Brevet FR3115900A1 — publié le 20220506

L’invention porte sur un procédé de détection en temps réel d’un changement de sujet dans un texte écrit et sur un programme informatique, un support d’enregistrement et un circuit de traitement correspondants. Chaque phrase originale du texte écrit est transformée (S2) en un vecteur de jetons lexicaux associé. Une succession de pseudo-phrases est déterminée (S4) par segmentation d’un ou plusieurs vecteurs de jetons lexicaux. Une pluralité de pseudo-phrases consécutives sont regroupées (S5) en un paragraphe courant subdivisé en deux portions et pour lequel un score courant (S6) est obtenu. Le score courant pondère les degrés de ressemblance respectifs entre chaque portion du paragraphe courant et un vecteur de jetons lexicaux commun. Un changement de sujet est alors détecté (S7) au moins sur la base du score courant. Figure de l’abrégé : Figure 1 Méthode pour la détection en temps réel du changement de sujet dans des textes écrits La présente divulgation relève du domaine de l’intelligence artificielle et plus particulièrement dans l’analyse intelligente et automatique de textes écrits. Plus particulièrement, la présente divulgation porte sur des procédés de détection en temps réel de changement de sujet dans des textes écrits, ainsi que sur des programmes informatiques, des dispositifs de stockage lisibles par ordinateur et des circuits de traitement pour la mise en œuvre de tels procédés. Dans le cadre de l’analyse intelligente et automatique de textes écrits, un enjeu est de pouvoir analyser des textes en temps réel. De tels textes peuvent par exemple être issus de services conversationnels, de retranscriptions de prise de parole, ou de diffusion continue en temps réel de fichiers texte vers un serveur internet via une interface de programmation applicative. Un intérêt serait par exemple de pouvoir enrichir des services conversationnels en temps réel ou d’analyser en temps réel une allocution retranscrite, comme un discours. Différents algorithmes de segmentation automatique de textes entiers sont connus aux fins de détecter des changements de sujet dans de tels textes entiers. L’anglicisme « texttiling » est fréquemment utilisé pour qualifier de tels algorithmes. Il a été proposé, dans le brevet US 8,036,464 B2, de segmenter automatiquement des textes entiers selon un exemple d’un tel algorithme, en vue de classer l’ensemble des segments obtenus par thèmes sur la base de matrices de fréquence. En préambule de la segmentation, le texte entier est tout d’abord transformé en un vecteur TAG de jetons lexicaux. Cette transformation est une simplification du texte entier : différents mots considérés sémantiquement inutiles, ainsi que la ponctuation, sont supprimés et les mots restants sont lemmatisés. Un vecteur UNIQUE de jetons lexicaux uniques est également calculé et représente le résultat d’une extraction sans doublon des jetons lexicaux du vecteur TAG. Le vecteur TAG est ensuite séparé en pseudo-phrases comprenant chacune un même nombre de jetons lexicaux. Pour chaque pseudo-phrase, on considère un paragraphe b1 englobant ladite pseudo-phrase et k pseudo-phrases précédentes et un paragraphe b2 englobant ladite pseudo-phrase et k pseudo-phrases suivantes. On calcule alors un score qui correspond à la somme des fréquences d’apparition de chaque mot du vecteur UNIQUE dans chacun de ces deux paragraphes. Les changements de sujets sont déterminés par comparaison entre chaque score et un seuil basé sur la moyenne et l’écart-type de l’ensemble des scores. Les applications d’un tel algorithme sont limitées à l’analyse de textes entiers et donc terminés. En effet, la plupart des étapes de l’algorithme décrit ci-avant sont inadaptées à une analyse d’un texte incomplet, tel qu’un texte obtenu phrase par phrase en temps réel. Par exemple, il faut connaître à l’avance l’ensemble des mots du texte à analyser pour calculer le vecteur de jetons lexicaux unique et pouvoir calculer des matrices de fréquences. Il faut également disposer de l’ensemble des scores pour chacune des phrases du texte entier pour pouvoir en déterminer la moyenne et l’écart-type. Une autre limitation, matérielle, imposée par l’emploi d’un tel algorithme concerne la taille du texte à analyser. En effet, plus le texte à analyser est long, plus la ressource mémoire nécessaire à la segmentation est importante. Il a également été proposé, dans la demande de brevet US 6,104,989 A, d’identifier en temps réel un thème dans un texte en comparant une partie du texte reçu à un ensemble de thèmes prédéfinis. Le texte peut ensuite être segmenté dès lors qu’un changement de thème est détecté. Un inconvénient d’une telle approche est qu’une phase préalable d’apprentissage doit être effectuée à partir d’une liste de thèmes prédéterminés. D’autres inconvénients sont liés à l’exhaustivité de cette liste : - une liste de thèmes prédéterminés insuffisamment exhaustive ne permet pas de détecter un changement de sujet dès lors que le texte à analyser porte successivement sur différents thèmes ne faisant pas partie de la liste de thèmes prédéterminés, - à l’inverse, comparer le texte à analyser à une liste de thèmes prédéterminés excessivement exhaustive demande des ressources particulièrement importantes en temps de calcul. Il existe donc un besoin de détecter automatiquement en temps réel un changement de sujet dans un texte écrit sans aucun a priori sur le ou les thèmes évoqués. Il est par ailleurs souhaitable que les ressources mémoire ou de temps de calcul nécessaires pour mettre en œuvre cette détection soient indépendantes de la longueur du texte à analyser. Résumé La présente divulgation vient améliorer la situation. Il est proposé un procédé de détection en temps réel d’un changement de sujet dans un texte écrit représenté par une succession de caractères numériques obtenu successivement sous la forme d’une pluralité de phrases originales, le procédé étant mis en œuvre par un circuit de traitement de données et comprenant : - pour une phrase originale du texte écrit, une transformation de ladite phrase en un vecteur de jetons lexicaux associé, - à l’issue de la transformation d’une phrase originale donnée, une détermination d’une succession de pseudo-phrases chacune formée d’un même nombre de jetons lexicaux, la détermination étant effectuée par une segmentation parmi une liste de segmentations comprenant : une segmentation du vecteur de jetons lexicaux associé à la phrase originale donnée, et une segmentation de vecteurs concaténés issus d’une concaténation d’une pluralité de vecteurs de jetons lexicaux respectivement associés à des phrases originales consécutives, la pluralité de vecteurs de jetons lexicaux comprenant le vecteur de jetons lexicaux associé à la phrase originale donnée, - un regroupement d’une pluralité de pseudo-phrases consécutives, issues de la détermination, en un paragraphe courant subdivisé en une première portion et en une seconde portion, - une obtention d’un score courant pondérant, d’une part, un degré de ressemblance entre la première portion