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Cette année le cours est une introduction à la théorie de l’optimalité (Prince & Smolensky 1993 ; McCarthy & Prince 1993) et l’utilisation de ce cadre formel pour la description analytique de données linguistiques dans une grande diversité de langues. L’hypothèse centrale de la théorie propose que les formes linguistiques de surface émergent d’une résolution de conflits entre contraintes en compétition. Il est proposé que les contraintes sont universelles, mais elles se caractérisent par un classement hiérarchique, et ce classement est spécifique à chaque langue. De là découle la caractéristique principale de cette théorie : c’est une théorie à caractère intrinsèquement typologique et non pas une théorie des représentations. Son objectif principal est de rendre compte de la variété typologique (de construire une typologie factorielle), sans évaluer les représentations qui sont proposées. Pour cette raison, c’est une théorie qui s’applique à tous les types de données linguistiques (phonologiques, aussi bien que syntaxiques) et à tous les types de représentations (traits, gestes…). Nous allons vérifier l’hypothèse par la comparaison de données de nombreuses langues.

Ce séminaire se lie au séminaire de Phonologie computationnelle de Giorgio Magri (mardi 13h30-15h30, salle 309), axé sur la vérification des hypothèses de la théorie de l’optimalité du point de vue computationnel, concernant la facilité d’apprentissage (learnability).

A LIRE (tout le matériel sera disponible en pdf sur schoology) :
Kager, René. 1999. Optimality Theory. Cambridge University Press
Gussenhoven & Jacobs. 2005. Chapter 3 of Understanding Phonology. Hodder Arnold

EVALUATION • Participation active en classe, de manière générale dans la discussion des lectures, montrant que vous avez lu et réfléchi au contenu. Préparer pour chaque séance une question à poster pour discussion sur schoology (25%) • Deux « problem sets » à rendre (20% x 2) • Papier final (35%) : un « squib », une analyse d’une série de données que vous trouverez vous-mêmes, dans n’importe quelle langue. Vous pouvez aussi choisir un set de données déjà analysé dans le cours, qui vous aura posé problème, si vous avez une analyse différente à proposer. Vous pouvez choisir des données rencontrées dans d’autres cours, dans un tout autre contexte, ou bien que vous avez trouvées vous-mêmes dans vos lectures. (un modèle de squib vous sera donné)

descriptionic.txt · Dernière modification: 2018/09/15 23:38 par ichitoran