Je me suis réveillé au beau milieu de la nuit, haletant, terrorisé par un cauchemar sans images
Nathan blêmit, se tordit les mains, épouvanté; un cauchemar, il nageait en plein cauchemar
Ce qu’il vit l’horrifia plus encore que le cauchemar dont il venait de s’extraire
Je me suis complu dans un tourbillon de souvenirs, de cauchemars, d’interrogations neurasthéniques plutôt que de faire le seul geste qui s’imposait
Cette voix le tirait d’un cauchemar
La cachexie s’annonçait; les moments de semi-conscience devenaient de plus en plus fréquents et prolongés, ses nuits n’étaient plus que de longues périodes de torpeur morbide traversées de cauchemars
je grimpais dans mon petit lit sonore et branlant, affublé aux quatre coins des grelots[...]que je faisais carillonner à chaque cauchemar
Les cauchemars n’avaient été qu’un avertissement, un pur symptôme du mal qui me travaillait
j’étais englué dans mon cauchemar
Mes nuits étaient peuplées de cauchemars tels que je me retenais de dormir
les tempêtes du quarantième parallèle, au sud du cap Horn et du cap de Bonne-Espérance, étaient un cauchemar quasi permanent. Et toujours une gageure hasardeuse
Toute la nuit, il avait subi les assauts des plus horribles cauchemars
les tempêtes du quarantième parallèle[...]étaient un cauchemar quasi permanent
un rire bien pire que celui qui traversait ses cauchemars lui glaça le sang
l’idole de sa mère et donc son rival à lui, son ennemi juré, sa tête de Turc favorite, son cauchemar, sa mort
Maison, couloir, porte, fenêtre, autant de clefs faciles pour déchiffrer ce songe! C’est l’enfance du cauchemar, l’abc de l’oniromancie
Quel cauchemar que l’enfance, quelle jungle sans pitié que l’école où j’ai dénombré mes premiers ennemis
un rêve étrange, confus, insolite même s’il n’avait pas ce qu’il faut pour devenir cauchemar
Ilnous met en garde contre le cauchemar du clonage
Dans les contextes des corpus du Fonds de données linguistiques du Québec (FDLQ) que vous consulterez, les mots ont été associés à leur forme de base, aussi appelée lemme, à l'aide d'un processus automatisé (appelé processus de lemmatisation automatique).
Par exemple :
Étant donné que ces corpus ont été lemmatisés par une machine et non par des humains, certains mots ayant la même orthographe (comme le nom masculin couvent et la 3e personne du pluriel de l'indicatif présent couvent du verbe couver) pourraient avoir été mal identifiés par l'algorithme informatique.
Les contextes affichés ne sont pas triés par sens ou usage : il est donc essentiel de lire attentivement les phrases pour identifier le sens correct.
Par exemple :
En cas de doute ou pour affiner vos recherches directement dans le FDLQ, essayez d’utiliser des mots ou des expressions qui précisent davantage le contexte (par exemple : ferme agricole ou décision ferme).
Ce qu’il faut retenirLa lemmatisation automatique a ses limites. Soyez donc attentif aux homographes, c’est-à-dire aux mots ayant la même orthographe, mais des sens différents, pour tirer pleinement parti des résultats de recherche.
Le lien suivant a été copié dans le presse-papiers :
urlCe mot fait partie de la liste orthographique (#listeNomComplet#) du ministère de l’Éducation et de l'Enseignement supérieur (MEQ) du Québec, élaborée en collaboration avec le Centre d’analyse et de traitement informatique du français québécois (CATIFQ) de l’Université de Sherbrooke.