Lingvisticæ Investigationes - Volume 20, Issue 2, 1996

French nouns like heure (hour), série (series) or soupçon (hint) can be described as nominal determiners in NI de N2 sequences, as in:une heure de cheval (an hour's horse-riding)une série d'interviews (a series of interviews)un soupçon de jalousie (a hint of jalousy)This article deals with the aspectual role of such nouns, in particular when combined with what we call "predicative nouns".

Dans cet article, nous décrivons les phrases avec structure N0 essere Prep C W. Nous illustrons les critères de classement des entrées de ce type. Nous faisons l'analyse du figement des éléments dans les syntagmes Prep C et des particularités syntaxiques comme l'effacement du verbe essere. Nous décrivons les variantes aspectuelles du verbe essere, ainsi que l'insertion des verbes de mouvement; une analyse est faite aussi des manipulations et des transformations possibles à partir des verbes causatifs et des verbes-supports causatifs. Les syntagmes Prep C sont mis en relation avec les verbes ordinaires, les adjectifs simples et composés.

The subject of this article is the analysis of clauses of aim, cause, consequence and condition in French in view to the automatic processing. Our theoretical framework is that of lexicon-grammar. This study differs from the usual grammatical analyses. Here, the complex sentence is studied on the model of the simple sentence, defined as an operator accompanied by its arguments. The conjunctive phrase is our starting point for this study, and it is then shown that the noun around which it is formed, is of predicative type and has the main clause and the subordinate as arguments. This is a predicate «of second order».Automatic processing requires extremely accurate notation of syntactic and semantic properties if ambiguity and polysemy are to be correctly handled. Those descriptions based on syntactico-semantic features are insufficient, which is why the concept of « class of objects » is brought in. There are as many types of relations as there are semantic types of predicate. This is the reason why a semantic typology of predicates is sketched out, integrating lexical, syntactic and semantic components. It is shown that each semantic type can have its own appropriate lexical means of expression and specific syntactic behaviour.

RÉSUMÉL'objet de cet article réside dans la conception globale d'un analyseur morpho-syntaxique du persan pour 1'indexation automatique. L'analyseur se limite donc à la recherche des Syntagmes Nominaux (SN), considérés comme les éléments les plus informatifs, dans le contexte d'une recherche documentaire, pour l'analyse du contenu d'un texte. La mise au point d'un tel analyseur nécessite, au préalable, une segmentation et une catégorisation correcte de toute forme lexico-syntaxique.Nous présentons très brièvement un aperçu général du traitement automatique des langues naturelles (TAL) et certaines caractéristiques de la langue persane. Puis nous essayons de donner quelques solutions générales pour la construction des règies de réécriture nécessaires pour la reconnaissance automatique des SN en persan. Les règies de réécriture ainsi élaborées sont transcrites en un programme en langage Prolog.SUMMARYThe aim of this paper is the conception and realisation of a morpho-syntactic parser of persian designed for applications to automatic indexing and computer-assisted instruction of the language (CAT). One of the chief extensions to this research is the automatic processing of natural language by means of artificial intelligence systems.The main interest of this contribution is to study the automatic recognition of noun phrases in Persian. In the case of automatic indexing, the recognition of the noun phrases would allow the apprehension of the content of the document. Automatic indexing, just as manual indexing, consists of selecting in every document the most informative elements which actually are descriptors or noun phrases (NP).The setting up or conception of such a parser demands, primarily, a correct segmentation and categorisation of any lexico-syntactic forms in the corpus. After having established all the transcription rules needed for the recognition of NP, we shall then transcribe every phase of the analysis by a program in Prolog language. All the lexical data necessary for the categorisation of morpho-syntactic forms are presented as clauses of Prolog in a data-base.