du paragraphe courant et un vecteur commun de jetons lexicaux uniques au sein du paragraphe courant et, d’autre part, un degré de ressemblance entre la seconde portion du paragraphe courant et le vecteur commun, et - une détection d’un changement de sujet entre une première portion du texte écrit représentée par la première portion du paragraphe courant et une deuxième portion du texte écrit représentée par la seconde portion du paragraphe courant, la détection du changement de sujet étant basée au moins sur le score courant. L’expression « en temps réel » signifie d’une part que le procédé peut se répéter indéfiniment, c’est-à-dire qu’il n’existe pas de limite supérieure à la longueur du texte écrit à analyser et d’autre part que le temps nécessaire à la détection d’un changement de sujet, suite à l’obtention d’une phrase originale donnée du texte écrit, est inférieur à l’intervalle moyen entre l’obtention de deux phrases originales consécutives. Ainsi, il n’est pas nécessaire d’attendre de disposer de l’ensemble des phrases d’un texte écrit pour détecter, automatiquement, un changement de sujet au sein des phrases déjà obtenues. Cette détection automatique en temps réel repose sur l’obtention d’un score courant à partir de vecteurs de jetons lexicaux issus de la transformation des phrases originales du texte écrit. L’obtention du score courant est mise en œuvre indépendamment du contenu sémantique des jetons lexicaux ou de la langue du texte écrit. Ainsi, la détection est effectuée sans aucun a priori sur le ou les thèmes évoqués. Il est également proposé un programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé ci-avant lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Il est également proposé un support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre du procédé ci-avant lorsque ce programme est exécuté par un processeur. l est également proposé un circuit de traitement de données comprenant un processeur (100) connecté au support d’enregistrement non transitoire (101) ci-avant. Un exemple de réalisation est illustré à la . Dans cet exemple, le processeur (100) est également connecté à un support d’enregistrement transitoire (102) sur lequel peuvent notamment être stockés, au cours de l’exécution du programme, le paragraphe courant et le score courant associé, de même que la ou les phrases originales du texte écrit dont sont issus les jetons lexicaux du paragraphe courant. Le procédé ci-avant peut comprendre optionnellement certaines fonctions supplémentaires telles que définies ci-après. Par exemple, le paragraphe courant peut être formé d’un nombre pair, égal à 2*k, de pseudo-phrases d’indices respectifs A 1 … A 2*k , la première portion étant formée de k pseudo-phrases consécutives d’indices respectifs A 1 … A k et la seconde portion étant formée des k pseudo-phrases consécutives restantes d’indices respectifs A k+1 … A 2*k . Ainsi, le score courant pondère les degrés de ressemblance respectifs entre les deux portions qui, dans cet exemple, sont disjointes. Lorsqu’un changement de sujet est détecté, par exemple par comparaison du score courant à un seuil, le changement de sujet est alors localisé entre la dernière pseudo-phrase de la seconde portion et la première pseudo-phrase de la première portion. Par exemple, le paragraphe courant peut être formé d’un nombre impair, égal à (2*k)-1, de pseudo-phrases d’indices respectifs A 1 … A (2*k)-1 , la première portion étant formée de k pseudo-phrases consécutives d’indices respectifs A 1 … A k et la seconde portion étant formée des k pseudo-phrases consécutives d’indices respectifs A k … A (2*k)-1 . Ainsi, le score courant pondère les degrés de ressemblance respectifs entre les deux portions qui, dans cet exemple, se chevauchent partiellement. Lorsqu’un changement de sujet est détecté, par exemple par comparaison du score courant à un seuil, le changement de sujet est alors localisé au niveau de la pseudo-phrase commune aux deux portions. Dans un exemple, k est inférieur ou égal à une valeur seuil prédéterminée. Fixer une valeur seuil prédéterminée pour k a pour conséquence de limiter la taille du paragraphe courant à un nombre maximal de pseudo-phrases. En conséquence, à un instant courant, la détection d’un changement de sujet s’effectue exclusivement au sein d’un paragraphe courant ayant une taille maximale prédéterminée. Contrairement aux procédés connus de détection de changement de sujet dans un texte entier, un tel exemple de réalisation a pour avantage supplémentaire, en sus de permettre une détection en temps réel, de maîtriser les ressources mémoire et le temps de calcul nécessaires pour cette détection. Par exemple, le procédé peut comprendre en outre, à l’issue de la détermination de la succession de pseudo-phrases, un stockage en mémoire d’au moins un jeton lexical restant, et à l’issue de la transformation d’une phrase originale suivante, consécutive à la phrase originale donnée, une concaténation de l’au moins un jeton lexical restant au début du vecteur de jetons lexicaux associé à la phrase originale suivante. Ainsi, il est possible, dès l’obtention de chaque phrase originale, d’en effectuer un traitement informatique comprenant une transformation en un vecteur de jetons lexicaux puis une segmentation en pseudo-phrases et ce, sans perte d’un quelconque jeton lexical restant. Par suite, il est possible de former un paragraphe courant comprenant tous les jetons lexicaux issus de la transformation des dernières pseudo-phrases obtenues et dans lequel la détection de changement de sujet est conduite. Par exemple, le procédé peut comprendre en outre, à l’issue de la transformation de la phrase originale suivante, consécutive à la phrase originale donnée, une obtention du paragraphe courant, une segmentation du vecteur de jetons lexicaux associé à la phrase originale suivante en une succession de i pseudo-phrases suivantes, et une détermination d’un paragraphe suivant, comprenant un nombre de pseudo-phrases inférieur ou égal au nombre de pseudo-phrases du paragraphe courant, par concaténation et regroupement des dernières pseudo-phrases du paragraphe courant et de la succession des i pseudo-phrases suivantes. Ainsi, la détection d’un changement de sujet s’effectue au sein d’un paragraphe qui est mis à jour pour toujours intégrer un nombre limité de pseudo-phrases issues de la segmentation de la ou des derniers vecteurs de jetons lexicaux obtenus. Ainsi, chaque phrase originale obtenue est toujours analysée vis-à-vis de son contexte immédiat, c’est-à-dire par rapport aux phrases originales la précédant ou la suivant immédiatement. Par conséquent, un changement de sujet est toujours détecté, en temps réel, au sein des dernières phrases originales consécutives obtenues. Par exemple, un changement de sujet ayant été détecté entre la première portion du texte écrit représentée par la première portion du paragraphe courant et la deuxième portion du texte écrit représentée par la seconde portion du paragraphe courant, le procédé peut comprendre en outre, à l’issue de la transformation de