Computational methods have produced meaningful and usable results to study word semantics, including semantic change. These methods, belonging to the field of Natural Language Processing, have recently been applied to ancient languages; in particular, language modelling has been applied to Ancient Greek, the language on which we focus. In this contribution we explain how vector representations can be computed from word co-occurrences in a corpus and can be used to locate words in a semantic space, and what kind of semantic information can be extracted from language models. We compare three different kinds of language models that can be used to study Ancient Greek semantics: a count-based model, a word embedding model and a syntactic embedding model; and we show examples of how the quality of their representations can be assessed. We highlight the advantages and potential of these methods, especially for the study of semantic change, together with their limitations. Les m & eacute;thodes computationnelles ont produit des r & eacute;sultats significatifs et utilisables pour & eacute;tudier la s & eacute;mantique des mots, y compris le changement s & eacute;mantique. Ces m & eacute;thodes, qui appartiennent au domaine du traitement automatique des langues, ont & eacute;t & eacute; appliqu & eacute;es r & eacute;cemment aux langues anciennes. Notamment, la mod & eacute;lisation du langage a & eacute;t & eacute; appliqu & eacute;e au grec ancien, la langue sur laquelle nous nous concentrons. Dans cette contribution on explique comment des vecteurs de mots peuvent & ecirc;tre calcul & eacute;s & agrave; partir de cooccurrences dans un corpus et comment ils peuvent & ecirc;tre utilis & eacute;s pour localiser les mots dans un espace s & eacute;mantique. On explique aussi quel type d'information peut & ecirc;tre extrait des mod & egrave;les de langage. On compare trois diff & eacute;rents types de mod & egrave;les de langue qui peuvent & ecirc;tre utilis & eacute;s pour & eacute;tudier la s & eacute;mantique du grec ancien: un mod & egrave;le & agrave; d & eacute;comptage (count-based), un mod & egrave;le Word2vec (qui produit des plongements de mots, 'word embeddings') et des plongements de mots enrichis d'information syntactique. On pr & eacute;sente des exemples montrant comment la qualit & eacute; de ces repr & eacute;sentations de mots peut & ecirc;tre & eacute;valu & eacute;e. On met en & eacute;vidence les avantages et les potentialit & eacute;s de ces m & eacute;thodes, notamment pour & eacute;tudier le changement s & eacute;mantique, ainsi que leurs limites. Es hat sich gezeigt, dass rechnerische Methoden aussagekr & auml;ftige und nutzbare Ergebnisse f & uuml;r die Untersuchung der Wortsemantik, einschlie ss lich semantischer Ver & auml;nderungen, liefern. Diese Methoden, die zum Bereich des Natural Language Processing geh & ouml;ren, werden seit kurzem auf alte Sprachen angewendet, Insbesondere auf das Altgriechische, das hier von Interesse ist. In diesem Beitrag erkl & auml;ren wir, wie Vektordarstellungen aus Wort-Kookkurrenzen in einem Korpus berechnet und zur Lokalisierung von W & ouml;rtern in einem semantischen Raum verwendet werden k & ouml;nnen und welche Art semantischer Informationen aus Sprachmodellen extrahiert werden k & ouml;nnen. Wir vergleichen drei verschiedene Arten von Sprachmodellen, die zur Untersuchung altgriechischer Semantik angewendet werden k & ouml;nnen: ein z & auml;hlbasiertes Modell, ein Worteinbettungsmodell und ein syntaktisches Einbettungsmodell, und wir zeigen an Beispielen, wie die Qualit & auml;t ihrer Darstellungen bewertet werden kann. Wir zeigen die Vorteile und das Potenzial dieser Methoden auf, insbesondere f & uuml;r die Untersuchung semantischer Ver & auml;nderungen, beleuchten aber auch deren Grenzen.
