Leçons d’expression ► Exprimer et s’exprimer ► Expressions et locutions françaises expliquées ► vous êtes iciExprimer et s’exprimerExpressions et locutions expliquées autour du mot paroleSommaire Définition du mot parole 📽 15 expressions et locutions françaises expliquées Autres expressions et locutions expliquées 💡 Info 💡 Pour ajouter un peu d’originalité à votre production écrite, nous vous proposons, ci-dessous, plus de 50 expressions, locutions et syntagmes construits autour du mot parole. Vous trouverez également une liste pour exprimer la peur, la joie, la tristesse et des sensations, et une autre série d’expressions et de locutions françaises expliquées. Ainsi, vous ne rencontrerez plus de clichés entre vos lignes mais plutôt de nouvelles idées qui méritent d’être retenues !Définition du mot parole🗣 La parole est la faculté d’exprimer et de communiquer la pensée au moyen du système des sons du langage articulé émis par les organes phonateurs. C’est aussi l’expression verbale de la pensée. En linguistique dans la terminologie saussurienne, par opposition à langue, la parole est l’actualisation de la langue par un locuteur dans une énonciation ; c’est l’usage particulier qu’une personne fait de la langue. Sinon la parole est, tout simplement, l’action et le fait de parler. Au pluriel, les paroles désignent le texte d’une chanson ou les promesses et les déclarations peu fiables…→ À lire L’acte de parole. – Les verbes de parole. – Le système énonciatif. – Les registres de langue. – La parole sur scène.📽 15 expressions et locutions françaises expliquées Liste des expressions et des locutions utilisées dans la vidéo ● N’avoir, ne dire jamais un mot, une parole plus haute que l’autre familier Ne jamais hausser le ton, garder son calme ou son sang-froid, ne jamais s’emporter, se quereller.● Ne pas avoir de parole Ne pas respecter ses engagements.● Parler à son bonnet Se parler à soi-même.● Parler à travers son chapeau, à travers sa tuque Dire n’importe quoi.● Parler à un mur Parler à une personne insensible, inébranlable dans ses opinions, ses résolutions.● Parler comme un livre souvent ironique Parler avec facilité et correction, mais de façon trop formelle● Parler de la pluie et du beau temps Tenir des propos sans importance.● Parler en l’air Parler avec légèreté, inconsidérément ou sans disposer de certitudes suffisantes.● Parler gras Avoir un langage grossier, ordurier, licencieux.● Parler le français comme une vache espagnole Le parler mal, en faisant des fautes.● Parler pour parler, parler pour ne rien dire Prononcer des paroles inutiles, sans intérêt.● Rentrer ou faire rentrer, renfoncer les paroles dans la gorge ou dans la bouche de quelqu’un ou à quelqu’un Empêcher quelqu’un de continuer à parler.● Se payer de paroles Croire tout ce qu’on dit, tous les propos tenus de façon inconsidérée.● Se prendre de paroles avec quelqu’un Se disputer avec quelqu’un.● Une femme, un homme de parole Une femme, un homme qui respecte ses expressions et locutions expliquées● Avoir deux, plusieurs paroles Revenir sur ses engagements.● Avoir la parole facile, une grande facilité de parole ; avoir le don de la parole Être éloquent, disert ; s’exprimer aisément.● Belles paroles péjoratif Promesses, assurances trop belles pour être vraies.● Bonnes paroles Paroles exprimant de la compassion, de l’intérêt, des encouragements pour quelqu’un.● Cela ne vaut pas, cela n’est pas la peine d’en parler C’est une chose sans importance, insignifiante.● C’est une façon de parler Ce qui vient d’être dit ne doit pas être pris au pied de la lettre● Être de parole Respecter ses engagements.● Faire parler de soi Se faire remarquer en bien ou en mal.● Faire parler la poudre Se battre, laisser la place aux armes.● Il en sera parlé, on en entendra parler ; croyez-moi, on en parlera Cela fera du bruit.● Les paroles s’envolent, les écrits restent Dans bien des cas, il est prudent de ne pas laisser de trace écrite de promesses ou d’opinions qu’on pourrait avoir proférées.● Ma parole Se dit pour exprimer l’étonnement● N’avoir qu’une parole Respecter ce qui a été convenu. S’en tenir strictement à ses engagements, respecter scrupuleusement ses engagements.● Ne plus se parler Être brouillés.● N’en parlons plus Laissons cela ; c’est une affaire entendue.