Nous présentons ici les outils mis en place pour l'implémentation de GASPAR , l'analyseur chargé de construire les représentations des mots puis leur classement. L'implémentation s'inscrit dans le cadre défini par la version 4.0 du langage à prototypes Self. GASPAR est un objet défini dans l'objet Self globals (un parent du lobby (la "racine" du monde Self)), il est donc accessible directement à partir du lobby. Les différents outils définis ou à construire sont accessibles à partir de ce point d'entrée que constitue l'objet GASPAR. Tous les prototypes définis sous GASPAR sont donc des attributs définis dans cet objet ou dans ces sous-catégories. L'organisation des objets construits est présentée dans la figure qui suit.

Chaque prototype dépendant de GASPAR est catégorisé suivant son rôle dans l'"environnement" de ce dispositif. Les objets traits définis pour les objets associés à GASPAR sont définis dans l'objet Self traits qui porte tous les comportements partagés. Pour accéder à GASPAR et aux outils associés, des interfaces sont disponibles via les attributs menus définis par GASPAR. On peut atteindre les outils cherchés en sélectionnant une option parmi celles présentées. Le dispositif GASPAR est composé de plusieurs modules :

1. Un module de calcul sémantique des séquences du type moulin à N2 avec intervention éventuelle de l'utilisateur pour affiner les résultats [FLE 97].
1. Un module pour la génération automatique de prototypes de mot et de prototypes d'arbre à partir de savoirs extraits sur corpus.
1. Un module de classement des prototypes construits ou disponibles.
1. Un module d'analyse syntaxique [FLE 97].
1. Un module méta.
1. Un module d'interprétation pour analyser les résultats construits.
1. Un browser pour visualiser les données et le résultats.

La multiplication des objets dans le monde Self est un problème crucial si l'on veut pouvoir évaluer l'état global du système représenté. En particulier dans notre cadre de classification évolutive où l'on peut produire un myriade de prototypes de mots (ou d'arbres) et de pôles de comportements partagés par des sous-ensembles de prototypes de mots (ou d'arbres). L'interface graphique permet ainsi d'atténuer cette impression de dispersion complète des savoirs représentés. Un objet zoom est disponible dans les objets graphiques prédéfinis, il permet de scruter une zone particulière du monde Self (comprenant un nombre limité de prototypes) tout en maintenant une présentation globale du monde Self. On peut ainsi avoir simultanément une vision locale de certains prototypes et la position de cette zone particulière dans l'état global du système. Dans la figure précédente, l'objet radarView permet une présentation du monde Self en zoomant sur une région particulière contenant GASPAR et certains de ses modules. Cette figure présente en fait une représentation graphique associée à l'objet GASPAR qui masque l'implémentation écrite pour définir cet objet et c'est cet objet graphique qui porte l'objet GASPAR. Tous les objets insérés dans la fenêtre graphique (par l'utilisateur ou par les processus construits) sont portés par des objets graphiques (morph). De plus, suivant le type du savoir associé aux objets inclus, un certain nombre de boutons (activables par la souris) ont été définis. Ils permettent d'interroger les objets et de produire une présentation graphique des actions associées. Par exemple, le bouton Comment disponible sur le masque graphique associé à l'objet GASPAR permet la création d'un morph portant un commentaire associé à l'objet GASPAR ; le bouton Display/Edit object permet d'inclure l'objet GASPAR dans la fenêtre graphique.

Pour les objets traits, nous avons définis les boutons suivants :

Shared trees	création d'un morph pour chaque arbre partagé par une ensemble de prototypes et porté par cet objet
Children	création d'un morph pour chaque prototype déléguant un comportement (au moins) à cet objet
Display/Edit Object	insertion de l'objet dans le monde Self
Word List	création d'un morph associé à une étiquette décrivant la liste des mots déléguant un comportement à cet objet
Tree List	création d'un morph associé à une étiquette décrivant la liste des arbres partagés portés par cet objet

Comment	création d'un morph portant le commentaire associé à l'objet représentant cet arbre
Arbres associes	création d'un morph pour chaque arbre d'analyse associé à l'objet représentant un arbre élémentaire
Parent	création d'un morph pour chaque parent associé à l'objet représentant cet arbre
Display Down >	création d'un morph pour chaque composant de cet arbre quand celui-ci est issue d'une analyse réalisée via le parser GASPAR [FLE 97]
Display/Edit Object	insertion de l'objet dans le monde Self

Le mini-corpus de test utilisé pour mettre en œuvre les processus de représentation des mots contient une cinquantaine de mots et une centaine d'arbres. On présente ici quelques résultats obtenus avec ce corpus et via l'interface graphique de Self. Les figures qui suivent présentent des traces graphiques des prototypes générés lors du processus de génération et des pôles de comportements partagés construits. Dans la figure suivante, on trouve les prototypes construits pour représenter le mot pontage et les deux prototypes d'arbre élémentaire associés : il s'agit des prototypes représentant l'arbre NAdj et l'arbre N1PrepNPivot.

