2014 Volume 55 Numéro 3
Direction : Thierry Poibeau et Shravan Vasishth
La compréhension du langage humain est l’un des problèmes centraux à la fois en sciences en cognitive et en traitement automatique des langues. Si les deux domaines partagent des méthodes communes, les perspectives scientifiques sont différentes.
En traitement automatique des langues, les dernières années ont vu une amplification des approches quantitatives et statistiques donnant lieu à des résultats significatifs dans des domaines appliqués tels que la reconnaissance vocale, la traduction automatique ou encore la recherche d’information, pour ne citer qu’eux. Une des avancées majeures de ce type d’approche réside dans la possibilité de traiter des masses de données volumineuses et variées, pouvant être considérées comme véritablement naturelles. Cependant, même si les modèles de de TAL contemporains peuvent être inspirés de théories linguistiques ou psycholinguistiques, ils n’apportent que peu à la compréhension scientifique du langage humain.
De leur côté, les études de modélisation du langage en sciences cognitives et en psycholinguistique cherchent à comprendre les mécanismes du langage humain (y compris leurs bases cérébrales) et notamment son apprentissage, à l’aide d’approches expérimentales. Un des aspects novateurs de ces travaux est le recours qu’ils font désormais aux modèles informatiques, souvent analogues aux modèles utilisés en TAL.
On propose dans ce numéro spécial de faire le point sur l’apport du TAL à la modélisation du langage en sciences cognitives et réciproquement sur la place des sciences cognitives dans le TAL contemporain.
L’appel sollicite particulièrement des contributions portant sur l’application de méthodes du TAL à la modélisation de problèmes cognitifs, et d’autre part de théories cognitives ayant inspiré des systèmes de TAL. L’appel concerne d’une façon générale tous les aspects de la modélisation du langage, depuis le son jusqu’au discours.
On mentionnera à titre indicatif :
Modèles computationnels en acquisition du langage, modèles de segmentation et d’agrégation.
Analyse phonétique, phonologique, morphologique, syntaxique, sémantique, pragmatique psycholinguistiquement motivée du langage
Modèles statistiques et probabilistes caractérisant le choix d’une production en compétition avec ses compétiteurs
Modèles de l’émergence du langage, de son changement et de son évolution.
Mesures de difficulté de compréhension et de surprise
Modélisation du langage et analyse empirique ou expérimentale.
L’appel sollicite des articles qui combinent un aspect modélisation avec un aspect empirique et/ou expérimental. Il vise également des questions plus théoriques ou méthodologiques, permettant de jeter des ponts entre les deux disciplines.