● On en parle Cela fait du bruit ; cela fait du scandale péjoratif.● Parler aux rochers Parler à quelqu’un qui n’écoute pas.● Parler chinois Parler de façon incompréhensible, peu claire, à mots couverts.● Parler clair, net ; parler clair et net ; parler franc S’exprimer sans ambiguïté et avec franchise, ouvertement.● Parler comme un oracle Bien parler, avec bon sens.● Parler contre sa pensée Parler autrement qu’on ne pense.● Parler d’or Tenir des propos pleins de sens ou d’utilité● Parler en maître S’exprimer avec autorité.● Parler français S’exprimer de façon compréhensible, claire; s’exprimer correctement.● Parler hébreu Tenir des propos inintelligibles.● Parler le même langage Se comprendre, envisager les choses du même point de vue.● Parler pour les sourds Parler sans être écouté, en pure perte.● Parler Vaugelas, parler Voiture emploi vieilli S’exprimer avec pureté, avec élégance, à la manière de Vaugelas, de Voiture.● Parler vrai parlers vrais ou invariable Façon de s’exprimer sans déformer ni dissimuler la vérité● Parole d’honneur ; donner sa parole d’honneur ; tenir parole, tenir sa parole ; être fidèle à sa parole ; faire honneur à sa parole ; manquer de parole à quelqu’un Engagement verbal, promesse verbale; assurance donnée correspondant à un engagement personnel, promesse faite sur l’honneur.● Paroles en l’air Propos vague, inconsidéré qui ne doit pas être pris au sérieux.● Paroles sacramentelles Paroles rituelles essentielles prononcées lors de l’administration d’un sacrement.● Personne qui fait beaucoup parler d’elle péjoratif Personne dont on dit beaucoup de mal notamment à propos de sa vie privée.● Rendre sa parole à quelqu’un Délier quelqu’un d’un engagement.● Sans parler de Sans tenir compte de. Synonyme indépendamment de● Sur parole Sans autre garantie que la promesse donnée.● Trouver à qui parler Avoir affaire à un concurrent redoutable ou à un adversaire.● Tu parles familier Se dit pour marquer le doute et l’ironie. – Se dit pour renforcer une affirmation. – Se dit pour souligner l’admiration ou l’ La description Le portrait Le récit Le dialogue Le discours rapporté La transformation du discours direct en discours indirect 🔴 Exprimer et s’exprimer Expressions et locution expliquées Les animaux le mâle, la femelle, le petit et leur cri Les expressions vicieusesArticles connexes Exprimer et s’exprimer Exprimer la peur, la joie, la tristesse, des sensations. Expressions et locutions françaises expliquées. L’acte de parole. – Les verbes de parole. – Le système énonciatif. – Les registres de langue. – La parole sur scène. Exercices Les expressions vicieuses. – Les expressions idiomatiques. – Les paronymes. – Masculin ou féminin ? Proverbes français expliqués. Les figures de style. Analyser un mot. – Analyser une phrase. Autres pages à consulter Leçons de grammaire. – Leçons de conjugaison – Leçons de vocabulaire. – Leçons d’orthographe. – Leçons d’expression de livresRecherche sur le site

LeNord-Cameroun à travers ses mots Christian Seignobos, Henry Tourneux To cite this version: Christian Seignobos, Henry Tourneux. Le Nord-Cameroun à travers ses mots: Dictionnaire de termes anciens et modernes. Karthala, pp.334, 2002, Dictionnaires et Langues, Henry Tourneux. �halshs-00458682� 1 Christian Seignobos et Henry

À travers les mots & Entre les mots". 4,10,867 पसंद · 1,07,123 इस बारे में बात कर रहे हैं. Les mots sont la plus belle conquête de l’homme. Ils nourrissent notre quotidien,

Aujourd’hui, l’une des tâches les plus populaires en data science, c’est le traitement des informations présentées sous forme de texte. Précisément, il s’agit de représenter du texte sous forme d’équations mathématiques, de formules, de paradigmes, de modèles afin de comprendre la sémantique le contenu du texte pour son traitement ultérieur classification, fragmentation, etc. De manière générale, l’ensemble de ces pratiques sont réunies dans le domaine du traitement du langage naturel. Le traitement du langage naturel résout un certain nombre de tâches comme la traduction automatique, la vérification orthographique ou grammaticale, la classification de texte, la reconnaissance d’entités nommées, leur sélection, la production de résumé, etc. En général, le fonctionnement des systèmes utilisant le NLP peut être décrit en quelques étapes successives Saisir le texte