la phrase originale suivante, consécutive à la phrase originale donnée, une mise à jour du paragraphe courant par suppression de la première portion du paragraphe courant. Ainsi, on s’assure que dès lors qu’un premier changement de sujet est détecté, les phrases originales précédant le premier changement de sujet ne sont plus prises en compte pour la détection d’un éventuel deuxième changement de sujet. Ceci permet d’éviter toute influence d’un changement de sujet précédemment détecté sur la valeur du score courant permettant de détecter un nouveau changement de sujet. Par exemple, le procédé peut comprendre en outre une obtention d’une pluralité de scores successifs, incluant le score courant, respectivement associés aux transformations d’une pluralité de phrases originales consécutives, incluant la transformation de la phrase originale donnée, et la détection du changement de sujet peut être effectuée sur la base d’une identification d’un extremum local de score au sein de la pluralité de scores successifs. En effet, les variations de score courant ne sont pas seulement attribuables à des changements de sujet, mais aussi par exemple à des changements de style d’écriture ou à l’échantillonnage du texte écrit résultant de la segmentation des vecteurs de jetons lexicaux en pseudo-phrases. Un unique score courant peut indiquer une présomption d’un changement de sujet. Etudier en revanche un profil de score permet de mettre en perspective chaque score courant par rapport au sens de variation des scores précédemment obtenus et/ou permet de déterminer une amplitude de variation par rapport aux scores précédemment obtenus. Cette mise en perspective permet de confirmer une présomption de changement de sujet. Par exemple, le procédé peut comprendre en outre, à réception de chaque phrase originale, un stockage en mémoire du nombre de jetons lexicaux contenu dans le vecteur de jetons lexicaux associé, issu de la transformation de ladite phrase, et le changement de sujet ayant été couramment détecté, une localisation du changement de sujet au sein de la pluralité de phrases originales obtenues, la localisation étant basée sur une correspondance entre une indexation des jetons lexicaux au sein des pseudo-phrases de la première portion du paragraphe courant et une indexation de mot au sein des phrases originales, la correspondance étant établie sur la base des nombres, stockés en mémoire, de jetons lexicaux respectivement contenus dans les vecteurs de jetons lexicaux respectivement associés aux phrases originales transformées. Ainsi, il est possible non seulement de détecter un changement de sujet en temps réel, mais aussi de localiser, toujours en temps réel, ce changement de sujet au sein du texte original. Plus précisément, il est possible de déterminer à partir de quelle phrase originale se situe le changement de sujet détecté. Par exemple, le procédé peut comprendre en outre une suppression, en mémoire, du nombre de jetons lexicaux contenus dans un vecteur de jetons lexicaux associé à une phrase originale transformée donnée lorsque le paragraphe courant ne comprend aucun jeton lexical dudit vecteur. Ainsi, il est possible de définir une limite supérieure, indépendante de la longueur du texte original, aux ressources mémoire employées pour la localisation en temps réel d’un changement de sujet au sein du texte original. En effet, comme expliqué ci-avant, il est prévu, pour effectuer cette localisation, d’effectuer une correspondance entre, d’une part, une indexation des jetons lexicaux au sein des pseudo-phrases de la première portion du paragraphe courant et, d’autre part, une indexation de mot au sein des phrases originales. Le paragraphe courant est formé d’une succession de jetons lexicaux issus de la transformation de la ou des dernières phrases originales reçues. Pour effectuer la correspondance décrite ci-avant, il est donc nécessaire de disposer, en mémoire, du nombre de jetons lexicaux contenus dans cette ou ces dernières phrases originales reçues. Il n’est en revanche pas nécessaire de conserver en mémoire les nombres de jetons lexicaux respectivement contenus dans toutes les phrases originales du texte écrit. D’autres caractéristiques, détails et avantages apparaîtront à la lecture de la description détaillée ci-après, et à l’analyse des dessins annexés, sur lesquels : Fig. 1 illustre un algorithme de segmentation en temps réel d’un texte écrit dans un exemple de réalisation. Fig. 2 illustre une subdivision possible d’un paragraphe courant formé d’un nombre impair de pseudo-phrases dans un exemple de réalisation. Fig. 3 illustre une subdivision possible d’un paragraphe courant formé d’un nombre pair de pseudo-phrases dans un autre exemple de réalisation. Fig. 4 représente un résultat d’une détection successive en temps réel d’une pluralité de changements de sujet dans un texte écrit, dans un exemple de réalisation. Fig. 5 illustre un algorithme d’analyse en temps réel d’un profil de score, dans un exemple de réalisation. Fig. 6 illustre un algorithme de localisation d’un changement de sujet détecté, dans un exemple de réalisation. Fig. 7 illustre un circuit de traitement de données pour la mise en œuvre d’un ou plusieurs des algorithmes ci-avant, dans un exemple de réalisation. Les dessins et la description ci-après contiennent, pour l’essentiel, des éléments de caractère certain. Ils pourront donc non seulement servir à mieux faire comprendre la présente divulgation, mais aussi contribuer à sa définition, le cas échéant. On se réfère à présent à la , qui illustre un exemple d’algorithme de segmentation en temps réel d’un texte écrit dans un exemple de réalisation. On considère dans cet exemple un texte écrit à analyser. Ce texte est formé de plusieurs phrases originales et il est obtenu une phrase originale à la fois. Ainsi le texte écrit est représenté par une succession de caractères numériques obtenu successivement sous la forme d’une pluralité de phrases originales. Par exemple, le texte peut être issu d’un service conversationnel, ou de tout autre service requérant une analyse du texte en temps réel, c’est-à-dire dynamiquement au fur et à mesure que les phrases originales sont obtenues l’une après l’autre et non pas uniquement une fois que la totalité du texte écrit a été obtenue. Une phrase originale donnée du texte écrit est obtenue OBT PHR (S1) et consécutivement transformée TRNS PHR (S2) en un vecteur de jetons lexicaux associé. Une telle transformation est, de manière générale, un traitement lexical apporté à la phrase originale donnée en vue de son analyse. De nombreux types de traitements lexicaux connus peuvent être appliqués. On peut citer, comme exemples de traitements lexicaux, une suppression d’un certain nombre de mots courants prédéterminés n’apportant pas de valeur informative pour la compréhension de la signification du texte écrit, une suppression de la ponctuation, ou encore une lemmatisation ou une racinisation des mots étudiés. Dans l’exemple de la , une phrase originale formée d’une suite de neuf mots est ainsi transformée en un