FR 3030809 A1 20160624 FR 1463074 A 20141222 PROCEDE D'ANALYSE AUTOMATIQUE DE LA QUALITE LITTERAIRE D'UN TEXTE Domaine technique La présente invention concerne un procédé d'analyse automatique de la qualité littéraire d'un texte. Par « qualité littéraire d'un texte », on entend dans le cadre de l'invention, la qualité littéraire d'un texte qui lui est intrinsèque. Cette qualité intrinsèque peut se matérialiser par une note discrète de 1 à 10, par un score continu dans [0, 1], comme un score réel [-00, +00] ou comme des labels « très bon », « bon », « moyen », etc. Par « classification », on entend dans le cadre de l'invention, le sens usuel de la technique, à savoir la prédiction de la classe (valeur discrète), d'un ensemble de données à partir d'une base d'apprentissage pré-étiquetée. Par « régression », on entend dans le cadre de l'invention, le sens usuel de la technique, à savoir la prédiction de valeurs numériques et continues, associées à un ensemble de données à partir d'une base d'apprentissage. Etat de la technique De manière générale, le but de la catégorisation automatique de textes est d'apprendre à une machine informatique à classer un texte dans la bonne catégorie en se basant sur son contenu. On peut résoudre par des algorithmes de catégorisation, divers problèmes de catégorisation de textes. En ce qui concerne l'analyse de la qualité d'un texte littéraire ou scientifique, différentes approches ont déjà été effectuées et différents algorithmes de catégorisation mis en oeuvre. Il existe ainsi plusieurs travaux qui concernent la qualité d'un texte littéraire mais la plupart ne sont pas pertinents car ils définissent la notion de qualité dans un sens qui leur est propre et donc non réellement indépendante des facteurs qui sont choisis. On peut citer le brevet US7200606 dans lequel la notion de qualité est considérée dans le sens de pertinence vis-à-vis d'une requête utilisateur. Ainsi, une des approches pertinentes est l'approche dite intrinsèque selon laquelle il s'agit d'utiliser des algorithmes de catégorisation pour classer des documents en fonction de caractéristiques textuelles (indicateurs) qui sont intrinsèques au texte: composition, éléments de style, précision du vocabulaire par rapport à un sujet, construction des raisonnements, orthographe, etc. Les caractéristiques de tri relèvent d'approches orthographiques, lexicales et stylistiques très variables, parmi lesquelles la longueur des mots, régularité du vocabulaire, analyse des cooccurrences, usage de la ponctuation, détection d'erreurs grammaticales et orthographiques, facilité de lecture, liens lexicaux avec un thème ou un genre, etc. Ces caractéristiques liées au texte peuvent être complétées utilement par des méthodes sémantiques faites autour des rapports entre qualité et respect des règles orthographiques et typographiques, de la grammaire (mesure de qualité sur des n-grammes longs), de la capitalisation, de la densité du texte (rapport entre lettres et espaces) ou de son entropie (au niveau des mots, voire au niveau des caractères). La lexicométrie, méthode d'analyse quantitative des textes, peut s'avérer un outil utile pour la mesure de qualité ou de non-qualité, paradoxalement. Quels que soient les méthodes et les algorithmes de catégorisation retenus, la difficulté première réside dans le choix des indicateurs et de l'algorithme, et dans leur combinaison pour évaluer la qualité littéraire d'un texte. On trouve peu de littérature qui s'intéresse à la qualité littéraire d'un texte par approche intrinsèque. On peut citer tout d'abord les publications [1] et [2] qui décrivent une extraction d'indicateurs intrinsèques à partir d'un texte littéraire brut puis une régression ou une classification pour atteindre la valeur cible que l'on cherche à déterminer. Le choix des indicateurs reste relativement sommaire, ce qui ne permet pas d'affiner avec une très bonne précision l'analyse de la qualité. La publication [3] divulgue une prédiction de la qualité à partir d'un nombre restreint d'articles de journal (journal « Wall Street Journal »). L'analyse selon cette publication reste basique, puisque seule une corrélation est établie entre chaque indicateur et une valeur cible réalisée sur une trentaine d'articles de référence. Il existe donc un besoin d'améliorer l'analyse de la qualité littéraire d'un texte, notamment en vue d'assurer une meilleure précision. Le but de l'invention est de répondre au moins en partie à ce besoin. Exposé de l'invention Pour ce faire, l'invention a pour objet un procédé