# Corpus Annoté de Moyen-FRançais (CAMFR). Une petite treebank annotée en dépendances syntaxiques

Olivier Kraif, Adam Renwick, Julie Sorba

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## To cite this version:

Olivier Kraif, Adam Renwick, Julie Sorba. Corpus Annoté de Moyen-FRançais (CAMFR). Une petite treebank annotée en dépendances syntaxiques. 2025. hal-05414902

HAL Id: hal-05414902

https://hal.science/hal-05414902v1

Preprint submitted on 13 Dec 2025

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# Corpus Annoté de Moyen-Français (CAMFR)

## Une petite treebank annotée en dépendances syntaxiques

### Auteur·e·s

KRAIF, Olivier (1), PU, https://orcid.org/0000-0002-8935-7342. Mail : olivier.kraif@univ-grenoble-alpes.fr

RENWICK, Adam (1), PhD, https://orcid.org/0000-0002-4285-005X. Mail : adam.renwick@univ-grenoble-alpes.fr

SORBA, Julie (1), PU, https://orcid.org/0000-0002-2044-3525. Mail : julie.sorba@univ-grenoble-alpes.fr

(1) Univ. Grenoble Alpes, LIDILEM, 38000 Grenoble, France

* Domaine scientifique principal : linguistique de corpus / corpus linguistics

* Domaines et disciplines scientifiques autres ou plus spécifiques : TAL / NLP ; linguistique historique / historical linguistics

* Mots clés en français : corpus arboré, moyen français, roman en prose, TAL, analyse syntaxique

* Mots clés en anglais : treebank, middle French, prose fiction, NLP, syntaxic analysis

* Résumé / Abstract

Le data paper présente les principes de constitution d'une petite treebank annotée en dépendances syntaxiques en moyen français et en français préclassique. Ce petit corpus gold CAMFR a été élaboré à partir d'un échantillon de 10 romans en prose écrits aux 16e et 17e siècles. Lors de l'annotation manuelle, le choix des étiquettes s'est porté sur le standard du consortium Universal Dependencies. Le guide d'annotation joint en annexe 1 précise les choix réalisés en termes d'analyses morphologiques et syntaxiques (lemmes, parties du discours, traits, dépendances) et les analyseurs/parseurs consultés sont détaillés dans la seconde annexe.

The data paper presents the principles for building a small treebank annotated with syntactic dependencies in Middle French and pre-classical French. This small CAMFR gold corpus was developed from a sample of 10 prose novels written in the 16th and 17th centuries. The manual annotation process used the labels proposed by the Universal Dependencies consortium. The annotation guide attached in the first appendix details the choices made in terms of morphological and syntactic analysis (lemmas, parts of speech, features, dependencies) and the analysers/parsers consulted are detailed in the second appendix.

### Informations courtes sur le jeu de données (data set) ou corpus

<table><tr><td>Titre</td><td>Corpus Annoté de Moyen-Français (CAMFR)</td></tr><tr><td>Auteur·e·s</td><td>Corinne Denoyelle, Olivier Kraif, Adam Renwick, Julie Sorba</td></tr><tr><td>Date de publication</td><td>2025-10-02</td></tr></table>
<table><tr><td>Version</td><td>V1</td></tr><tr><td>Lien</td><td>https://hdl.handle.net/11403/camfr-treebank-mf-fpc/v1<br>https://hdl.handle.net/11403/camfr-treebank-mf-fpc</td></tr><tr><td>Identifiant unique</td><td>https://hdl.handle.net/11403/camfr-treebank-mf-fpc/v1</td></tr><tr><td>Disponibilité</td><td>Dépôt en libre accès</td></tr><tr><td>Licence</td><td>Libre sans utilisation commerciale</td></tr><tr><td>Formats et mé-triques</td><td><ul><li>Corpus écrit, monolingue</li><li>Format : un seul fichier conll</li><li>Encodage UTF 8</li></ul></td></tr><tr><td>Langue</td><td>moyen français et français pré-classique</td></tr><tr><td>Publications liées</td><td>Corinne Denoyelle, Olivier Kraif, Pascale Mounier, Adam Renwick, Julie Sorba et Gilles Souvay, « Le corpus PhraséoRoChe : les défis de l'éta-blissement des textes et de l'hétérogénéité des états de la langue », Corpus, 25 | 2024 https://doi.org/10.4000/corpus.8501</td></tr><tr><td>Référence bibli-graphique</td><td>Laboratoire de Linguistique et Didactique des Langues Etrangères et Ma-ternelles - EA 609 (LIDILEM) (2025). CAMFR : Corpus Annoté de Moyen-FRançais [Corpus]. ORTOLANG (Open Resources and TOols for LANGuage) - www.ortolang.fr, v1, https://hdl.handle.net/11403/camfr-treebank-mf-fpc/v1.</td></tr></table>

# 1. INTRODUCTION

La création du corpus gold CAMFR s'inscrit dans le cadre du projet PhraséoRoChe (Phraséologie du Roman de Chevalerie) qui a bénéficié d'un financement de l'Université Grenoble Alpes (ANR-15- IDEX-002). Le projet PhraséoRoChe vise la constitution d'un corpus en diachronie longue centré sur le roman de chevalerie de langue française écrit en prose. Il rassemble des textes écrits entre le 13e et le 17e siècle. La méthodologie déployée pour la constitution du corpus PhraséoRoChe est présentée dans Denoyelle et al. (2024) et Renwick & Kraif (2024).