vecteur formé d’une suite de six jetons lexicaux. A l’issue de la transformation TRNS PHR (S2) d’une phrase originale donnée en un vecteur de jetons lexicaux associé, il est possible de stocker ST NB (S3) en mémoire le nombre de jetons lexicaux du vecteur. Ainsi, il est possible de générer et mettre à jour en temps réel, à l’issue de la transformation respective de chaque phrase, une table de correspondance entre d’une part, chacune des phrases originales obtenues PHR_TBL, et d’autre part, le nombre de jetons lexicaux TOKEN_PER_PHR de chaque vecteur issu de leur transformation respective. Cette table de correspondance peut être stockée par exemple en mémoire transitoire (102). Le vecteur de jetons lexicaux issu de la transformation d’une phrase originale donnée sert de base pour déterminer DET PPHR (S4) une pseudo-phrase ou une succession de pseudo-phrases. Les pseudo-phrases sont toutes formées d’un même nombre de W jetons lexicaux, où W est un entier naturel non nul prédéterminé. Dans l’exemple de la , la valeur de W est fixée égale à sept. Ainsi, les pseudo-phrases déterminées sont des suites de sept jetons lexicaux. En reprenant l’exemple de la , on peut faire l’hypothèse, par exemple, que la première phrase originale du texte écrit soit transformée en un premier vecteur de jetons lexicaux formé de quatorze jetons lexicaux. Avec cette hypothèse, le premier vecteur de jetons lexicaux est segmenté en deux pseudo-phrases de sept jetons lexicaux chacune. Cependant, cette hypothèse n’est pas réaliste dans un cas général où les phrases du texte écrit sont de longueur variable. En effet, le vecteur de jetons lexicaux issu de la transformation d’une phrase originale donnée comporte un nombre de jetons lexicaux qui peut varier d’une phrase originale à l’autre, et qui n’est pas nécessairement un multiple du nombre prédéterminé de jetons lexicaux choisi pour la détermination des pseudo-phrases. En reprenant l’exemple de la , on peut faire alternativement l’hypothèse, par exemple, que la première phrase originale du texte écrit soit transformée en un premier vecteur de jetons lexicaux formé de onze jetons lexicaux. Avec cette nouvelle hypothèse, une seule pseudo-phrase est déterminée formée des sept premiers jetons. Les quatre jetons lexicaux restants sont stockés ST JTN (S42) en mémoire, par exemple en mémoire transitoire (102). Ensuite, lorsque la deuxième phrase originale du texte écrit est transformée en un deuxième vecteur de jetons lexicaux, les quatre jetons lexicaux préalablement stockés en mémoire sont récupérés OBT JTN (S41) et concaténés au début du deuxième vecteur pour former une suite de jetons lexicaux concaténés. Ensuite, dès lors que le nombre de jetons de la suite dépasse W, la suite est segmentée pour former une première pseudo-phrase constituée des W premiers jetons de la suite. Puis, si le nombre de jetons restants dépasse encore W, alors les W jetons suivants sont isolés pour former une deuxième pseudo-phrase, et ainsi de suite. Enfin, si le nombre de jetons lexicaux restants est à la fois supérieur à zéro et strictement inférieur à W, alors ces jetons lexicaux restants sont stockés ST JTN (S42) en mémoire pour être concaténés au début de vecteur de jetons lexicaux suivant. Ainsi, il est possible de segmenter en temps réel n’importe quel texte écrit en pseudo-phrases toutes formées d’un même nombre de jetons lexicaux. Quelle que soit la longueur du texte, la mémoire requise pour effectuer une telle segmentation est très réduite car, si les pseudo-phrases sont formées de W jetons lexicaux, alors il n’est jamais nécessaire de devoir stocker plus de W-1 jetons lexicaux en vue de les concaténer au vecteur de jetons lexicaux suivant. Dès lors qu’une succession de plusieurs pseudo-phrases est déterminée, plusieurs pseudo-phrases consécutives sont regroupées GRP PPHR (S5) de manière à former un paragraphe. Le paragraphe est formé d’au moins deux pseudo-phrases consécutives et d’au plus (2*k)-1 pseudo-phrases consécutives, où k est un entier naturel prédéterminé supérieur ou égal à un. Dans l’exemple de la , la valeur de k est fixée égal à 3. Ainsi, le paragraphe est formé d’un nombre de pseudo-phrases compris entre un et cinq. On considère ici, à un instant courant, qu’une ou plusieurs phrases originales ont été obtenues puis chacune respectivement transformée en un vecteur de jetons lexicaux et qu’une pluralité de pseudo-phrases ont été déterminées sur la base de ce ou ces vecteurs de jetons lexicaux. Dans l’hypothèse où le nombre de pseudo-phrases déterminé est inférieur ou égal à (2*k)-1, alors le paragraphe est formé par regroupement de toutes les pseudo-phrases déterminées. A l’issue du traitement de chaque phrase originale, de nouvelles pseudo-phrases peuvent être déterminées jusqu’à excéder un total de (2*k)-1 pseudo-phrases. En prenant en compte une telle hypothèse où le nombre de pseudo-phrases déterminé est supérieur à (2*k)-1, alors le paragraphe est formé par regroupement des (2*k)-1 dernières pseudo-phrases déterminées. Il résulte de la description ci-avant que le paragraphe formé comprend nécessairement, au maximum, W*[(2*k)-1] jetons lexicaux issus du traitement de la ou des dernières phrases originales obtenues. Ainsi, la longueur maximale d’un paragraphe à analyser est finie et prédéterminée, ce qui a notamment pour effet de maîtriser les ressources système nécessaires pour la mise en œuvre de la détection d’un changement de sujet. Il est possible de ne conserver en mémoire que les pseudo-phrases faisant partie du paragraphe courant. Ainsi, l’occupation des ressources mémoire aux fins de la détection du changement de sujet au sein du paragraphe courant reste limitée et indépendante de la longueur du texte écrit à analyser. Il ressort de ce qui précède qu’à un instant courant, au moins une phrase originale donnée ayant été obtenue puis traitée pour obtenir une succession de pseudo-phrases, un paragraphe courant est obtenu. Ce paragraphe courant intègre les jetons lexicaux issus de la phrase originale donnée, ainsi que les jetons lexicaux d’une ou plusieurs autres phrases originales précédentes. Ainsi, ce paragraphe courant représente un bloc du texte original, correspondant à la dernière phrase originale, ou aux dernières phrases originales, ayant été obtenues jusqu’à l’instant courant. Ce paragraphe courant est analysé pour rechercher si un changement de sujet se produit dans le bloc du texte original que ce paragraphe courant représente. Pour effectuer la détection de changement de sujet, le paragraphe courant (200) formé est subdivisé en deux portions (201, 202), tel qu’illustré aux figures 2 et 3. La première portion (201) regroupe les premières pseudo-phrases du paragraphe et la seconde portion (202) regroupe les dernières pseudo-phrases du paragraphe. Les termes « premières » et « dernières » se réfèrent à l’ordre des pseudo-phrases au sein de la succession de pseudo-phrases, donc à l’ordre selon lequel les pseudo-phrases ont été respectivement déterminées. De manière générale, on peut considérer que le paragraphe est formé de K