La figure qui suit donne une trace graphique de pôles de comportements partagés construits sur notre corpus. Elle présente en particulier la classe de mots regroupant les adjectifs marginale, circonflexe, coronaire et carotide. Dans cet exemple, ces adjectifs partagent un arbre élémentaire porté par l'objet traits construit. Il est à noter que la classe produite ici est sémantiquement homogène.

Pour le travail réalisé sur les gros corpus nous avons restreint le nombre de contraintes syntaxiques associées aux mots. Dans un premier temps nous avons travaillé sur des séquences NAdj extraites via LEXTER. À partir de 8754 séquences comportant des groupes nominaux, nous avons extraits 586 mots (des noms) auxquels sont attachés 1413 arbres élémentaires de type : Sn1 -> Nom Adj, Sn2 -> Adj Nom, Sn3 -> Adj XX, Sn4 -> XX Adj. Cette première sélection a donc consisté à ne garder que les arbres binaires portant les feuilles Nom/XX et Adj. De même, à partir de 7766 séquences extraites via AlethIP comportant des groupes nominaux, nous avons extrait 718 mots (des noms) auxquels sont attachés 1680 arbres élémentaires de même type que précédemment.

Sur le corpus LEXTER, le processus de génération conduit à la création des prototypes pour représenter les catégories syntaxiques Nom, Adj, XX, Sn1, Sn2, Sn3, Sn4, des objets traits associés et de plus de 2000 prototypes par copie et ajustement. Avec les prototypes créés, le dispositif GASPAR a cherché à repérer ceux qui partageaient exactement les mêmes comportements. Ce processus de classement conduit à la création automatique de 54 pôles de comportements partagés.

On note tout d'abord dans ces résultats restreints que les noms sont majoritairement plus modifiés à droite qu'à gauche. Les classes produites sont, dans l'ensemble, cohérentes mais ne produisent pas encore des résultats pertinents sur le domaine étudié : certaines classes évidentes ou prévisibles sont mises au jour. La classe de mot associée au pôle n°3 est homogène dans sa relation avec l'adjectif dernier, de même pour la classe n°2 dans sa relation avec l'adjectif ponderal. La classe n°1, où la relation de localisation qualifie un membre ou une région du corps, est homogène ; pour cette classe, on note que les régions qualifiées ne le sont que pour l'adjectif localisant gauche ; à la différence de la classe n°10, celle-ci étant moins homogène. Les classes n°5, 6, 9, par exemple, regroupent quant à elles des noms sémantiquement plus éloignés.

Sur le corpus AlethIP, le processus de génération conduit à la création des prototypes pour représenter les catégories syntaxiques Nom, Adj, XX, Sn1, Sn2, Sn3, Sn4, des objets traits associés et de plus de 2500 prototypes par copie et ajustement. Avec les prototypes créés, le dispositif a là aussi cherché à repérer ceux qui partageaient exactement les mêmes comportements. Ce processus de classement conduit à la création automatique de 57 pôles de comportements partagés.

Là encore, les classes produites sont, dans l'ensemble, homogènes mais peu pertinentes sur le domaine des maladies coronariennes. La classe de mot associée au pôle n°1 est, par exemple, peu significative, la relation avec l'adjectif renal étant marginale, notamment pour fonction. La classe n°3 est moins homogène que la classe précédente (issue de LEXTER) dans sa relation avec le localisant relatif gauche. Par contre, la classe n°6, où la relation de localisation avec inferieur qualifie là encore un membre ou une région du corps, est cohérente. Les classes n°3, 5, 7, 10, par exemple, sont quant à elles peu homogènes.

L'examen de la simple relation binaire Nom Adj ne permet pas de décrire complètement le fonctionnement des mots. Pour le moment, à chaque prototype est associée une liste de prototype(s) d'arbre élémentaire ; chacun de ces prototypes décrivant une relation Nom Adj. Pour enrichir ce travail de description du comportement des mots, il convient évidemment de pouvoir examiner d'autres types de relation binaire puis les relations syntaxiques complexes (lien arbre élémentaire arbre d'analyse). Il convient aussi d'examiner en détail tous les types possibles de regroupements de mots : certains mots partagent individuellement plus de comportements avec d'autres mots. L'absence de critères numériques manque aussi pour comparer les fréquences de réalisation des proximités de cooccurrences rencontrées.