evt-TSP/Art-RES</td><td>macération 'action de macérer'/'préparation macérée'</td><td>8</td></tr><tr><td>-is</td><td>Evt-TSP/Nat-RES</td><td>brûlis 'action de défricher par le feu'/'terrain brûlé'</td><td>5</td></tr><tr><td rowspan="3">-ment</td><td>Evt-TSP/Art-RES</td><td>cuirassement 'action de cuirasser'/'cuirasse'</td><td>8</td></tr><tr><td>Evt-TSP/Nat-RES</td><td>vomissement 'action de vomir'/'matière vomie'</td><td>8</td></tr><tr><td>Evt*Sta-TSP/Nat-RES</td><td>enflement 'action d'enfler'/'enflure'</td><td>5</td></tr><tr><td>-oir</td><td>Art-LOC/Art-INS</td><td>équarrissoir 'endroit où l'on équarrit'/'instrument pour équarrir'</td><td>9</td></tr><tr><td rowspan="2">-ure</td><td>Evt-TSP/Art-RES</td><td>jaspure 'action de jasper'/'bigarrure'</td><td>11</td></tr><tr><td>Evt-TSP/Nat-RES</td><td>tonture 'action de tondre'/'déchet de matière tondue'</td><td>7</td></tr><tr><td rowspan="2">Conversion - Thème 0</td><td>Evt-TSP/Dom-TSP</td><td>voltige 'action de voltiger'/'art de voltiger'</td><td>7</td></tr><tr><td>Evt-TSP/Nat-RES</td><td>labour 'action de labourer'/'terre labourée'</td><td>6</td></tr><tr><td rowspan="2">Conversion - Thème 12</td><td>Evt-TSP/Nat-RES</td><td>percée 'action de percer'/'trou percé'</td><td>3</td></tr><tr><td>Evt-TSP/Qua-EXT</td><td>pesée 'action de peser'/'quantité pesée'</td><td>3</td></tr><tr><td>Conversion - Infinitif</td><td>Evt-TSP/Art-PAT</td><td>goûter 'action de faire une collation'/'nourriture consommée en goûtant'</td><td>4</td></tr></tbody></table>
### 5.1. Procédés morphologiques

gique pour les noms de quantité, construits sur base verbale ou nominale (p. ex. *bouchée*, *brassée*, *chiée*, *flopée*, *pincée*, *trifouillée*); et l'association Événement-TRANSPOSITION/Artéfact-PATIENT pour la conversion de forme infinitive (137), qui s'inscrit dans le champ sémantique très restreint des repas (cf. Barque et al., 2014).

(137) a. petit-déjeuner 'action de petit-déjeuner'/'nourriture consommée en petit-déjeunant'

b. goûter 'action de faire une collation'/'nourriture consommée en goûtant'

c. dîner 'action de dîner'/'nourriture consommée en dînant'

### 5.1.2 Étude de cas : les réseaux d'associations des procédés les plus poly-fonctionnels

Les différents schémas d'association que nous venons de mettre en évidence sont certes intéressants, mais n'ont pour l'instant reçu aucune validation statistique. Dans le prolongement de la précédente partie, cette section est dévolue à une analyse plus formelle du rôle joué par les procédés morphologiques dans la construction de l'ambiguïté des noms déverbaux. Nous nous soumettons pour ce faire au même exercice exploratoire que dans le chapitre 4. Il s'agira premièrement de mettre au jour des règles d'association orientées et non aléatoires entre types sémantiques pour différents procédés morphologiques, puis de construire, à partir de ces ensembles de règles, des réseaux d'associations pouvant être contrastés et comparés.

Nous choisissons de concentrer notre analyse sur les procédés instanciant au moins deux fois plus de 20 types sémantiques différents, à savoir -ion (n = 35 types), la conversion sur thème 0 (n = 34), -age (n = 23), -ment (n = 23), la conversion sur thème 12 (n = 23), -erie (n = 22) et -ure (n = 21). Au-delà du fait qu'elle garantit une certaine richesse sémantique *a priori* fructueuse pour l'analyse, cette sélection se justifie à nos yeux pour plusieurs raisons.