pseudo-phrases qui peuvent chacune être associées à un indice respectif A i . Ainsi, la première pseudo-phrase du paragraphe peut être associée à un indice A 1 et la dernière pseudo-phrase du paragraphe peut être associée à un indice A K . On considère également les entiers naturels non nuls m et n dont la somme est supérieure ou égale à K. La première portion est formée de m pseudo-phrases d’indices respectifs A 1 à A m . La seconde portion est formée de n pseudo-phrases d’indices respectifs A K-(n-1) à A K . Dans certains exemples de réalisation, les deux portions peuvent se chevaucher, c’est-à-dire qu’une pseudo-phrase donnée peut appartenir aux deux portions, soit m + n > K. A l’inverse, dans certains exemples de réalisation, les deux portions peuvent être disjointes, c’est-à-dire que chaque pseudo-phrase du paragraphe appartient à une et une seule portion, soit m + n = K. Dans certains exemples de réalisation illustrés aux figures 2 et 3, les deux portions sont de taille égale, c’est-à-dire formées d’un même nombre de pseudo-phrases, soit m = n. En considérant que les deux portions sont de taille égale, alors si le paragraphe est formé d’un nombre impair de K = (2*k)-1 pseudo-phrases, tel qu’illustré à la , alors les deux portions se chevauchent nécessairement, c’est-à-dire qu’au moins une pseudo-phrase appartient aux deux portions. Ainsi, le paragraphe courant est formé d’un nombre impair, égal à (2*k)-1, de pseudo-phrases d’indices respectifs A1… A(2*k)-1, la première portion étant formée de k pseudo-phrases consécutives d’indices respectifs A1… Ak et la seconde portion étant formée des k pseudo-phrases consécutives d’indices respectifs Ak… A(2*k)-1. Toujours en considérant que les deux portions sont de taille égale, alors si le paragraphe est formé d’un nombre pair de K = (2*k) pseudo-phrases, tel qu’illustré à la , alors les deux portions peuvent être disjointes. Ainsi, le paragraphe courant est formé d’un nombre pair, égal à 2*k, de pseudo-phrases d’indices respectifs A1… A2*k, la première portion étant formée de k pseudo-phrases consécutives d’indices respectifs A1… Ak et la seconde portion étant formée des k pseudo-phrases consécutives restantes d’indices respectifs Ak+1… A2*k. Pour effectuer la détection d’un changement de sujet, la première portion et la seconde portion du paragraphe courant sont chacune analysées par référence à un même vecteur de jetons lexicaux uniques, ou « vecteur commun » pour obtenir OBT SCR (S6) un score courant. Le score courant pondère d’une part un degré de ressemblance entre la première portion du paragraphe courant et le vecteur commun et, d’autre part, un degré de ressemblance entre la seconde portion du paragraphe courant et le vecteur commun. Les jetons lexicaux « uniques » sont définis comme étant présents, au plus, une fois au sein du paragraphe courant. Alternativement, les jetons lexicaux « uniques » peuvent être définis comme étant présents, au plus, une fois au sein d’une succession de pseudo-phrases englobant au moins toutes les pseudo-phrases formant le paragraphe courant. Dans un exemple de réalisation, le score courant « score (i) » est calculé selon l’équation ci-dessous : où « t » désigne un jeton lexical unique donné au sein du vecteur commun, « » désigne le nombre d’occurrences du jeton lexical unique donné t dans la première portion du paragraphe courant, et « » désigne le nombre d’occurrences du jeton lexical unique donné t dans la seconde portion du paragraphe courant. Ainsi, dans cet exemple de réalisation, le score courant est représentatif de la somme pondérée des fréquences d’apparition de chaque jeton lexical unique dans chacune des deux portions du paragraphe courant. Il existe de nombreuses variantes de réalisation, selon lesquelles le score courant est obtenu à l’aide d’autres formules mathématiques. Par exemple, il est possible de calculer un score courant par pondération quadratique des fréquences d’apparition de chaque jeton lexical unique dans chacune des deux portions du paragraphe courant. D’autres pondérations sont possibles afin d’ajuster le poids respectif accordé à chacun des jetons lexicaux en fonction de leur fréquence respective d’apparition au sein de chacune des deux portions du paragraphe courant. Le score courant ainsi obtenu permet de détecter DET CHG (S7) un changement de sujet entre une première portion du texte écrit, représentée par la première portion du paragraphe courant, et une seconde portion du texte écrit, représentée par la seconde portion du paragraphe courant. « Une première portion du texte écrit représentée par la première portion du paragraphe courant » indique qu’au moins une partie de la première portion du paragraphe correspond aux pseudo-phrases issues du traitement d’au moins une partie des phrases originales formant la première portion du texte écrit. De même, « une seconde portion du texte écrit représentée par la seconde portion du paragraphe courant » indique qu’au moins une partie de la seconde portion du paragraphe correspond aux pseudo-phrases issues du traitement d’au moins une partie des phrases originales formant la seconde portion du texte écrit. La détection d’un changement de sujet peut être mise en œuvre en temps réel par un algorithme, par exemple par comparaison du score courant avec un seuil prédéfini ou par analyse en temps réel d’un profil de score en fonction de la progression du texte écrit. Un profil de score est une succession de scores respectivement associés à des paragraphes consécutivement obtenus. Il est à présent fait référence à la , qui représente un exemple particulier d’un profil de score (300). La grandeur portée sur l’axe des ordonnées est un score courant normalisé entre 0 et 1. Dans cet exemple particulier, une valeur de 1 indique un degré de ressemblance maximal, et une valeur de 0 indique à l’inverse un degré de ressemblance minimal entre d’une part, la première portion du paragraphe courant et le vecteur commun et, d’autre part, la seconde portion du paragraphe courant et le vecteur commun. Compte tenu de la définition particulière du score dans cet exemple particulier, plus une valeur de score est basse, moins il existe de ressemblance entre le début et la fin du paragraphe couramment analysé. Autrement dit, une valeur de score basse est corrélée à un changement de sujet au sein du paragraphe couramment analysé. Ainsi, il est possible de détecter en temps réel, à un instant courant, si un changement de sujet s’est produit au sein des phrases originales obtenues en effectuant simplement une comparaison du score courant avec une valeur seuil absolue. La grandeur portée sur l’axe des abscisses est un indice associé à chaque pseudo-phrase et qui représente le nombre cumulé de pseudo-phrases précédemment obtenues à l’issue du traitement de chaque phrase originale. Dans cet exemple, le profil de score représenté associe respectivement un score courant, obtenu pour un paragraphe courant, à l’indice de la dernière pseudo-phrase de la première portion dudit paragraphe courant. Cette représentation se justifie par la