ou le son converti en texte Segmentation du texte en composantes segmentation et tokenisation. Nettoyage du texte filtrage de la corbeille » – suppression des éléments inutiles. Vectorisation du texte et ingénierie des éléments. Lemmatisation et racinisation – réduction des inflexions pour les mots. Utilisation d’algorithmes et de méthodes d’apprentissage automatique pour les modèles d’entraînement. Interprétation du résultat. Dans cet article, nous revenons sur les techniques, les méthodes et les algorithmes les plus utilisés dans la pratique du NLP. Les métriques les plus simples La distance d’édition ou distance de Levenshtein Une étape importante du NLP consiste à transformer différents mots et formes de mots en une seule forme de discours. De plus, il est souvent nécessaire de mesurer la similarité ou la différence des chaînes de caractères. Habituellement, dans ce cas, nous utilisons diverses mesures montrant la distinction entre les mots. Pour ce faire, la distance d’édition Edit Distance en VO ou distance de Levenshtein est une des métriques à la fois simple et populaire. Cet algorithme permet d’estimer la similarité de deux valeurs d’une chaîne de caractères mot, forme de mot, composition de mots, en comparant le nombre minimum d’opérations pour convertir une valeur en une autre. Voici un exemple en anglais des capacités de la distance de Levenshtein One operation - Edit distance 1 str1 = string », str2 = strong » Several operations - Edit distance 3 str1 sunday », str2 = saturday » Ainsi, il ne faut qu’une opération – un changement de lettre ou une distance mathématique de 1 – pour passer de string » à strong » contre trois pour passer de Sunday » à Saturday ». Concrètement, l’algorithme insère un caractère dans une chaîne, supprime ou remplace un caractère par un autre pour proposer un résultat une substitution. Les applications les plus populaires de cette technique sont la correction automatique de l’orthographe ou encore la quantification de séquences ADN similaires exprimées en lettres. Dans le traitement de texte, la distance d’édition permet de définir toutes les similarités entre les différents objets du texte. Similarité cosinus En NLP, la similarité cosinus est une métrique utilisée pour mesurer la ressemblance entre divers documents. Les calculs de cette métrique sont basés sur les mesures de la similarité du vecteur par la formule des vecteurs cosinus. Soit deux vecteurs A et B, l’angle 0 s’obtient par le produit scalaire et la norme des vecteurs. On cherche ici à obtenir la valeur cos 0 qui est comprise dans l’intervalle [-1,1]. Vous pouvez utiliser diverses fonctions ou caractéristiques du texte en utilisant des méthodes de vectorisation du texte. Ces similitudes ou ces différences sont représentées sous forme de valeurs de cosinus ou d’angles. La valeur -1 représente des vecteurs totalement opposés, 0 des vecteurs orthogonaux et 1 des vecteurs similaires. Les valeurs intermédiaires doivent faciliter l’évaluation du degré de similarité. Cette métrique est idéale pour classifier des textes. Vectorisation La similarité cosinus nécessite de vectoriser les documents à analyser. Cette étape consiste à convertir des mots en chiffre pour extraire des attributs dans un texte fonctionnalités. En d’autres termes, il faut transformer le contenu d’un texte en vecteurs numériques. Les méthodes de vectorisation les plus populaires sont Bag of words » et TF-IDF ». Sac de mots ou Bag of words » La manière la plus intuitive et la plus simple de vectoriser les informations textuelles est la suivante attribuer à chaque mot un index entier unique pour construire un dictionnaire de mots ; compter le nombre d’occurrences de chaque mot et faire correspondre cette valeur à l’index correspondant. On obtient ainsi un vecteur avec une valeur d’index unique et les fréquences de répétition pour chacun des mots du texte. La représentation du texte sous forme de vecteur - sac de mots », signifie que nous avons quelques mots uniques n_fonctionnalités dans l’ensemble de mots corpus. Les algorithmes TF-IDF TF-IDF signifie Term Frequency et Inverse Document Frequency. Il s’agit d’une des techniques de traitement du langage naturel les plus populaires et les plus efficaces. Cette technique vous permet d’estimer l’importance d’un mot par rapport