La création de ce corpus permet de nourrir la recherche sur l'étude de la phraséologie en diachronie et de son rôle structurant dans la caractérisation d'un genre textuel (Denoyelle & Sorba 2020 ; 2022 ; Sorba 2022 ; Sorba & Denoyelle 2023). Il s'agit d'un corpus outillé librement interrogeable dans l'interface Lexicoscope 2.0 (Kraif 2019). Afin de documenter des questions scientifiques, nous avons privilégié l'homogénéité thématique en sélectionnant les romans de chevalerie ainsi que leurs adaptations et leurs traductions. Le choix de la période 1200-1650 s'est également imposé pour deux raisons structurelles : « la première, d'ordre générique, le roman en prose débutant au 13e siècle et l'écriture de romans de chevalerie s'arrêtant vers 1630 ; la seconde, d'ordre linguistique, la période du français préclassique se terminant vers 1650. » (Sorba 2022 : 132). Au final, le corpus Phraséo-RoChe regroupe 40 échantillons de textes répartis de la manière suivante : 10 textes en ancien français (13e s., AF), 18 textes en moyen français (1370-1550, MF) et 12 textes en français préclassique (1550-1630, FPC). À la suite de Marchello-Nizia et Combettes (2020), nous avons choisi de distinguer les deux états de langues moyen français et français préclassique. Afin d'assurer la représentativité de chacun des trois sous-corpus (AF, MF, FPC), nous avons sélectionné des échantillons d'environ 50 000 tokens au sein de chaque texte.

Le corpus gold CAMFR a été constitué à partir de phrases sélectionnées de manière aléatoire dans les sous-corpus moyen français et français préclassique, une *phrase* ayant comme limite finale dans le texte d'origine un point. Par la suite, nous avons scindé certaines grandes phrases en plusieurs
segments séparées par un point-virgule ou deux points. Nous obtenons ainsi un total de 38 segments phrastiques à annoter qui sont issus des textes suivants :

<table><caption>Tableau 1 : Liste des 10 textes dont sont issues les phrases du corpus CAMFR.</caption><thead><tr><td>Titre</td><td>Date</td><td>Édition de base</td></tr></thead><tbody><tr><td>Cronique et histoire faicte et composée par le reverend père en dieu Turpin</td><td>1527</td><td>Édition princeps (1527)</td></tr><tr><td>Philandre (Jean des Gouttes)</td><td>1544</td><td>Mounier (2015)</td></tr><tr><td>Amadis de Gaule V (traduction)</td><td>1544</td><td>Édition Duché</td></tr><tr><td>Amadis de Gaule I (traduction)</td><td>1544</td><td>Édition Bideaux (2006)</td></tr><tr><td>Palmerin d'Olive (traduction Jean Maugin)</td><td>1546</td><td>Édition princeps (1546)</td></tr><tr><td>Les Admirables Faits d'armes d'Alcestes servant l'infidèle Lydie (Nicolas des Escuteaux)</td><td>1613</td><td>Édition princeps (1613)</td></tr><tr><td>La suitte de Roland le furieux (traduction de François de Rosset)</td><td>1615</td><td>Édition princeps (1615)</td></tr><tr><td>Amadis de Gaule XXII (traduction)</td><td>1615</td><td>Édition princeps (1615)</td></tr><tr><td>Le Romant des Romans (G.S. du Verdier)</td><td>1626</td><td>Édition princeps (1626)</td></tr><tr><td>Le Roman des Dames (G.S. du Verdier)</td><td>1630</td><td>Édition princeps (1630)</td></tr></tbody></table>

## 2. METHODE

L'annotation manuelle du corpus s'est déroulée en deux étapes principales. Dans la première étape, chacun des membres de l'équipe a annoté chaque token d'un sous-ensemble des phrases, avec deux annotateurs par phrase. Par la suite, une confrontation collégiale des annotations manuelles a permis d'établir une première version des annotations.

Dans le double but de tirer profit des nombreux outils d'annotation disponibles et de confronter nos annotations manuelles pour essayer d'identifier des divergences par rapport aux treebanks existantes, nous avons consulté un large panel de différents outils d'annotation : 47 analyseurs morphosyntaxiques, 20 lemmatiseurs et 32 analyseurs des dépendances syntaxiques (voir le tableau 2 ci-dessous).

La deuxième étape de la confection de notre treebank impliquait la confrontation des annotations manuelles à l'analyse de la répartition des annotations proposées par les outils. Par exemple, dans certains cas, notre annotation était identique à celle proposée par l'écrasante majorité, comme c'était souvent le cas pour le cas des articles définis. L'analyse de la répartition s'est voulue simple : il n'y avait pas de pondération spécifique donnée à telle ou telle analyse – on s'est contentés de la consultation des différentes analyses proposées le plus souvent. On a traité les analyses dans l'ordre nécessaire : arrêter dans un premier temps les étiquettes morphosyntaxiques et les lemmes corrects, avant de passer à l'analyse des gouverneurs syntaxiques et des relations entre ceux-ci et leurs dépendants.

