V er N om : une base de paires morphologiques acquise sur très gros corpus ( V er N om : a F rench derivational database acquired on a massive corpus) (2020)

Abstract: Alors qu’une part active de la recherche en morphologie dérivationnelle s’intéresse à la compétition qui oppose les suffixations construisant des noms d’événement à partir de verbes (-age, -ment, -ion, -ure, -ance, -ade, -aison), l’accès à des données en large quantité devient nécessaire pour l’application de méthodes quantitatives. Dans l’optique de réunir des paires de verbes et de noms morphologiquement reliés dans le cadre de ces suffixations rivales, nous présentons VerNom, une base morphologique comprenant 25 857 paires verbe-nom, construite automatiquement à partir d’un corpus massif issu du web.

## introduction nous présentons vernom, une ressource morphologique comprenant un ensemble de paires verbenom (et leurs fréquences d'apparition) collectées dans un large corpus issu du web. les paires ont été appariées morphologiquement de façon automatique, et elles recouvrent les principales dérivations construisant des noms d'événement à partir de verbes : les suffixations en -ion, -age, -ment, -ure, -ance, -ade et -aison. les données utilisées proviennent de frcow @xcite , un corpus de 9 milliards de mots issu du web francophone. la constitution de cette ressource a pour objectif de donner accès à une grande quantité de données "authentiques" du français écrit, pour permettre une analyse quantitative et qualitative de la compétition entre nominalisations rivales du français (construisant des noms déverbaux événementiels), qui constitue une part active de la recherche actuelle en morphologie dérivationnelle @xcite @xcite @xcite @xcite @xcite @xcite . vernom s'inscrit dans un contexte marqué par une relative carence, pour le français, de ressources purement dérivationnelles permettant des recherches avec des méthodes de modélisation quantitative. en effet, alors que les travaux sur la compétition morphologique tendent de plus en plus à s'appuyer sur ce type de méthode (par exemple, @xcite , on recense principalement deux ressources exploitables pour le français, le corpus nomage @xcite et la base lexicale démonette @xcite , qui s'appuie elle-même sur verbaction @xcite . bien que ces ressources soient extrêmement précieuses, en particulier parce qu'elles fournissent des annotations fines tant syntaxiquement que sémantiquement, voire morphologiquement et phonologiquement pour la seconde (qui en outre construit tout un réseau dérivationnel), elles ne répondent pas entièrement aux besoins d'une analyse quantitative à gros grain. en effet, la minutie des informations renseignées par ces ressources les conduit à traiter un jeu de données assez réduit (736 noms événementiels et 679 verbes pour nomage et 8848 paires v/n d'action pour démonette). par ailleurs, leurs lexiques n'enregistrent que peu de néologismes, indispensables au calcul de la productivité des schémas morphologiques. cette lacune tient au fait qu'ils sont issus soit du journal le monde (cf. nomage, basé sur le french treebanck d' @xcite , soit de dictionnaires (cf. démonette qui compte 6765 paires v/n d'action tirées de tlfnome). l'ensemble de ces contraintes nous a conduit à élaborer une nouvelle ressource qui réponde à ces objectifs spécifiques. à la suite @xcite , qui ont exploité le web pour collecter une liste extensive de paires verbe-nom d'action (notamment les suffixations en -age, -ment et -ion) en procédant à l'aide de règles, nous proposons de réactualiser les méthodes en nous basant sur un corpus plus massif et plus récent (2016) afin de récolter une plus grande quantité de données, plus diverses, regroupant toutes les suffixations déverbales construisant des noms d'événement, et qui permette en outre d'explorer de nombreux néologismes. dans cet article, nous décrivons la ressource en détail, les méthodes d'extraction des noms et des verbes et leur appariement, ainsi que l'évaluation des paires collectées. enfin, nous présentons une brève étude de la productivité des schémas morphologiques basée sur la ressource.