d'analyse de la qualité littéraire d'un texte, mise en oeuvre par un programme d'ordinateur, comprenant les étapes suivantes : a/ recevoir un texte brut à analyser; b/ générer plusieurs sous-représentations vectorielles du texte reçu pour obtenir des indicateurs, dits indicateurs bas-niveau, les sous-représentations consistant en : - une représentation par sac de mots selon laquelle on analyse les distributions de chaque mot et on analyse les distributions de certains unigrams, bi-grams, 3-grams, 4-grams, 5-grams et 6-grams à l'échelle du mot et des caractères, - une représentation dite de structure morphosyntaxique, selon laquelle on calcule les paramètres des distributions des mots grammaticaux dans le texte et on analyse les distributions de chaque fonction syntaxique dans le texte, les paragraphes, les phrases et les propositions, - une représentation des fautes d'écriture selon laquelle on calcule le nombre de fois où chaque règle de chacune des catégories de fautes d'écriture n'est pas respectée, - une représentation de stylométrie selon laquelle on calcule la longueur du texte, la longueur des paragraphes, la longueur des phrases, la longueur des propositions, la longueur des mots en caractères, le nombre de chaque signe de ponctuation, et enfin les paramètres de la distribution des dialogues dans le texte ; c/ générer: - une méta-description selon laquelle on analyse le vocabulaire du texte par les différents niveaux de rareté des mots, les champs lexicaux utilisés, les mots adaptés à la jeunesse, et on calcule des agrégations et ratios des indicateurs bas-niveau obtenus en b/ ; - une représentation des champs lexicaux présents dans le texte à partir de la représentation par sac de mots effectuée en b/, par analyse en composantes principales (PCA, acronyme anglais pour « Principal Components Analysis ») et/ou une analyse sémantique latente (LSA, acronyme anglais pour « Latent Semantic Analysis ») et/ou une factorisation en matrices non négatives (NMF, acronyme anglais pour « Non-negative Matrix Factorization »). d/ concaténation de sous-représentation vectorielles générées en b/ et c/ en une représentation finale du texte; e/ soumettre le vecteur final du texte à un classifieur dont le(les) algorithme(s) de classification est (sont) entraîné(s) à partir d'un ensemble de textes de référence dont la qualité littéraire a été mesurée numériquement par une population d'individus de préférence une population d'experts, puis pondérée. En ce qui concerne la mesure numérique des textes de référence, qui constitue la phase d'apprentissage du procédé selon l'invention, on peut procéder de la manière suivante. Chaque individu d'une population déterminée, de préférence un membre- expert d'un comité éditorial, donne des séries de notes à un texte littéraire donné, qui sont indiquées dans une base de données. Les séries de notes sont données dans plusieurs catégories de texte, parmi lesquelles on peut citer les nouvelles, les poèmes, les bandes-dessinées. Les séries de notes pour chaque individu et dans chacune des catégories de texte sont alors pondérées en étant centrées puis réduites selon l'équation: x' = (x - m) / s où : x est la note donnée entre 1 et 10 par un individu M pour une oeuvre d'une catégorie donnée C, m est la moyenne des notes données par M dans la catégorie C, s est l'écart-type des notes données par M dans la catégorie C, x' est la nouvelle note corrigée. Ainsi, dans la phase d'apprentissage, on réalise la représentation vectorielle de tous les textes de la base de données en mettant en oeuvre les étapes a/ à d/ et on entraîne le classifieur à reproduire la valeur cible que l'on cherche obtenir, c'est-à-dire la qualité littéraire. Après une recherche de l'état de l'art approfondie, l'inventeur a analysé qu'il n'y avait pas eu réellement de travail de fond sur l'analyse littéraire d'un texte. Partant du constat que les ares méthodes connues d'analyse de la qualité littéraire n'étaient pas suffisamment précises, l'inventeur a pu en outre analyser que cela était dû principalement aux indicateurs simples qui étaient extraient de chaque texte. L'inventeur a alors pensé à combiner différentes représentations initiales pour obtenir des indicateurs plus complexes, puis à faire une concaténation de ces différentes représentations initiales afin d'avoir une représentation finale plus complète que celles selon l'état de l'art. Autrement dit, par le choix des indicateurs complexes, l'invention permet d'être plus exhaustive dans la mesure en lien avec la qualité littéraire