Cette confrontation des analyses manuelles à celles produites par une gamme d'outils a permis l'identification des analyses probantes, car permettant de toujours questionner les raisons motivant l'attribution de telle ou de telle annotation à la place d'une autre grâce aux contributions d'automates impartiaux mais faillibles.
<table><caption>Tableau 2 : Liste des analyseurs automatiques utilisés (voir annexe 2 pour plus de détails)</caption><thead><tr><th></th><th>POS</th><th>LEM</th><th>Head</th><th>LEM</th></tr></thead><tbody><tr><td>LGERM</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>HOPS</td><td>17</td><td>0</td><td>17</td><td>17</td></tr><tr><td>Deucalion</td><td>3</td><td>3</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>TreeTagger</td><td>1</td><td>1</td><td>0</td><td>0</td></tr><tr><td>UDPipe_API</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td><td>6</td></tr><tr><td>Udpipe_R</td><td>5</td><td>4</td><td>5</td><td>5</td></tr><tr><td>Stanza</td><td>2</td><td>0</td><td>2</td><td>2</td></tr><tr><td>SEM</td><td>1</td><td>0</td><td></td><td></td></tr><tr><td>sparkNLP</td><td>7</td><td>1</td><td></td><td></td></tr><tr><td>CLTK</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>spa-cyNewsLarge</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td><td>1</td></tr><tr><td>RNNTagger</td><td>2</td><td>2</td><td></td><td></td></tr><tr><td></td><td>47</td><td>20</td><td>32</td><td>32</td></tr></tbody></table>

En ce qui concerne les choix d'annotation, ceux-ci sont détaillés dans le guide d'annotation (voir annexe 1). Nous avons globalement suivi le modèle UD, avec quelques adaptations notables :

- Les lemmes sont modernisés, en conformité avec les pratiques en usage (p.ex. comme dans le Dictionnaire du moyen français, https://www.atilf.fr/ressources/dmf/).

- Les amalgames (*du*, *des*, *au*, *aux*, etc.) n'ont pas été décomposés en mots (*de le*, *de les*, *à le*, *à les*) portant des analyses distinctes. Nous avons simplement opté pour une lemmatisation *ad hoc* manifestant la composition de l'amalgame (*de le*, *à le*, *en le*, etc.), afin de ne pas compliquer inutilement l'annotation manuelle et les algorithmes de traitement automatique. Il est cependant possible, sans risque d'ambiguïté, de générer une version étendue de ces amalgames selon le modèle de décomposition à deux niveaux de UD (niveau token et niveau mot).

- Un certain nombre de locutions prépositionnelles, adverbiales, conjonctives, coordonnantes, verbales ainsi que des déterminants complexes ont été traités en bloc au moyen de la relation *fixed*. Ces locutions sont listées dans le guide d'annotation. Là encore, il s'agissait d'un choix de simplicité au niveau de l'analyse syntaxique.

- L'étiquette verbale AUX est réservée au verbe *être*, pour toutes ses occurrences, et au verbe *avoir* pour ses occurrences dans les temps composés. Pour les verbes modaux *devoir* et *pouvoir*, ils sont étiquetés AUX dans leurs emplois d'auxiliaire suivis par un infinitif, et VERB dans leurs emplois absolus. Pour tous les autres verbes, y compris les semi-modaux, on utilise simplement l'étiquette VERB, la fonction d'auxiliaire modal étant modélisée, quand c'est nécessaire, par la relation de dépendance *aux*.

- Toujours par souci de simplicité, nous n'avons pas utilisé les sous-étiquettes de relation telles que *aux:mod*, *aux:pass*, *obl:arg*, etc. La seule exception est l'étiquette *acl:relcl* permettant d'identifier les propositions relatives, information qu'il nous a semblé important de conserver.
## 3. DESCRIPTION DU JEU DE DONNEES OU CORPUS

Le corpus a été

enregistré en format CONLL, en UTF8, en suivant le standard CONLL-U du consortium Universal Dependencies. Ce format est décrit ici : https://universaldependencies.org/format.html.

Il s'agit d'un format tabulé représentant les phrases à travers dix colonnes :

* ID : le numéro du token à partir de 1

* FORM : la forme de surface du token

* LEMMA : le lemme du token

* UPOS : la partie du discours (catégorie) selon le jeu d'étiquette UD

* XPOS : la partie du discours selon un jeu d'étiquettes étendu (pas utilisé)

* FEATS : une liste de traits morphosyntaxiques

* HEAD : le numéro du gouverneur syntaxique (0 pour la racine)

* DEPREL : l'étiquette UD de la relation de dépendance

* DEPRELS : une série d'étiquettes quand un token a plusieurs gouverneurs (pas utilisé)

* MISC : des informations complémentaires variées (pas utilisé).

Une phrase peut être précédée par une ou plusieurs lignes de commentaires # indiquant des méta-données, et doit être suivie par une ligne vide, comme dans l'exemple ci-dessous :