latence intrinsèque à la détection en temps réel d’un changement de sujet. Cette latence est présente quel que soit le nombre de jetons lexicaux retenu pour former les pseudo-phrases, quel que soit le nombre de pseudo-phrases maximal retenu pour former les paragraphes, et quelle que soit la méthode retenue pour subdiviser les paragraphes. En effet, il est nécessaire de s’appuyer sur les dernières pseudo-phrases obtenues pour pouvoir détecter un changement de sujet par rapport aux pseudo-phrases précédentes. Un changement de sujet ne peut dont être détecté que postérieurement à sa survenue, mais en temps réel. A titre illustratif, reprenons à présent l’exemple selon lequel chaque paragraphe est formé de (2*k)-1 pseudo-phrases et est subdivisé en deux portions de k pseudo-phrases chacune. Le score obtenu, ou calculé, pour un paragraphe donné est indicatif de la ressemblance entre la pseudo-phrase commune aux deux portions dudit paragraphe donné avec d’une part, le reste de la première portion et d’autre part, le reste de la seconde portion dudit paragraphe donné. L’algorithme de détection de changement de sujet a alors, dans cet exemple, une latence de k pseudo-phrases, ce qui correspond à une détection en temps réel. Il est possible de détecter en temps réel un minimum local au sein du profil de score, et de détecter en conséquence qu’un changement de sujet s’est produit. La fait apparaître, au moyen de lignes verticales (301), les résultats positifs correspondant à des détections successives en temps réel d’une pluralité de changements de sujet dans un texte écrit, dans un exemple de réalisation. Chaque changement de sujet correspond à un minimum local, ou vallée, du profil de score. La détection de minima locaux peut être mise en œuvre par une analyse en temps réel du profil de score, c’est-à-dire par une analyse répétée à chaque obtention d’un nouveau score courant. Un exemple d’algorithme d’une telle analyse est illustré en . Les valeurs de cinq variables sont préalablement initialisées et stockées en mémoire, avant la première itération de l’analyse : la variable « Scoremin », qui désigne la valeur minimale obtenue depuis le début de l’analyse pour le score normalisé entre 0 et 1, est initialisée pour prendre une valeur de 1, la variable « Scoremax », qui désigne la valeur minimale obtenue depuis le début de l’analyse pour le score normalisé entre 0 et 1, est initialisée pour prendre une valeur de 0, la variable « Increase », qui désigne, de manière binaire, si la dernière évolution de score enregistrée est croissante (valeur « True ») ou décroissante (valeur « False »), est initialisée pour prendre une valeur « True » indiquant une croissance du score, la variable « peakVal », qui désigne la valeur de score correspondant au dernier pic détecté au sein du profil de score, est initialisée pour prendre une valeur de zéro, et la variable « lastScore », qui indique la dernière valeur de score obtenue, est initialisée pour prendre une valeur de 0. Une itération donnée de l’analyse démarre à un instant courant, un score courant étant obtenu. Les valeurs des variables « Scoremin » et « Scoremax » sont respectivement mises à jour (401) et stockées en mémoire dès lors que le score courant est inférieur au score minimal précédemment obtenu ou si le score courant est supérieur au score maximal précédemment obtenu. Ensuite, on détermine (402) si la valeur courante de la variable « Increase » est égale à « True » et si la valeur du score courant est inférieure à celle de la variable « lastScore ». En ce cas, un maximum local est détecté : le profil de score décroît après une phase de croissance. Dans une telle situation, la valeur de la variable « Increase » est mise à jour pour prendre la nouvelle valeur « False » et la valeur de la variable « peakVal » est mise à jour pour prendre une valeur égale à la valeur courant de la variable « lastScore ». L’analyse du profil de score suite à l’obtention du score courant conclut là encore en une détection d’une absence de changement de sujet. Dans le cas contraire, l’analyse se poursuit. Ensuite, on détermine (403) si la valeur courante de la variable « Increase » est égale à « False » et si la valeur du score courant est supérieure à celle de la variable « lastScore ». En ce cas, un minimum local est détecté : le profil de score croît après une phase de décroissance. Dans une telle situation, la valeur de la variable « Increase » est mise à jour pour prendre la nouvelle valeur « True ». Lorsqu’un tel minimum local est détecté, l’analyse du profil de score suite à l’obtention du score courant se poursuit au bloc 404 pour déterminer, sur la base d’au moins un critère, si un changement de sujet est détecté ou non. Lorsqu’aucun extremum local n’est détecté, l’analyse se poursuit. Deux possibilités sont restantes. Une première possibilité est que la valeur courante de la variable « Increase » soit égale à « True » et que la valeur du score courant soit supérieure à celle de la variable « lastScore ». En ce cas le sens de variation du profil de score est inchangé. Une seconde possibilité est que la valeur courante de la variable « Increase » soit égale à « False » et que la valeur du score courant soit inférieure à celle de la variable « lastScore ». En ce cas, le sens de variation du profil de score est également inchangé. L’analyse du profil de score suite à l’obtention du score courant conclut alors, pour l’une ou l’autre de ces deux possibilités restantes, en une détection (405) d’une absence de changement de sujet. Différents critères peuvent être exploités (404) pour déterminer si un minimum local détecté donné est indicatif ou non d’un changement de sujet. Si le minimum local détecté donné est considéré comme indicatif d’un changement de sujet, alors l’analyse conclut (406) en une présence d’un changement de sujet. Dans le cas contraire, l’analyse conclut (405) en une absence de changement de sujet. Les inventeurs ont constaté, après application de divers algorithmes en temps réel sur des textes écrits fournis phrase par phrase, que les critères relatifs au résultat de la comparaison entre la valeur de la variable « peakVal » et la valeur du score courant sont des critères pertinents pour la détection correcte d’un changement de sujet. En particulier, une occurrence d’un changement de sujet est corrélée au fait que le résultat d’une telle comparaison est supérieur à un seuil absolu prédéterminé. Une occurrence d’un changement de sujet est corrélée au fait que le résultat d’une telle comparaison est supérieur à un seuil relatif, fonction de la différence entre les valeurs maximale « Scoremax » et minimale « Scoremin » des scores obtenus depuis le début de l’analyse. Les inventeurs ont constaté que la détection d’un changement de sujet est particulièrement fine lorsque cette détection est basée sur la vérification qu’un double critère est simultanément rempli, ce double critère consistant en ce que le résultat d’une telle comparaison est supérieur à la fois à un seuil absolu prédéterminé, et à un seuil relatif, fonction de la