**Conversion sur thèmes 0 et 12** L'inclusion de formes de conversion permet de comparer directement sémantique de la suffixation et sémantique de la conversion, un sujet de recherche où persistent de nombreuses zones d'ombre malgré un nombre croissant d'études comparatives (Missud & Villoing, 2021; Barbu Mititelu et al., 2023; Valera, 2023; inter alia).

**-age, -ion et -ment** Ces trois suffixes sont régulièrement traités comme des « rivaux » dans la littérature en vertu du fait que leurs dérivés investissent des types sémantiques similaires (Dal et al., 2018; Wauquier, 2020; Huyghe et al., 2023; inter alia). Déceler des différences, même minimes, dans la réalisation ambiguë de leurs dérivés pourrait souligner la nécessité de prendre en compte l'ambiguïté lexicale dans les analyses portant sur la rivalité ou la similarité affixale.

**-erie et -ure** Ces deux suffixes ont fait l'objet d'un nombre de travaux limité en comparaison d'autres procédés nominalisateurs en français (mais voir Drapeau & Boulanger, 1982;
Temple, 1991, 1996; Lecomte, 1997; *inter alia*). Comme nous l'avons vu plus haut, ils sont pourtant associés à des niveaux élevés d'ambiguïté nominale laissant présager des découvertes intéressantes.

Ensembles de règles d'association

La première étape de notre étude de cas a consisté à détecter, pour chaque procédé mor-
phologique sélectionné, des règles de forme {A} ⇒ {B} s'entendant comme des associations
orientées et non aléatoires entre types sémantiques. Les étapes suivies pour arriver à ce
résultat sont sensiblement les mêmes que celles décrites pour la base de données générale
dans le chapitre précédent.

**Formatage des données** Un fichier de « transactions » représentant les différents types sémantiques instanciés par des vocables a premièrement été créé pour chaque procédé morphologique. Les sens figuratifs ont été exclus d'office (p. ex. *pâtisserie*₂ 'moulage en stuc' obtenu par métaphore à partir de *pâtisserie*₁ 'préparation sucrée').

**Extraction des règles d'association** Des règles d'association ont ensuite été extraites de chaque fichier de transactions à l'aide de l'algorithme *Apriori* (Agrawal et al., 1996). Comme dans le chapitre 4, le seuil de confiance a pour ce faire été fixé à 10 %. Les seuils de support ont en revanche été modulés de façon à ce que les associations identifiées s'appliquent à 2 vocables au minimum pour chaque procédé morphologique, assurant ainsi un socle commun de régularité.

**Nettoyage des règles** Enfin, les règles redondantes par rapport à d'autres (i.e. celles compor-
tant plus d'éléments et étant de qualité moindre) ou dont l'antécédent et le conséquent
n'étaient pas corrélés positivement (i.e. celles ayant obtenu un lift inférieur ou égal à 1)
ont été éliminées.

Nous proposons une vue d'ensemble des résultats de l'analyse d'association dans le
tableau 5.4 <fnref n="59" />. Plusieurs résultats intéressants se dégagent de cette synthèse. Nous notons
d'emblée une grande variabilité dans le nombre de règles retenues, allant de 4 pour la
conversion sur thème 12 à 52 pour la conversion sur thème 0, *a priori* sans corrélation directe
avec le nombre de vocables examinés. Presque trois fois plus de noms ont par exemple
été analysés dans le cas du suffixe *-ment* (n = 710) que dans le cas du suffixe *-erie* (n =
245), mais ce dernier donne lieu à un ensemble de règles plus important (n = 23 vs n = 10).
Un autre point d'intérêt concerne le nombre d'items inclus dans les règles des différents
ensembles. Si la majorité des règles extraites, tous procédés morphologiques confondus,
sont constituées d'un type sémantique en antécédent et d'un autre en conséquent, des
schémas d'ambiguïté à 3 (conversion sur thème 0, *-age*, *-erie*, *-ure*), voire à 4 (*-ure*) éléments
affleurent également. Enfin, d'importantes variations peuvent être observées quant aux taux

<footnote n="59">59. Des listes interactives des règles retenues pour chaque procédé sont accessibles à l'adresse https://osf.io/dpr
s6/?view_only=0cbb83b7036a4b608ec772386c2100f2.</footnote>