# IdSent=3

# Text=mais il estoit terrible à l'encontre des Tyrantz oppresseurs de droict et de justice :

<table><caption>Figure 1 : Exemple de format CONLL-U pour l'analyse d'une phrase.</caption><tr><td>1</td><td>mais</td><td>mais</td><td>CCONJ_</td><td>4</td><td>cc</td><td>—</td><td>—</td><td></td></tr><tr><td>2</td><td>il</td><td>il</td><td>PRON_</td><td>Emph=No|Gender=Masc|Number=Sing|Person=3|PronType=Prs</td><td>4</td><td>nsubj</td><td>—</td><td>—</td></tr><tr><td>3</td><td>estoit</td><td>être</td><td>AUX_</td><td>Mood=Ind|Number=Sing|Person=3|Tense=Imp|VerbForm=Fin</td><td>4</td><td>cop</td><td>—</td><td>—</td></tr><tr><td>4</td><td>terrible</td><td>terrible</td><td>ADJ_</td><td>Gender=Masc|Number=Sing</td><td>0</td><td>root</td><td>—</td><td>—</td></tr><tr><td>5</td><td>à</td><td>à</td><td>ADP_</td><td>—</td><td>9</td><td>case</td><td>—</td><td>—</td></tr><tr><td>6</td><td>l'</td><td>le</td><td>DET_</td><td>Definite=Def|Number=Sing|PronType=Art|Gender=Fem</td><td>5</td><td>fixed</td><td>—</td><td>—</td></tr><tr><td>7</td><td>encontre</td><td>encontre</td><td>NOUN_</td><td>Gender=Fem|Number=Sing</td><td>5</td><td>fixed</td><td>—</td><td>—</td></tr><tr><td>8</td><td>des</td><td>de, le</td><td>ADP_</td><td>Definite=Ind|Number=Plur|PronType=Art|Gender=Masc</td><td>5</td><td>fixed</td><td>—</td><td>—</td></tr><tr><td>9</td><td>Tyrantz</td><td>tyran</td><td>NOUN_</td><td>Gender=Masc|Number=Plur</td><td>4</td><td>obl</td><td>—</td><td>—</td></tr><tr><td>10</td><td>oppresseurs</td><td>oppresseur</td><td>NOUN_</td><td>Gender=Masc|Number=Plur</td><td>9</td><td>amod</td><td>—</td><td>—</td></tr><tr><td>11</td><td>de</td><td>de</td><td>ADP_</td><td>—</td><td>12</td><td>case</td><td>—</td><td>—</td></tr><tr><td>12</td><td>droict</td><td>droit</td><td>NOUN_</td><td>Gender=Masc|Number=Sing</td><td>10</td><td>nmod</td><td>—</td><td>—</td></tr><tr><td>13</td><td>et</td><td>et</td><td>CCONJ_</td><td>—</td><td>14</td><td>cc</td><td>—</td><td>—</td></tr><tr><td>14</td><td>de</td><td>de</td><td>ADP_</td><td>—</td><td>15</td><td>case</td><td>—</td><td>—</td></tr><tr><td>15</td><td>Justice</td><td>Justice</td><td>NOUN_</td><td>Gender=Fem|Number=Sing</td><td>12</td><td>conj</td><td>—</td><td>—</td></tr><tr><td>16</td><td>:</td><td>:</td><td>PUNCT_</td><td>—</td><td>4</td><td>punct</td><td>—</td><td>—</td></tr></table>

Pour les tokens contractés (articles contractés au partitif *de* ou à la préposition *à* ou *de*), nous n'avons pas utilisé la décomposition en sous-tokens, avec la représentation par intervalle d'ID. Nous avons simplement étiqueté les articles comme préposition ou déterminant, en ajoutant les traits morphosyntaxiques de l'article et en précisant les deux lemmes concaténés correspondant, comme on le voit dans le cas du token 8 dans la Figure 1.
Les statistiques de taille du corpus sont indiqués dans le tableau 3 ci-dessous.

<table><caption>Tableau 3 : Données volumétriques du corpus.</caption><thead><tr><th>Nombre de phrases</th><th>Nombre de clauses</th><th>Nombre de tokens (formes et ponctuations)</th><th>Nombre de formes</th></tr></thead><tbody><tr><td>38</td><td>97</td><td>1224</td><td>1096</td></tr></tbody></table>

Les clauses désignent les propositions coordonnées au niveau de la principale : on voit donc qu'on a souvent des phrases complexes, avec plus de 2,5 clauses par phrase en moyenne, ce qui explique la longueur moyenne assez importante de 29 formes par phrase.

Le vocabulaire est constitué de 476 lemmes différents.

En ce qui concerne les étiquettes morphosyntaxiques utilisées, les deux catégories les plus fréquentes sont celles des noms (NOUN) et des verbes (VERB) (auxquelles se rattachent en outre les catégories des noms propres PROPN et des auxiliaires AUX), comme le montre le tableau 4 ci-dessous :

<table><caption>Tableau 4 : Fréquences des étiquettes UPOS (catégories morphosyntaxiques), triées par ordre décroissant (description du tagset : https://universaldependencies.org/u/pos).</caption><thead><tr><th>UPOS</th><th>NOUN</th><th>VERB</th><th>ADP</th><th>PRON</th><th>DET</th><th>PUNCT</th><th>ADV</th><th>CCONJ</th><th>ADJ</th><th>AUX</th><th>SCONJ</th><th>PROPN</th><th>NUM</th><th>X</th></tr></thead><tbody><tr><td>Fréq.</td><td>183</td><td>154</td><td>143</td><td>139</td><td>138</td><td>129</td><td>119</td><td>67</td><td>63</td><td>38</td><td>35</td><td>23</td><td>5</td><td>1</td></tr></tbody></table>

Pour les dépendances syntaxiques (DEPREL), le nombre total d'étiquettes correspond au nombre de tokens, si on inclut les relations *root* pointant sur la racine. Le tableau 5 suivant montre la fréquence de chaque étiquette de relation de dépendance.