à tous les autres termes dans un texte ou dans une collection de textes. TF et IDF sont en réalité deux algorithmes distincts. Comme son nom l’indique, Term Frequency calcule le nombre d’occurrences d’un terme en comparaison avec le nombre total de mots dans un texte. Inverse document Frequency, lui, mesure l’importance d’un terme dans un texte ou une collection de texte. Il est calculé comme un logarithme du nombre de documents divisé par le nombre de documents contenant ce terme. Appliquer la technique TF-IDF revient à évaluer les valeurs TF pour chaque mot, extraire les valeurs IDF pour ces termes pour enfin obtenir les quotients TF-IDF en multipliant les résultats de TF par IDF. Cela forme un dictionnaire de classification pour chaque mot utilisé, suivant leur importance. Normalisation du texte Les méthodes de normalisation de texte dans le traitement du langage naturel sont utilisées pour le prétraitement des mots et des documents. Ces procédures sont généralement utilisées afin d’obtenir des modèles NLP plus précis qui interprètent correctement les entrées. Parmi ces méthodes on peut citer la normalisation indépendante du contexte suppression des symboles textuels non alphanumériques. la canonicalisation conversion des données sous forme standard », normale » ou canonique. la racinisation pour extraire la racine du mot. la lemmatisation transforme le mot dans une forme neutre. Revenons plus en détail sur la racinisation et la lemmatisation. L’objectif de la lemmatisation est de convertir différentes formes de mots, et parfois des mots dérivés, en une forme basique commune. Cela demande d’utiliser une analyse du vocabulaire et de la morphologie, ainsi qu’une définition des parties pour indiquer le contexte. La racinisation consiste à réduire les mots à leurs formes canoniques. Cette technique nécessite généralement d’utiliser une procédure heuristique qui coupe les extrémités des mots. Par exemple les mots affection, affecter, affectionné » ont tous pour racine affect. Le découpage est utile pour normaliser les processus de vocabulaire. En même temps, il convient de noter qu’il s’agit d’une procédure assez rudimentaire qui devrait être utilisée avec d’autres méthodes de traitement de texte. Utilisée seule, cette technique conduit souvent à des erreurs d’interprétation et à des fautes d’orthographe. Ainsi, les procédures de lemmatisation permettent une meilleure adaptation au contexte que la racinisation de base. L’algorithme bayésien naïf L’analyse bayésienne naïve NBA est un algorithme de classification basé sur le théorème bayésien, avec l’hypothèse de l’indépendance de la caractéristique. En d’autres termes, l’analyse bayésienne naïve suppose que l’existence d’une caractéristique dans la classe n’est pas en corrélation avec une autre caractéristique. C’est pourquoi une telle approche est appelée Naïve ». L’avantage de ce classificateur ? Un faible volume de données suffit pour l’entraînement du modèle, l’estimation des paramètres et la classification. Dans la plupart des cas, la NBA est utilisée pour la classification des textes clustering et de tonalité d’un texte. Le cas d’usage le plus connu n’est autre que la constitution d’un filtre de détection de spam. La plupart des solutions NLP utilisent la méthode du maximum de vraisemblance pour estimer les paramètres des modèles bayésiens naïfs. Avec la NBA, la classification et la classification multiclasse, sont rapides et simples. En supposant l’indépendance des mots, cet algorithme est plus performant que d’autres méthodes plus simples. Enfin la NBA fonctionne mieux avec les caractéristiques nominales qu’avec ses homologues continues. Plongement lexical ou word embedding Le plongement lexical fait référence à un ensemble de méthodes, techniques et approches pour créer des modèles de traitement du langage naturel qui associent des mots, des phrases à des vecteurs de nombres réels. Cela permet d’effectuer une analyse de texte. Avec cette approche, les mots situés dans un même contexte disposent de vecteurs proches. Par exemple, les mots vache » et cochon » appartiennent à un même ensemble animaux d’élevage. Ces termes ont une signification générale similaire. Par exemple, les modèles Word2vec sont utilisés pour reconstruire le contexte linguistique des mots. Ces réseaux de