intrinsèque d'un texte. L'analyse qualité littéraire obtenue grâce à l'invention, est d'autant plus précise que l'inventeur a pu construire une base de données fiable et importante avec un nombre élevé de textes évalués par des individus et de séries de notes attribuées. L'invention a comme avantage majeur de pouvoir traiter tous les textes littéraires avec les mêmes exigences en terme de qualité de textes et de faire l'analyse avec des mêmes délais quel que soit le texte. De préférence, l'analyse des distributions de chaque mot réalisée en b/ est faite après les traitements de TALN (Traitement Automatique de la Langue Naturelle). Selon un mode de réalisation avantageux, le calcul des paramètres de la distribution des mots grammaticaux et des dialogues dans le texte est fait à partir de critères choisis parmi la moyenne, la variance, l'écart type, l'entropie, la distance entre les distributions ou une combinaison de ceux-ci. Le procédé comprend avantageusement la mise en oeuvre d'un ou plusieurs algorithmes de réduction de dimensionnalité sur les champs lexicaux obtenus en c/. Selon une première variante de réalisation, le(les) algorithme(s) de classification est (sont) adapté(s) pour permettre réaliser une classification binaire du texte en fonction de la qualité. Selon une deuxième variante de réalisation, le(les) algorithme(s) de classification est (sont) adapté(s) pour permettre réaliser une classification multi-classe du texte en fonction de la qualité. L'invention concerne également un programme d'ordinateur de mise en oeuvre du procédé décrit précédemment. Description détaillée D'autres avantages et caractéristiques de l'invention ressortiront mieux à la lecture de la description détaillée d'exemples de mise en oeuvre de l'invention faite à titre illustratif et non limitatif en référence à la figure unique annexée, qui est un organigramme d'étapes du procédé selon l'invention mis en oeuvre par programme d'ordinateur. Par la suite, on utilise indifféremment les termes « algorithme » et «programme d'ordinateur » qui est le codage lisible par un ordinateur de l'algorithme. Ainsi, un algorithme est un plan d'exécution pour un ordinateur. L'ordinateur prend des données entrantes, applique le traitement décrit par l'algorithme et renvoie en retour un résultat à l'utilisateur. Dans le cadre de l'invention, l'algorithme mis en oeuvre pour l'analyse prédictive est un algorithme d'apprentissage automatique (« machine learning » en anglais). Dans ce type d'algorithme, ses règles de décisions ne sont pas fixées à la conception, car il est conçu pour qu'il puisse modifier ses règles de décisions, en fonction des données qu'il voit. Le procédé selon l'invention comprend deux phases successives, la première étant une phase d'apprentissage et la suivante étant la phase de prédiction. Ainsi, on réalise tout d'abord la phase d'apprentissage. Une population d'experts regroupés en un comité éditorial donne une série de notes pour chaque texte littéraire d'un ensemble de qui va servir d'ensemble de texte de référence. Ces notes mesurent la qualité littéraire de chaque texte et elle sont pondérées en étant centrées puis réduites selon l'équation: x' = (x - m) / s où : x est la note donnée entre 1 et 10 par un individu M pour une oeuvre d'une catégorie donnée C, m est la moyenne des notes données par M dans la catégorie C, s est l'écart-type des notes données par M dans la catégorie C, x' est la nouvelle note corrigée. On construit alors la représentation vectorielle de chaque texte littéraire évalué préalablement. Après avoir entraîné plusieurs algorithmes sur les données, c'est-à-dire après avoir fait réaliser l'apprentissage des paramètres par plusieurs algorithmes, on choisit celui qui est le plus performant. On estime alors les hyper-paramètres de l'algorithme en appliquant une méthode par validation croisée. Une fois les hyper-paramètres définis, on entraîne à nouveau l'algorithme sur l'ensemble des représentations vectorielles de tous les textes évalués préalablement. Pour la phase de prédiction proprement dite d'un nouveau texte littéraire, on construit tout d'abord sa représentation vectorielle. Puis, on soumet le vecteur ainsi construit à l'algorithme entraîné qui va prédire une valeur pour la qualité littéraire du nouveau texte ainsi qu'une estimation de l'erreur. Autrement dit, on soumet le vecteur du texte à un classifieur. On décrit maintenant plus en détail, la construction de la représentation vectorielle de chaque texte. L'algorithme réalise les étapes suivantes, à partir