<table><caption>Tableau 5 : Fréquences des étiquettes DEPREL (dépendances syntaxiques), triées par ordre décroissant (description du tagset : https://universaldependencies.org/u/dep).</caption><thead><tr><th>DEPREL</th><th>det</th><th>punct</th><th>adv mod</th><th>case</th><th>nsubj</th><th>obl</th><th>cc</th><th>conj</th><th>obj</th><th>fixed</th><th>mark</th><th>amod</th></tr></thead><tbody><tr><td>Fréq.</td><td>129</td><td>129</td><td>110</td><td>108</td><td>90</td><td>85</td><td>68</td><td>63</td><td>61</td><td>52</td><td>48</td><td>43</td></tr><tr><th>DEPREL</th><th>advcl</th><th>nmod</th><th>aux</th><th>xcomp</th><th>expl</th><th>acl:r elcl</th><th>cop</th><th>iobj</th><th>acl</th><th>ccomp</th><th>appos</th><th>num-mod</th></tr><tr><td>Fréq.</td><td>33</td><td>27</td><td>26</td><td>26</td><td>19</td><td>16</td><td>15</td><td>12</td><td>9</td><td>7</td><td>6</td><td>5</td></tr></tbody></table>

Enfin, les tableaux suivants (6 à 9) résument les statistiques correspondant aux différents traits morphosyntaxiques (étiquettes FEATS, cf. https://universaldependencies.org/u/feat), regroupés par catégorie :

<table><thead><tr><th colspan="2">Number</th><th colspan="2">Gender</th><th colspan="3">Person</th></tr></thead><tbody><tr><td>Sing</td><td>Plur</td><td>Masc</td><td>Fem</td><td>3</td><td>2</td><td>1</td></tr><tr><td>521</td><td>141</td><td>324</td><td>191</td><td>199</td><td>8</td><td>7</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 6 : Fréquences des étiquettes FEATS communes aux noms, pronoms, adjectifs, verbes et déterminants.</caption><thead><tr><th colspan="2">Definite</th><th>Poss</th></tr></thead><tbody><tr><td>Def</td><td>Ind</td><td>Yes</td></tr><tr><td>86</td><td>30</td><td>17</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 7 : Fréquences des étiquettes FEATS concernant les déterminants.</caption><thead><tr><th colspan="6">PronType</th><th>Emph</th></tr><tr><th>Art</th><th>Prs</th><th>Rel</th><th>Dem</th><th>Ind</th><th>Int</th><th>Yes</th></tr></thead><tbody><tr><td>114</td><td>105</td><td>24</td><td>24</td><td>17</td><td>1</td><td>1</td></tr></tbody></table>

<table><caption>Tableau 8 : Fréquences des étiquettes FEATS concernant les pronoms.</caption><thead><tr><th colspan="2">Mood</th><th colspan="4">Tense</th><th colspan="3">VerbForm</th><th colspan="2">Voice</th></tr><tr><th>Ind</th><th>Sub</th><th>Past</th><th>Pres</th><th>Imp</th><th>Fut</th><th>Fin</th><th>Inf</th><th>Part</th><th>Pass</th><th>Act</th></tr></thead><tbody><tr><td>95</td><td>6</td><td>71</td><td>37</td><td>35</td><td>3</td><td>103</td><td>47</td><td>43</td><td>23</td><td>9</td></tr></tbody></table>

<caption>Tableau 9 : Fréquences des étiquettes FEATS concernant les verbes (et auxiliaires).</caption>

## 4. INTERET SCIENTIFIQUE ET POTENTIEL DE REUTILISATION

L'intérêt principal de ce corpus gold CAMFR est scientifique. Il permet de documenter et d'éclairer les choix faits par l'équipe lesquels ont ensuite été étendus à tout le corpus PhraseoRoChe pour son entrainement. Par ailleurs, ces choix permettent d'argumenter les décisions de l'équipe par rapport à celles prises dans le corpus SRCMF (Syntactic Reference Corpus of Medieval French, voir Stein & Prévost 2013) alors disponible (2023) qui concerne la période linguistique précédente (AF). Récemment, le corpus SRCMF a connu des modifications avec l'utilisation des étiquettes UD (voir fro-PROFITEROLE-UD).

Des résultats scientifiques exploitant le corpus PhraseoRoChe ont pu montrer son potentiel dans les études en diachronie longue (Denoyelle & Sorba 2023).

Nous avertissons les utilisateurs que l'établissement de ce corpus a fait l'objet de choix éditoriaux qui ne sont pas forcément ceux des éditeurs classiques. Aussi une utilisation dans une optique philologique n'est pas forcément pertinente.

Malgré la taille modeste du corpus, ce corpus présente un intérêt dans la mesure où c'est le premier corpus arboré concernant les états de langue du moyen-français et du français préclassique. En outre, le nombre d'heures consacrées à son annotation manuelle est relativement important (une centaine d'heures cumulées environ, chaque phrase ayant été annotée et révisée par 4 annotateurs différents, ensuite réunis pour trouver des solutions consensuelles).
Il est à noter qu'on trouve sur le site de *Universal Dependencies* un grand nombre de *treebanks* de taille équivalente (aux alentours de 1000 mots), pour des langues peu dotées (telles que, par exemple, le gujarati, le tagalog, l'alémanique ou le macédonien).

Bien que petit, un tel jeu de données peut servir à trois niveaux :

- Tout d'abord, pour des tâches d'évaluation. On peut par exemple évaluer la performance d'un lemmatiseur, d'un étiqueteur ou d'un parseur syntaxique entrainé sur l'ancien français ou le français moderne sur des textes de moyen français : un échantillon d'un peu plus de 1000 tokens permet de donner une estimation assez fiable de la précision.