différence entre les valeurs maximale « Scoremax » et minimale « Scoremin » des scores obtenus depuis le début de l’analyse. Par exemple, pour un nombre w de jetons lexicaux par pseudo-phrase égal à 24 et pour un nombre k de pseudo-phrases par portion de paragraphe égal à 6, les inventeurs ont obtenu de bons résultats, illustrés en , en retenant comme seuil absolu prédéterminé une valeur de 0,1 et comme seuil relatif une valeur de (Scoremax-Scoremin)/3,4. Une fois que l’analyse du profil de score, suite à l’obtention du score courant, a conclu en une présence ou en une absence de changement de sujet, la valeur de la variable « lastScore » est mise à jour pour prendre une valeur égale à celle du score courant. L’ensemble des valeurs mises à jour est stockée en mémoire, et l’analyse du profil de score suite à l’obtention du score courant s’achève. Une itération suivante de l’analyse peut alors être amorcée à un nouvel instant courant, un nouveau score courant étant obtenu. Le résultat de la détection de changement de sujet au sein d’un texte donné dépend de différents paramètres. Ces paramètres peuvent être regroupés en un jeu de paramètres incluant notamment les valeurs prédéfinies de w et k, ainsi que la formule mathématique utilisée pour calculer le score courant, et le ou les critères retenus pour détecter un changement de sujet à partir du score courant ou à partir du profil de score. En conséquence, pour un jeu de paramètres donné, il existe un risque d’identifier incorrectement un changement de sujet ou au contraire d’identifier incorrectement une absence de changement de sujet. Pour minimiser la fréquence de telles situations, une possibilité est de conduire une exécution en parallèle de l’algorithme de détection de changement de sujet en temps réel pour différents jeux de paramètres. Pour chaque exécution en parallèle, un sous-résultat de détection est ainsi obtenu. L’ensemble des sous-résultats de détection obtenus, en parallèle, suite à l’obtention d’une phrase originale donnée, peuvent ensuite faire l’objet d’un traitement informatique, par exemple par toutes méthodes statistiques probabilistes ou inférentielles connues, afin de déterminer un résultat global de détection de changement de sujet. Ce résultat global peut éventuellement être assorti d’un niveau de confiance. L’analyse décrite ci-avant en lien avec la permet donc à la fois de détecter DET CHG (S7) un changement de sujet au sein d’un texte écrit en temps réel et, si cela est souhaité, de localiser LOC CHG (S8), toujours en temps réel, ce changement de sujet détecté au sein du texte écrit. En effet, le changement de sujet est détecté à l’issue de la réception d’un score courant donné et correspond nécessairement, du fait de la latence fixe inhérente à la détection en temps réel, à une pseudo-phrase donnée ayant un indice prédéterminé au sein du paragraphe courant. Il est possible, à partir de la pseudo-phrase donnée, de déterminer la phrase originale du texte écrit à partir de laquelle le changement de sujet s’est produit. La illustre, dans un exemple de réalisation, un algorithme de localisation, au sein du texte écrit, d’un changement de sujet détecté au sein du paragraphe courant. On considère, dans l’exemple de la , un paragraphe courant (200) formé de cinq pseudo-phrases, chacune formée de cinq jetons lexicaux. Le paragraphe courant est subdivisé en une première portion (201) formée des trois premières pseudo-phrases du paragraphe courant et en une seconde portion (202) formée des trois dernières pseudo-phrases du paragraphe courant. Un changement de sujet est détecté au sein du paragraphe courant, plus exactement après la troisième pseudo-phrase, centrale. En d’autres termes, dans cet exemple, le changement de sujet détecté se situe, au sein d’une succession formée des vingt-cinq derniers jetons lexicaux obtenus, après les quinze premiers jetons lexicaux de la succession. On considère également qu’on dispose d’une table de correspondance associant à chaque phrase originale (401) obtenue et transformée le nombre (402) de jetons lexicaux obtenus à l’issue de cette transformation. Dans cet exemple, les vingt-cinq derniers jetons lexicaux sont issus de la transformation des six dernières phrases originales obtenues. Ces phrases originales ont été transformées, respectivement, en des successions de 5, 4, 5, 2, 8 et 1 jetons lexicaux. On réalise la somme cumulée des jetons lexicaux issus de la transformation de chaque phrase, dans leur ordre d’obtention, jusqu’à atteindre ou dépasser le nombre de jetons lexicaux précédant le changement de sujet détecté. Ici, la transformation des quatre premières phrases originales parmi les six dernières phrases originales obtenues a permis d’obtenir seize jetons lexicaux. Dans cet exemple, le changement de sujet peut donc être localisé au sein de la quatrième phrase originale obtenue parmi les six dernières phrases originales obtenues. C’est-à-dire que parmi les six dernières phrases originales obtenues, on détecte que les quatre premières phrases portent sur un premier sujet donné tandis que les deux phrases suivantes portent sur un deuxième sujet donné, distinct. En reprenant l’exemple ci-dessus d’un paragraphe courant formé de cinq pseudo-phrases formées chacune de cinq jetons lexicaux, on peut considérer qu’à chaque nouvelle phrase originale reçue et transformée, le paragraphe courant est mis à jour pour ne conserver que les cinq dernières pseudo-phrases déterminées. Ainsi, au fur et à mesure que des phrases originales suivantes sont obtenues, les jetons lexicaux issus de la transformation des phrases originales précédentes deviennent exclus du paragraphe courant. Pour mener à bien la localisation du changement de sujet au sein du paragraphe courant, il est uniquement nécessaire de considérer les cinq dernières pseudo-phrases déterminées. Donc, il convient de s’appuyer, dans la table de correspondance, uniquement sur les nombres de jetons lexicaux associés aux dernières phrases originales obtenues, dont ces cinq dernières pseudo-phrases déterminées sont issues. En d’autres termes, de manière générale, les nombres de jetons lexicaux issus de la transformation des phrases originales précédentes, ne faisant ainsi pas partie du paragraphe courant n’ont pas d’intérêt pour la localisation d’un changement de sujet au sein du paragraphe courant. Selon un exemple de réalisation, il est possible de libérer de la mémoire en supprimant de la table de correspondance chaque phrase originale (401) obtenue et transformée, ainsi que le nombre associé (402) de jetons lexicaux obtenus à l’issue de cette transformation, dès lors que ces jetons lexicaux ne font plus partie du paragraphe courant. Ainsi, la taille de la table de correspondance, c’est-à-dire l’occupation des ressources mémoire aux fins de la localisation du changement de sujet au sein du paragraphe courant, reste limitée et indépendante de la longueur du texte écrit à analyser. Selon un exemple de réalisation, il est possible, à l’issue d’une localisation d’un premier changement de sujet, entre un premier