d'un texte brut a analyser (étape SO). Il génère plusieurs sous-représentations vectorielles (1) du texte reçu pour obtenir des indicateurs bas-niveau. La première sous-représentation consiste en une représentation par sac de mots (étape Si) selon laquelle on analyse les distributions de chaque mot et on analyse les distributions de certains unigrams, bi-grams, 3-grams, 4-grams, 5-grams et 6-grams à l'échelle du mot et des caractères. Ainsi, dans cette étape Si, le texte est transformé en une suite de tokens selon des expressions régulières de découpage. La représentation par sac- de-mots ne tient pas compte de la mise en forme du texte, de l'ordre des mots, de leur sens ou des relations structurées par des mots de liaison. La deuxième sous-représentation représente la structure morphosyntaxique (étape S2), selon laquelle on calcule les paramètres des distributions des mots grammaticaux dans le texte et on analyse les distributions de chaque fonction syntaxique dans le texte, les paragraphes, les phrases et les propositions. Les mots grammaticaux sont les articles, les prépositions, les adjectifs non qualificatifs. Le calcul des paramètres de la distribution des mots grammaticaux est fait à partir de critères choisis parmi la moyenne, la variance, l'écart type, l'entropie, la distance entre les distributions ou une combinaison de ceux-ci. Une fonction syntaxique est un verbe, un nom, un adjectif, un adverbe, un déterminant, une préposition. Ainsi, cette étape S2 permet d'extraire des éléments de structure du texte dans pour autant monter jusqu'au niveau pragmatique de la compréhension générale du texte. La troisième sous-représentation représente des fautes d'écriture (étape S3) selon laquelle on calcule le nombre de fois où chaque règle de chacune des catégories de fautes d'écriture n'est pas respectée. Les fautes d'écriture sont les fautes d'orthographe, de grammaire, de conjugaison, d'anglicisme, de syntaxe, d'expression, et d'usage. Ainsi, cette étape S3 consiste à analyser automatiquement les différents types de fautes apparaissant dans le texte. La quatrième sous-représentation représente la stylométrie (étape S4) selon laquelle on calcule la longueur du texte, la longueur des paragraphes, la longueur des phrases, la longueur des propositions, la longueur des mots en caractères, le nombre de chaque signe de ponctuation, et enfin les paramètres de la distribution des dialogues dans le texte. La longueur du texte est calculée à partir du nombre de paragraphes, phrases, propositions, mots, caractères. La longueur d'un paragraphe est calculée à partir du nombre de phrases, propositions, mots, caractères. La longueur des phrases est calculée à partir du nombre de propositions, mots, caractères. La longueur des propositions est calculée à partir du nombre de mots, caractères. Le calcul des paramètres de la distribution des dialogues dans le texte est fait à partir de critères choisis parmi la moyenne, la variance, l'écart type, l'entropie, la distance entre les distributions ou une combinaison de ceux-ci. Ainsi, cette étape S4 permet d'identifier le style du texte. A partir de toutes les sous-représentations précédentes, l'algorithme génère une cinquième sous-représentation qui est une méta-description (étape S5) selon laquelle on analyse le vocabulaire du texte par les différents niveaux de rareté des mots, les champs lexicaux utilisés, les mots adaptés à la jeunesse, et on calcule des agrégations (sommes) et ratios (divisions) des indicateurs bas-niveau obtenus précédemment. On donne ci-après un exemple d'agrégation calculé à partir d'indicateurs bas niveau qui sont les suivants: - NIN = nombre de verbes à l'infinitif - NPR = nombre de verbes au présent - NFU = nombre de verbes au futur - NPA = nombre de verbes au passé. L'agrégation calculé donne un indicateur de niveau intermédiaire NV qui est le nombre total de verbes, soit NV = NIN + NPR + NFU + NPA. On donne ci-après un exemple de ratio calculé à partir d'indicateurs bas niveau qui sont les suivants: - NP = nombre de phrases - NV = nombre de verbes. Le ratio calculé donne un indicateur de niveau intermédiaire NM qui est le nombre moyen de verbes par phrases, soit NM = NV / NP. Ainsi, cette étape S5 permet d'obtenir des méta-descriptions telles que la lisibilité, l'étendue du vocabulaire ou la cohésion lexicale. A partir de la sous-représentation par sac-de-mots, l'algorithme génère une sixième sous-représentation qui représente des champs lexicaux (étape S6) présents dans le texte, par une analyse en composantes principales (PCA, acronyme anglais pour Principal Components Analysis ») et/ou une analyse sémantique latente (LSA, acronyme anglais pour « Latent Semantic Analysis ») et/ou une factorisation en matrices non négatives (NMF, acronyme anglais pour « Non-negative Matrix Factorization »). Il s'agit donc ici d'une étape de réduction de dimensionnalité pour obtenir des champs lexicaux. Lorsqu'on obtient trop de champs lexicaux par ces trois analyses, l'agorithme génère une étape supplémentaire de réduction de la dimensionnalité (étape S7). Cette étape S7 consiste donc à mettre tous les champs lexicaux ensemble et à n'en conserver qu'un nombre restreint afin que ceux conservés soient des champs uniques et pertinents. Autrement dit, en cas de redondance dans les composantes du vecteur généré selon l'étape S6, cette étape S7 permet de sélectionner les composantes non redondantes du vecteur. Une fois toutes les sous-représentations vectorielles générées, l'algorithme réalise leur concaténation (étape S8) en une représentation finale du texte. De nombreuses variantes et améliorations peuvent être envisagées sans pour autant sortir du cadre de l'invention. Ainsi, on peut envisager différentes variantes de classement en fonction de l'utilisation souhaitée. On peut ainsi classer les oeuvres par ordre de qualité littéraire plutôt que d'attribuer une note précise de la qualité pour chaque oeuvre. Il s'agit ainsi de positionner les textes d'un ensemble les uns par rapport aux autres. On peut réduire le classement à une régression ou une classification. Le classement peut-être dérivé du problème de régression, simplement en classant les textes selon la note attribuée par le programme mis en oeuvre. Une autre approche pour le classement est de le dériver du problème de classification. De la même manière que pour la régression, on peut classer les textes par probabilité d'appartenance à une classe. Il existe des algorithmes qui optimisent directement le classement d'objets. On peut utiliser ces algorithmes à partir de la représentation vectorielle de textes selon l'invention. A titre de variante, on peut envisager une classification binaire de textes en fonction de la qualité. On peut aussi envisager une classification multi-classe qui est une extension de la classification binaire. Cette fois-ci, il ne s'agit plus de répartir les textes dans deux sous-ensembles mais dans n sous-ensembles (n > 2). On peut par exemple chercher à faire quatre sous-ensembles égaux de qualité : les très bon, les bons, les médiocres et les mauvais. Un avantage de cette classification, c'est que l'on peut calculer les probabilités d'appartenance à chacune des classes, ce qui nous donne une distribution sur l'espace des notes, si les notes sont discrètes et vont de 1 à 10 par exemple. Une distribution sur les notes donne plus d'information qu'une simple régression. Ainsi, apprendre la distribution pour une oeuvre particulière permet de répondre à des questions plus fines sur le texte comme: - savoir différencier une distribution constante (plate) d'une distribution à deux modes (en dos de chameau) qui divise les gens et créé la polémique, - apprécier la probabilité que le texte soit très ou très mauvais, - retrouver les valeurs découvertes avec la régression : la moyenne et l'écart type de la distribution. Selon encore une autre variante, on peut ne pas chercher à prédire la qualité littéraire universelle (ou la distribution un espace de note), mais plutôt rechercher à personnaliser la prédiction. Ainsi, on peut envisager de regrouper les annotateurs en grands types de profils identifiés, éventuellement par clustering ("data clustering" en anglais), ou à la main, et entraîner l'algorithme selon l'invention pour chaque groupe de lecteur identifié. L'avantage majeur de cette variante est de réduire le bruit dans la valeur cible, la qualité littéraire d'un texte, qu'on cherche à prédire. Si on regroupe les annotateurs par profils, on va créer des groupes d'utilisateurs qui arrivent en général à des consensus sur les textes. Créer un modèle par groupe d'annotateurs et identifier clairement leurs profils permet ensuite de faire différentes prédictions en fonction de l'utilisation qu'on souhaite faire de la prédiction. Si la prédiction est à usage d'une personne identifiée, on peut envisager alors dans un premier temps d'identifier le groupe à laquelle elle appartient et ensuite faire la prédiction avec l'analyse de qualité littéraire de ce groupe.10 REFERENCE S CITEES [1]: «DEFT2014, analyse automatique de textes littéraires et