- Un tel corpus est nécessaire pour amorcer la constitution d'un corpus plus vaste, par *bootstrapping*. On peut par exemple affiner (en angl. opération de *finetuning*) un analyseur entrainé sur un modèle d'ancien français sur ce corpus, puis l'appliquer à d'autres textes. Ces autres textes, une fois corrigés manuellement, pourront constituer à leur tour une *treebank* plus large pour servir de référence ou de données d'entrainement par la suite.

- Il peut constituer un modèle d'annotation adapté pour cet état de langue et guider les choix de futures annotations. En effet, au cours de l'annotation de CAMFR, nous avons produit un guide explicitant nos choix pour un certains nombres de relation représentant des cas difficiles à trancher (p.ex. pour certains types de conjonctions de subordination complexe en voie de grammaticalisation, voir annexe 1).

Le corpus est livré sur OrtoLang avec une licence Creative Common CC-BY-NC.

## 5. REMERCIEMENTS

En dehors des auteurs.es du présent article, le projet PhraséoRoChe implique trois équipes pluridisciplinaires :

(i) équipe LIDILEM (Université Grenoble Alpes) avec une expertise en linguistique et en traitement automatique des langues (Timothée Celeyron, Iris Fabry) ;

(ii) équipe Litt&Arts (Université Grenoble Alpes / CNRS) avec une expertise en langues médiévales et stylistiques (Pascale Mounier, Mellie Basset, Tanguy Lemoine, Pauline Saccol, Cécile Lignereux) ;

(iii) équipe ATILF (Université de Lorraine / CNRS) avec une expertise en traitement automatique des langues (Gilles Souvay).

La sélection des 38 phrases du corpus gold CAMFR a été réalisée par Pascale Mounier. Le travail d'annotation manuelle du corpus gold CAMFR dans Arborator Grew a été réalisé par Corinne Denoyelle, Olivier Kraif, Julie Sorba et Adam Renwick.

## 6. CONTRIBUTION

La rédaction de cet article a été assurée conjointement par les trois auteurs.

## 7. DECLARATION D'INTERETS CONFLICTUELS

Absence de conflit d'intérêt.

## 8. REFERENCES BIBLIOGRAPHIQUES SCIENTIFIQUES

Denoyelle C., Kraif O., Mounier P., Renwick A., Sorba J. & Souvay G. (2024). Le corpus Phraséo-RoChe : les défis de l'établissement des textes et de l'hétérogénéité des états de langue. *Corpus* 25. https://doi.org/10.4000/corpus.8501
Denoyelle C. & Sorba J. (2020). L'approche phraséologique du roman médiéval : une voie de caramérisation générique ? *7e Congrès Mondial de Linguistique Française*, SHS Web Conf., vol 78. <10.1051/shsconf/20207805005>

Denoyelle C. & Sorba J. (2022). Analyse phraséologique du marqueur discursif ce m'est avis et de ses variantes dans un corpus d'ancien français. *Linguisticae Investigationes* 45 (2), p. 252-277. https://doi.org/10.1075/li.00076.den

Denoyelle C & Sorba J. (2023). Évolution des collocations du nom d'affect joie jusqu'aux romans de français préclassique. Communication présentée au Colloque SIDF 2023, Ludwig-Maximilians-Universität München, 22-24 mars 2023 (sous presse, *Le français préclassique*).

Kraif O. (2019). Explorer la combinatoire lexico-syntaxique des mots et expressions avec le Lexicoscope. *Langue française*, 203 : 67-83.

Marchello-Nizia C. & Combettes B. (2020). Chapitre 4. Périodisation. In C. Marchello-Nizia et al., *Grande grammaire historique du français* (p.54-61). De Gruyter.

Renwick A. & Kraif O. (2024). Annotation de textes d'états de langue anciens : pour le redéploiement de l'existant, *Corpus* 25. https://doi.org/10.4000/corpus.8286

Sorba J. & Denoyelle C. (2023). Phraséologie et genres textuels. Une étude pilote dans le roman médiéval autour des verbes donner et de mettre. *Studia linguistica romanica* 9, p. 24-46. https://doi.org/10.25364/19.2023.9.2

Sorba J. (2022). *Phraséologie et genres textuels. Perspectives synchroniques et diachroniques*. Mémoire de synthèse présenté pour l'habilitation à diriger des recherches. 10 juin 2022. Université Grenoble Alpes (LiDiLEM – ED LLSH). https://hal.archives-ouvertes.fr/tel-03891983

Sorba J., Kraif O., Renwick A. & Denoyelle C. [dir.] (2024). La constitution de corpus en diachronique longue / Building long diachrony corpora. *Corpus* 25. https://doi.org/10.4000/corpus.8274 https://doi.org/10.4000/corpus.8461

Stein A. & Prévost S. (2013). Syntactic annotation of medieval texts: the Syntactic Reference Corpus of Medieval French (RCMF). In P. Bennett, M. Durrell, S. Scheible and R. Whitt (dir.), *New Methods in Historical Corpus Linguistics*, Corpus Linguistics and International Perspectives on Language, CLIP Vol. 3. Tübingen: Narr.

## 9. AUTRES RESSOURCES

Guide d'annotation du corpus CAMFR (annexe 1).

Référence des annotateurs automatiques utilisés (annexe 2).
# Annexe 1 : Guide annotation du corpus CAMFR

## 1. La modernisation de l'orthographe des lemmes

Dans les états de langue anciens, la variation graphique est très forte. Nous avons donc fait le choix de moderniser les lemmes en sélectionnant leur orthographe moderne comme orthographe de référence. Nous nous plaçons ainsi en conformité avec la pratique attestée dans le DMF (Dictionnaire du moyen français, https://www.atilf.fr/ressources/dmf/) alors que les autres analyseurs qui n'ont pas de nomenclature de référence. La nomenclature du DMF adopte une forme modernisée pour l'orthographe des lemmes.