neurones à deux couches visent à prédire un terme suivant un contexte donné, c’est-à-dire les autres mots qui l’entourent. Généralement, la tâche de classification est calculée avec la formule softmax. Ceci est nécessaire pour entraîner le modèle NLP avec la technique de rétropropagation, c’est-à-dire le processus de propagation d’erreur à rebours. D’autres techniques de plongement lexical existent. On peut penser à GloVe qui utilise une combinaison de vecteurs de mots décrivant la probabilité de leur co-occurrence dans un texte. FastText, lui, utilise un principe similaire à Word2vec, mais utilise des sous-chaînes de caractères et des symboles et, par conséquent, le mot devient son contexte. Réseau récurrent à mémoire court ou Long short-term memory Un Long short-term memory LSTM est un réseau de neurones récurrent spécifique capable d’entraîner des dépendances à long terme. Un LSTM comprend plusieurs couches en interaction pour ajouter des données Inpute Gate, oublier de l’information Forgate Gate et la couche Output Gate donne l’état d’une cellule du réseau à un instant T. A contrario d’un RNN classique, les cellules d’un LSTM peuvent avoir plusieurs états puisqu’elles ne possèdent plus seulement un vecteur ht l’état de la cellule, mais le vecteur c qui se comporte comme une mémoire. Les cellules peuvent ainsi écrire des données en mémoire sur leur état à l’instant T. L’état de la cellule est semblable à celui d’un tapis roulant. L’information passe directement à travers toute la chaîne, ne participant qu’à quelques transformations linéaires. L’information peut circuler sans aucune modification ou être effacée si elle n’est pas nécessaire au cours de l’apprentissage. En résulte, un modèle d’entraînement plus rapide et plus simple qu’un RNN classique dont les procédures de conservations des états sont plus complexes. Un LSTM peut faciliter les tâches d’analyse des sentiments, de reconnaissance de la parole, d’association de légende à des images, de reconnaissance d’entités nommées ou pour répondre à des questions. Traduit, adapté et augmenté par Gaétan Raoul Lelangage est proprement humain parce qu'il est la seule expression certaine et indubitable de la pensée de l'homme. Autrement dit, le langage est le seul signe certain de la présence d'une pensée et d'une raison dans un corps. Cette idée, René Descartes la met en évidence en comparant les animaux et les humains. Oyez Oyez ! La plupart de mes nouvelles sont réservées aux moins de 10 ans ! Ce sont de courts récits pleins de bienveillance et de douceur. Il peut m'arriver d'écrire pour "les grandes ... [+] © Short Édition - Toute reproduction interdite sans autorisation C'était au mois de mai, un de ces jours de mai où il fait très chaud et où les enfants ont envie d'aller à la piscine. L'âne et l'ânesse étaient dans leur pré. C'était un pré très agréable avec un abri pour se mettre au chaud l'hiver, et de grands pommiers pour se mettre à l'ombre en été. D'ailleurs, quand les pommes tombaient, l'âne et l'ânesse ne se privaient pas de croquer dedans et de se délecter de leur jus délicieux. En cette chaude journée de mai, l'ânesse allait voir les enfants qui passent le long de la clôture. Elle aimait entendre leurs rires joyeux et leurs petites voix pétillantes. Elle aimait aussi sentir leurs petites mains si légères, qui la chatouillaient au-dessus de son museau. L'âne, quant à lui, se reposait sous l'ombre fraîche d'un grand pommier. Il était couché, les pattes repliées sous son ventre, et les branches du pommier dessinaient des rayures d'ombre sur son dos. En voyant ces belles rayures, l'âne se mit à penser... Moi je n'ai qu'une seule rayure brune le long de mon dos. Quelle tristesse ! Ma couleur est uniforme, je suis presque invisible dans la nature ! J'aimerais tellement changer de robe et être beau comme... un zèbre ! Le zèbre lui est unique ! On le reconnait entre mille ! Il est élégant avec ses rayures blanches et noires qui lui donnent une allure incomparable. Moi, on me confond sans arrêt ! Parfois, on m'appelle mule, ou mulet, ou bardot, ou même cheval ! Mais le zèbre, personne ne le confond. Personne ne le nomme âne ou gazelle. Même son nom est original Zzzzèbre. Il n'y avait que le zèbre pour porter la dernière lettre de l'alphabet. On ne donne pas des pommes au zèbre, on