Méthode générale de stabilisation lexicale et d'analyse structurelle pour corpus linguistiques non interprétés

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Authors: Kevin FRADIER
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Abstract

Méthode générale de stabilisation lexicale et d’analyse structurelle pour corpus linguistiques non interprétés Auteur :Fradier Kevin 🇲🇫 Licence :© 2025 Kevin Fradier — Creative Commons Attribution – Pas d’Utilisation Commerciale – Pas de Modification 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) Métadonnées académiques Type de publication : Méthodologie générale Domaine : Linguistique computationnelle, analyse de corpus Mots-clés : corpus non interprétés, stabilisation lexicale, analyse structurelle, neutralité interprétative Version : 1.0 Date : 2025 1. Objectif Cette publication présente une méthode formelle, reproductible et falsifiable destinée à l’analyse pré-sémantique de corpus linguistiques dont la langue, l’écriture ou la structure sont inconnues ou non interprétées. L’objectif est d’identifier des unités stabilisées et des relations structurelles observables, sans hypothèse préalable sur le sens, la langue, l’intention ou le contexte culturel du corpus. 2. Principe fondamental La méthode repose sur une séparation stricte entre : forme (tokens, séquences), structure (distribution, position, cooccurrence), interprétation (explicitement exclue). Toute projection sémantique est volontairement suspendue. 3. Corpus admissibles Corpus écrits ou transcrits Langue inconnue, morte, artificielle ou non décodée Corpus fragmentaire ou complet Corpus segmenté ou non (sous réserve de règles explicites) 4. Segmentation La segmentation constitue une étape préalable nécessaire, mais hors-interprétation. Règles acceptables (exemples non exhaustifs) : segmentation par espaces/ponctuation existants, segmentation par n-grammes glissants (bi-, tri-grammes), segmentation par entropie locale ou fréquences de transitions, segmentation manuelle explicite et documentée. Toute règle de segmentation doit être déclarée, reproductible et inchangée sur l’ensemble du corpus. 5. Unités Une unité est définie comme une séquence formelle issue de la segmentation. Aucune hypothèse n’est faite sur : sa nature linguistique, son statut de “mot”, sa fonction sémantique. 6. Mesures structurelles Pour chaque unité : fréquence absolue et relative, positions (initiale, médiane, finale), dispersion dans le corpus, cooccurrences immédiates (gauche/droite), stabilité à l’extension du corpus. 7. Reproductibilité La méthode repose uniquement sur des opérations explicites : segmenter, compter, comparer, stabiliser, tester. Aucun paramètre caché, apprentissage implicite ou ajustement post-hoc n’est autorisé. 8. Stabilisation lexicale Une unité est dite stabilisée si elle présente : une fréquence non marginale, une distribution non triviale, une persistance sur des sous-corpus distincts. Les seuils utilisés doivent être explicités et testés par variation. 9. Exemple d’application minimale Corpus fictif : doc1: alpha beta gamma alpha doc2: beta gamma delta beta doc3: gamma alpha beta gamma Unité Fréquence Initiale Médiane Finale alpha 3 ✓ ✓ ✓ beta 4 ✓ ✓ ✓ gamma 4 ✓ ✓ ✓ delta 1 ✗ ✓ ✗ Observation purement structurelle :alpha, beta, gamma → unités stabiliséesdelta → unité marginale Aucune interprétation n’est formulée. 10. Fonctions structurelles (opératoires) Certaines unités peuvent être décrites par leur rôle distributionnel, par exemple : unité initiale fréquente, unité terminale récurrente, pivot central, connecteur transitionnel. Ces termes sont opératoires et remplaçables par des identifiants neutres (U1, F-A, etc.). 11. Positionnement méthodologique Approche Hypothèses Objectif Cryptanalyse classique Langue supposée Déchiffrement Linguistique comparative Langue apparentée Traduction Analyse statistique brute Aucune Distribution Présente méthode Aucune Stabilisation structurelle La méthode ne remplace pas les autres : elle les précède. 12. Limitations reconnues La méthode ne permet pas : d’identifier une langue, de traduire, de dater un corpus, d’inférer une intention, de résoudre des ambiguïtés sémantiques. Elle fournit uniquement un socle structurel neutre. 13. Critères de falsifiabilité La méthode est réfutable si : les unités stabilisées présentent des fonctions contradictoires irréductibles, des reproductions indépendantes donnent des résultats incohérents, l’application à un corpus de structure connue produit des incompatibilités majeures, les régularités disparaissent à l’extension du corpus. 14. Principe de neutralité interprétative et anti-glissement 14.1 Neutralité stricte Toute projection sémantique constitue un changement de cadre méthodologique, extérieur à la présente méthode. La méthode s’arrête volontairement avant toute interprétation. 14.2 Interdiction de rétrojustification Il est interdit de : choisir une interprétation, ajuster ensuite les unités ou seuils pour la valider. Toute validation doit être interne au corpus. 14.3 Invariance descriptive Les désignations fonctionnelles sont arbitraires.La méthode est invariante au vocabulaire descriptif. 14.4 Cloisonnement méthodologique Toute tentative ultérieure de traduction ou d’interprétation doit être explicitement présentée comme hors-cadre. 14.5 Responsabilité de l’utilisateur La méthode fournit un cadre.Toute conclusion appartient exclusivement à l’utilisateur. 15. Évolutivité contrôlée La méthode peut servir de base à : analyses entropiques, vecteurs distributionnels, graphes de transition, modèles probabilistes simples, à condition de ne pas violer la neutralité interprétative. 16. Usage et citation Usage autorisé recherche académique, reproduction intégrale avec attribution. Usage interdit modification, usage commercial, dérivations non autorisées. Citation recommandée Fradier, K. (2025). Méthode générale de stabilisation lexicale et d’analyse structurelle pour corpus linguistiques non interprétés. DOI : [à compléter] Conclusion Cette méthode constitue une couche 0 universelle pour l’étude de corpus non interprétés : neutre, falsifiable, reproductible et défensive. Elle ne promet aucune traduction.Elle garantit une structure.

Fields of Study & Subjects

Digital Humanities and Scholarship Natural Language Processing Techniques Computational and Text Analysis Methods

Publication details

Journal / source
Zenodo (CERN European Organization for Nuclear Research)
Publication date
20 January 2026