Pour les lemmes agglutinés (du type *parquoy*), on conserve le traitement réalisé sur la forme en français moderne (FM) en un lemme agglutiné ou en 2 lemmes.

On ne note pas de ligature dans le lemme (ex. on conserve deux caractères distincts pour oe dans oeil).

Pour le nom propre, le lemme est identique à la forme (y compris pour les variantes). Dans le cas d'un nom propre apposé à un nom commun (par ex. *le roi Charles* ; *la reine Ménoresse*), la relation choisie pour le nom propre est bien *appos*.

## 2. Le traitement des amalgames et des tokenisations spécifiques

Le modèle UD prévoit un traitement spécifique des *multi-word tokens*, permettant de gérer les tokens amalgamés. Dans ce modèle, on distingue les *mots*, qui correspondent à la représentation décomposée des amalgames, et les *tokens*, qui correspondent aux unités de découpage en surface. En voici un exemple, pour la phrase espagnole « vámonos al mar », comportant 3 tokens :

<table><tr><td>1-2</td><td>vámonos</td><td>—</td></tr><tr><td>1</td><td>vamos</td><td>ir</td></tr><tr><td>2</td><td>nos</td><td>nosotros</td></tr><tr><td>3-4</td><td>al</td><td>—</td></tr><tr><td>3</td><td>a</td><td>a</td></tr><tr><td>4</td><td>el</td><td>el</td></tr><tr><td>5</td><td>mar</td><td>mar</td></tr></table>

On voit que les *mots* sont représentés avec des identifiant simples de 1 à 5, tandis que les *tokens* sont représentés soit par des identifiants simples quand ils correspondent au *mot*, soit par des intervalles d'identifiants. Par exemple, le premier token, *vámonos*, correspond à la plage 1-2, et le deuxième token *al* correspond à la plage 3-4.

Dans cette représentation, les informations du lemme (LEMMA), de la catégorie (UPOS), des traits (FEATS) et des relations syntaxiques (HEAD et DEPREL) sont portées par les mots simples, et non par les tokens amalgamés.

Cette représentation à deux niveaux étant complexe à manipuler, tant au plan manuel qu'informationique, nous avons décidé de traiter les amalgames comme des mots simples. Au niveau des relations, la relation de détermination pointant vers l'article défini *le* est donc ignorée, car seule la relation *case* pointant vers la préposition demeure. Le tableau 1 ci-dessous montre les amalgames rencontrés et les analyses associées.

<table><thead><tr><td>FORM</td><td>LEMMA</td><td>UPOS</td></tr></thead><tbody><tr><td>du, des</td><td>de.le</td><td>ADP</td></tr></tbody></table>
<table><caption>Tableau 1 : Analyse retenue pour les amalgames.</caption><tr><td>du, des</td><td>de.le</td><td>DET</td></tr><tr><td>ès</td><td>en.le</td><td>ADP</td></tr><tr><td>au, aux</td><td>à.le</td><td>ADP</td></tr><tr><td>auquel</td><td>à.lequel</td><td>PRON</td></tr></table>

### CAS DU L'EPENTHETIQUE

Certaines treebanks (comme GSD) traitent la séquence « l'on » comme un seul token, lemmatisé sous le pronom on, en attribuant à l'une valeur épenthétique. Pour notre part, dans la séquence suivante :

> Deslyé que fut le Payen par un sault legier de l'obstinée furie de Bayard, l'on veit commencer un assault bien digne d'un per de Chevalliers tant gaillardz

nous avons tokenisé l' indépendamment, étiqueté comme UPOS=X, et relié au pronom on par une relation DEPREL=expl.

## 3. L'utilisation de la relation fixed

Nous avons choisi l'étiquette fixed pour traiter de manière unifiée des locutions :

A) Les locutions conjonctives : de sorte que, puis que, encore que, d'autant que, d'autant plus (x) que, plus (x) que, jusqu'à adonc, à raison de quoy, si (x) que ;

B) Les locutions coordonnantes : ainsi que ;

C) Les locutions prépositionnelles : quant à, à l'encontre de, en délibération de ;

D) Les locutions adverbiales : au reste, au possible, en avant, puis après, à l'entour, un peu, un petit, sans point de doute, au contraire, bien tôt, hors de, c'est pourquoi ;

E) Les locutions pronominales : l'un de l'autre, eux deux (un seul bloc pronominal qui occupe la même fonction dans la phrase), tout deux ;

F) Les locutions verbales : avoir tort, ouïr dire ;

G) Déterminants complexes : l'un et l'autre (brand).

Rappel : dans le cas de fixed, c'est le premier élément qui est tête, et tous les éléments qui suivent lui sont rattachés.

Ce traitement fixed correspond bien à la définition de « locution » qui désigne « tout groupe dont les éléments ne sont pas actualisés individuellement » (Gross 1996 : 14).

Par exemple, dans la figure 1, on analyse la séquence plus ... que en fixed, comme une conjonction de subordination (sconj sous que), et la clause est analysée comme clause adverbiale (mark) rattachée au nom fleur via la relation advcl.
<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1 : Cas d'une locution conjonctive traitée en *fixed* (*plus ... que*).</figcaption></figure>

De même pour *si... que* dans par exemple « leur beauté étoit si grande que ... », on analyse *si... que* comme une conjonction de subordination avec *si* gouverneur de la relation *fixed*.