se contente de l'admirer. Si j'étais un zèbre, on se déplacerait du monde entier pour me prendre en photo ! Je pourrais courir à travers les plaines africaines et faire des nuages de poussière. Je pourrais boire l'eau fraîche des lacs et vivre avec tout un troupeau d'amis. Oh ! comme je suis triste d'être un âne ! » Les enfants qui se promenaient le long du pré étaient partis gambader un peu plus loin vers les moutons, et certains s'étaient mis à faire un bouquet de fleurs. L'ânesse revint près de son âne, sous l'ombre délicate du pommier. Elle vit qu'il avait l'air grognon. Pourquoi prends-tu cet air si renfrogné mon âne ? — Parce que j'en ai marre d'être un âne, je voudrais être un zèbre ! — Un zèbre ? Quelle drôle d'idée ! Être chassé toute la journée par les lionnes, les guépards, les hyènes, les humains et leurs fusils. Être toujours aux aguets. Devoir parcourir des kilomètres pour trouver un peu d'herbe à partager, parfois, sans avoir d'eau, ni d'ombre. Mon pauvre âne, c'est une vie trop dangereuse, nous sommes bien plus tranquilles ici. Mais, c'est vrai que tu serais joli avec des rayures », dit-elle avec un clin d'œil. Linfluence des mots pour décrire les émotions Peut-être encore plus important encore, le choix des mots pour préciser une émotion aurait une influence sur la façon

RobinsonCrusoé à travers les siècles. L'OEIL DU PHILOSOPHE. Publiées il y a bientôt trois cents ans, les aventures de Robinson Crusoé incarnent de manière inépuisable les relations entre

Cemouvement associe des milliers de personnes à travers les siècles. It's a culture that involves thousands of people over hundreds of years. C'est la même histoire à travers les siècles. And so the story has gone throughout the centuries. Le temple a été soutenu par la famille impériale à travers les siècles. Conventionde coopération entre le FGAR et la BDL pour garantir les crédits aux PME - mardi 2 août 2022 15:58. 44 incubateurs créés à travers les universités et les écoles supérieures Lexilalapropose une liste de plus de 700 mots clés et expressions d’usage fréquent dans les structures de la Petite Enfance et en contexte scolaire, traduits dans plus de 10 ^{Dansle volet Animation, sélectionnez la flèche en côté de votre animation, puis options d’effet. Dans la boîte de dialogue, sous l’onglet Effet sous Améliorations, sélectionnez la flèche en face d’Animer du texte, puis sélectionnez Par lettre. Vous pouvez ensuite modifier le délai dans le délai de quelques secondes entre une}

DeJacinto Lageira / Magritte : mots et images “Le spectacle n'est pas un ensemble d'images, mais un rapport social entre des personnes, médiatisé par des images.” De Guy Debord / La Société du spectacle “Les images vraies, les images pures de vérité trouvent asile dans l’écriture, dans la compassion de solitude de celui qui écrit.” De Christian

Cesmessages sur ostraca ont été trouvés entre 1935 et 1938 dans les ruines de Lachis, une ville forte qui a joué un rôle déterminant dans l’histoire d’Israël. Ils semblent avoir été écrits par un officier qui commandait un avant-poste judéen et adressés à son supérieur, un nommé Yaosh, qui était établi à Lachis. L’échange de courrier a vraisemblablement eu Lescours magistraux analysés à travers le prisme des niveaux de savoir de la chimie révèlent que les allers-retours entre les trois niveaux de savoir sont omniprésents (en moyenne 1 à 2,6 changements de niveau par minute). Pourtant, les actions pédagogiques, telles que l'identification et l'explicitation d'un niveau de savoir,

1. ዣፐοсωሢο о
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Tsundoku komorebi, kawaakari 15 mots japonais intraduisibles. Mono no aware : ce concept renvoie à cette douce tristesse que l’on ressent lorsque l’on prend conscience de la fugacité des choses de la vie. S’applique par exemple à la floraison des cerisiers (ici près du lac Kawaguchi), que les Japonais apprécient d’autant plus

Cest l’existence du clitoris et sa prédominance chez certaines femmes qui, non seulement provoque l’amour saphique, mais lui donne quelquefois un caractère tout particulier, que nous déterminerons lorsque nous étudierons les inverties . Plus bas que l’ouverture de l’urètre se trouvent deux replis : l’un extérieur, revêtu de

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