scientifiques en langue française», Lecluze and al., 21ème Traitement Automatique des Langues Naturelles, Marseille, 2014; [2] : « Catégorisation sémantique fine des expressions d'opinion pour la détection de consensus », Benamara and al., 21ème Traitement Automatique des Langues Naturelles, Marseille, 2014; [3] : « Revisiting Readability: A Unified Framework for Predicting Text Quality », Pitler and al. In Proceedings of the Conference on Empirical Methods in Natural Language Processing (EMNLP '08). Association for Computational Linguistics, Stroudsburg, PA, USA, 186-195.15 REVENDICATIONS1. Procédé d'analyse de la qualité littéraire d'un texte, mis en oeuvre par un (micro)processeur d'ordinateur, comprenant les étapes suivantes : a/ recevoir un texte brut à analyser (étape SO); b/ générer plusieurs sous-représentations vectorielles (1) du texte reçu pour obtenir des indicateurs, dits indicateurs bas-niveau, les sous-représentations consistant en : - une représentation par sac de mots (étape Si) selon laquelle on analyse les distributions de chaque mot et on analyse les distributions de certains unigrams, bi-grams, 3-grams, 4-grams, 5-grams et 6-grams à l'échelle du mot et des caractères, - une représentation dite de structure morphosyntaxique (étape S2), selon laquelle on calcule les paramètres des distributions des mots grammaticaux dans le texte et on analyse les distributions de chaque fonction syntaxique dans le texte, les paragraphes, les phrases et les propositions, - une représentation des fautes d'écriture (étape S3) selon laquelle on calcule le nombre de fois où chaque règle de chacune des catégories de fautes d'écriture n'est pas respectée, - une représentation de stylométrie (étape S4) selon laquelle on calcule la longueur du texte, la longueur des paragraphes, la longueur des phrases, la longueur des propositions, la longueur des mots en caractères, le nombre de chaque signe de 20 ponctuation, et enfin les paramètres de la distribution des dialogues dans le texte ; c/ générer (2) : - une méta-description (étape S5) selon laquelle on analyse le vocabulaire du texte par les différents niveaux de rareté des mots, les champs lexicaux utilisés, les mots adaptés à la jeunesse, et on calcule des agrégations et ratios des indicateurs bas-niveau 25 obtenus en b/ ; - une représentation des champs lexicaux (étape S6) présents dans le texte à partir de la représentation par sac de mots effectuée en b/, par analyse en composantes principales (PCA, acronyme anglais pour « Principal Components Analysis ») et/ou une analyse sémantique latente (LSA, acronyme anglais pour « Latent Semantic Analysis ») 30 et/ou une factorisation en matrices non négatives (NMF, acronyme anglais pour « Nonnegative Matrix Factorization »).d/ concaténation (étape S8) de sous-représentation vectorielles générées en b/ et c/ en une représentation finale du texte; e/ soumettre le vecteur final du texte à un classifieur dont le(les) algorithme(s) de classification est (sont) entraîné(s) à partir d'un ensemble de textes de référence dont la qualité littéraire a été mesurée numériquement par une population d'individus, de préférence une population d'experts, puis pondérée. 2. Procédé d'analyse selon la revendication 1, selon lequel l'analyse des distributions de chaque mot réalisée en b/ est faite après les traitements de TALN (Traitement Automatique de la Langue Naturelle). 3. Procédé d'analyse selon la revendication 1 ou 2, selon lequel le calcul des paramètres de la distribution des mots grammaticaux et des dialogues dans le texte est fait à partir de critères choisis parmi la moyenne, la variance, l'écart type, l'entropie, la distance entre les distributions ou une combinaison de ceux-ci. 4. Procédé d'analyse selon l'une des revendications 1 à 3, comprenant la mise en oeuvre d'un ou plusieurs algorithmes de réduction de dimensionnalité (étape S7) sur les champs lexicaux obtenus en c/. 5. Procédé d'analyse selon l'une des revendications précédentes, le(les) algorithme(s) de classification étant adapté(s) pour permettre réaliser une classification binaire du texte en fonction de la qualité. 6. Procédé d'analyse selon l'une des revendications 1 à 4, le(les) algorithme(s) de classification étant adapté(s) pour permettre réaliser une classification multi-classe du texte en fonction de la qualité. 7. Programme d'ordinateur comprenant des instructions de code de programme pour l'exécution des étapes du procédé selon l'une des revendications précédentes lorsque ledit 25 programme est exécuté sur un ordinateur.