sujet et un deuxième sujet, au sein d’un premier paragraphe courant, de ne plus conserver en mémoire que les pseudo-phrases postérieures au premier changement de sujet. Une telle démarche permet d’améliorer la détection ultérieure d’un second changement de sujet, entre le deuxième sujet et un troisième sujet. En effet, tout second paragraphe courant, formé postérieurement, ne peut contenir aucune pseudo-phrase portant sur le premier sujet, mais uniquement des pseudo-phrases portant soit sur le deuxième sujet, soit sur le troisième sujet. Procédé de détection en temps réel d’un changement de sujet dans un texte écrit représenté par une succession de caractères numériques obtenu successivement sous la forme d’une pluralité de phrases originales, le procédé étant mis en œuvre par un circuit de traitement de données et comprenant : - pour une phrase originale du texte écrit, une transformation (S2) de ladite phrase en un vecteur de jetons lexicaux associé, - à l’issue de la transformation d’une phrase originale donnée, une détermination (S4) d’une succession de pseudo-phrases chacune formée d’un même nombre de jetons lexicaux, la détermination (S4) étant effectuée par une segmentation parmi une liste de segmentations comprenant : une segmentation du vecteur de jetons lexicaux associé à la phrase originale donnée, et une segmentation de vecteurs concaténés issus d’une concaténation d’une pluralité de vecteurs de jetons lexicaux respectivement associés à des phrases originales consécutives, la pluralité de vecteurs de jetons lexicaux comprenant le vecteur de jetons lexicaux associé à la phrase originale donnée, - un regroupement (S5) d’une pluralité de pseudo-phrases consécutives, issues de la détermination (S4), en un paragraphe courant subdivisé en une première portion et en une seconde portion, - une obtention (S6) d’un score courant pondérant, d’une part, un degré de ressemblance entre la première portion du paragraphe courant et un vecteur commun de jetons lexicaux uniques au sein du paragraphe courant et, d’autre part, un degré de ressemblance entre la seconde portion du paragraphe courant et le vecteur commun, et - une détection (S7) d’un changement de sujet entre une première portion du texte écrit représentée par la première portion du paragraphe courant et une deuxième portion du texte écrit représentée par la seconde portion du paragraphe courant, la détection (S7) du changement de sujet étant basée au moins sur le score courant. Procédé selon la revendication 1, dans lequel le paragraphe courant est formé d’un nombre pair, égal à 2*k, de pseudo-phrases d’indices respectifs A 1 … A 2*k , la première portion est formée de k pseudo-phrases consécutives d’indices respectifs A 1 … A k et la seconde portion est formée des k pseudo-phrases consécutives restantes d’indices respectifs A k+1 … A 2*k . Procédé selon la revendication 1, dans lequel le paragraphe courant est formé d’un nombre impair, égal à (2*k)-1, de pseudo-phrases d’indices respectifs A 1 … A (2*k)-1 , la première portion est formée de k pseudo-phrases consécutives d’indices respectifs A 1 … A k et la seconde portion est formée des k pseudo-phrases consécutives d’indices respectifs A k … A (2*k)-1 . Procédé selon la revendication 2 ou 3, dans lequel k est inférieur ou égal à une valeur seuil prédéterminée. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant : - à l’issue de la détermination (S4) de la succession de pseudo-phrases, un stockage en mémoire d’au moins un jeton lexical restant, et - à l’issue de la transformation d’une phrase originale suivante, consécutive à la phrase originale donnée, une concaténation de l’au moins un jeton lexical restant au début du vecteur de jetons lexicaux associé à la phrase originale suivante. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant, à l’issue de la transformation de la phrase originale suivante, consécutive à la phrase originale donnée : - une obtention du paragraphe courant, - une segmentation du vecteur de jetons lexicaux associé à la phrase originale suivante en une succession de i pseudo-phrases suivantes, et - une détermination d’un paragraphe suivant, comprenant un nombre de pseudo-phrases inférieur ou égal au nombre de pseudo-phrases du paragraphe courant, par concaténation et regroupement des dernières pseudo-phrases du paragraphe courant et de la succession des i pseudo-phrases suivantes. Procédé selon la revendication précédente, un changement de sujet ayant été détecté entre la première portion du texte écrit représentée par la première portion du paragraphe courant et la deuxième portion du texte écrit représentée par la seconde portion du paragraphe courant, le procédé comprenant en outre, à l’issue de la transformation de la phrase originale suivante, consécutive à la phrase originale donnée, une mise à jour du paragraphe courant par suppression de la première portion du paragraphe courant. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant : - une obtention (S6a) d’une pluralité de scores successifs, incluant le score courant, respectivement associés aux transformations d’une pluralité de phrases originales consécutives, incluant la transformation de la phrase originale donnée, et - la détection (S7) du changement de sujet est effectuée sur la base d’une identification d’un extremum local de score au sein de la pluralité de scores successifs. Procédé selon l’une des revendications précédentes, comprenant en outre : - à réception de chaque phrase originale, un stockage (S3) en mémoire du nombre de jetons lexicaux contenu dans le vecteur de jetons lexicaux associé, issu de la transformation (S2) de ladite phrase, et - le changement de sujet ayant été couramment détecté, une localisation (S8) du changement de sujet au sein de la pluralité de phrases originales obtenues, la localisation étant basée sur une correspondance entre une indexation des jetons lexicaux au sein des pseudo-phrases de la première portion du paragraphe courant et une indexation de mot au sein des phrases originales, la correspondance étant établie sur la base des nombres, stockés en mémoire, de jetons lexicaux respectivement contenus dans les vecteurs de jetons lexicaux respectivement associés aux phrases originales transformées. Procédé selon la revendication précédente, comprenant en outre une suppression, en mémoire, du nombre de jetons lexicaux contenu dans un vecteur de jetons lexicaux associé à une phrase originale transformée donnée lorsque le paragraphe courant ne comprend aucun jeton lexical dudit vecteur. Programme informatique comportant des instructions pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 10 lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Support d’enregistrement non transitoire lisible par un ordinateur sur lequel est enregistré un programme pour la mise en œuvre du procédé selon l’une des revendications 1 à 10 lorsque ce programme est exécuté par un processeur. Circuit de traitement de données comprenant un processeur (100) connecté à un support d’enregistrement non transitoire (101) selon la revendication 12.