Ce choix de généraliser l'étiquette *fixed* pour des locutions polylexicales non contiguës ne permet plus de garantir la projectivité des arbres comme le montre la Figure 1.

La figure 2 illustre le traitement en *fixed* de la locution adverbiale *un petit* (variante d'un peu) dans laquelle le déterminant *un* est gouverneur de la relation *fixed*.

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 2 : Cas d'une locution adverbiale traitée en *fixed* (*un petit*).</figcaption></figure>

## 4. L'utilisation de l'étiquette AUX

Nous choisissons de traiter systématiquement le verbe *être* comme AUX. Pour le verbe avoir, il n'est traité comme AUX que dans son emploi dans la formation des temps composés. Pour les autres modaux ou semi-modaux, nous conservons l'étiquette VERB.

Nous distinguons les verbes pleinement modaux *devoir* et *pouvoir* des verbes *vouloir* et *savoir* qui peuvent ponctuellement s'utiliser comme verbes modaux (*savoir* peut remplacer *pouvoir* en emploi descriptif dans « Paul sait nager » par exemple, voir Abeillé et al. 2021 : 1353 ; *pouvoir* peut concurrer *aller* pour « exprimer un procès à venir teinté d'une volonté figurée », voir Riegel et al. 1998 : 254).

Lorsque les verbes modaux *pouvoir* et *devoir* sont suivis par un verbe à l'infinitif, ils sont gouvernés par l'infinitif via une relation *aux*, et de ce fait, ils prennent l'étiquette AUX. Si *pouvoir* et *devoir* sont
employés en construction absolue, ils demeurent VERB. D'autres semi-modaux tels que vouloir et savoir conservent l'étiquette VERB lorsqu'ils sont suivis par un infinitif, la relation de dépendance mise en jeu étant xcomp (complétive infinitive).

La relation aux est également utilisée pour deux types de « constructions fusionnées » (Abeillé et al. 2021 : 269-270) :

- dans les constructions causatives avec faire pour relier faire à son gouverneur à l'infinitif (en faire sentir la froideur, ils se font voir) ;

- dans les constructions passives pour relier le verbe être à sa tête verbale.

# 5. Traitement des pronoms

Dans le cas du pronom y, voici les trois traitements envisagés dont seulement deux ont été réalisés dans le corpus CAMFR :

- relation iobj quand y est un actant du verbe (complément d'objet indirect) ;

- relation obl quand y est un circonstant de lieu (voir ex. 2) ;

- relation expl dans il y a (voir ex.3).

(1) pas d'exemple dans le corpus CAMFR.

(2) Car en temps et en lieu il usait tellement de son bien, qu'il n'y apparoissoit aucune profusion.

(3) Voulans voir neantmoins ce qu'il y avait dans la salle, Florisel s'approcha de la porte.

Dans le cas des pronoms personnels, nous avons choisi de marquer la personne et le nombre dans le lemme. Par exemple, je est lemmatisé je et pourvu des traits suivants : *Number=Sing|Person=1|PronType=Prs*. Seul le genre n'est pas marqué dans le lemme : p.ex. *elles* est lemmatisé en *ils*.

Dans le cas du pronom personnel de 3ᵉ personne se : la relation *expl* a été choisie quand se est un réfléchi (verbe pronominal ou construction passive) ; la relation *obj* a été choisie quand se est un réciproque (ex : *ilz ne se fussent jamais entreveuz*).

# 6. Divers

## 6.1 PONCTUATIONS

La corpus CAMFR a suivi les règles UD : https://universaldependencies.org/u/dep/punct

## 6.2 SOUS-ETIQUETTES DE RELATIONS

Nous n'avons utilisé qu'un seul cas de double étiquette : *acl : relcl* pour identifier les propositions relatives.

Nous n'avons pas utilisé des sous étiquettes pour les auxiliaires modaux (*aux : mod*) car ce niveau de granularité ne nous a pas paru nécessaire.

## 6.3 SUR DIVERS ETIQUETTES ET LES TRAITS MORPHOLOGIQUES

Tous les participes passés ont été traités comme des verbes y compris ceux employés comme adjectifs. Par exemple dans « Il estoit haut et droict, bien croisé d'espaules... », croisé est pourvu des traits suivants : *Gender=Masc|Number=Sing|Tense=Past|VerbForm=Part|Voice=Pass.*
Pour les noms propres, le genre grammatical choisi est celui induit par la chaine d'accord.

Le chiffre « deux » a été étiqueté comme NUM cardinal.

Tout a été traité comme un déterminant dans toutes les occurrences.

# 7. Références bibliographiques

Abeillé A. & Godard D. (éd.) (2021). *La grande grammaire du français*. 2 volumes. Actes Sud.

Gross G. (1996). *Les expressions figées en français : noms composés et autres locutions*. Ophrys.

Riegel M., Pellat J.-C. & Rioul R. (1998 [1994]). *Grammaire méthodique du français*. PUF.
Annexe 2 Détails des parseurs et des modèles utilisés

Le tableau ci-dessous détaille les parseurs et analyseurs, la version en question et les annotations dont nous avons tenu compte dans notre sondage des annotations proposées. Dans la colonne *Détails*, sont déclinées des précisions sur les modèles de langage et *treebanks* sollicités, ainsi que leur version.

<table><thead><tr><th>Parseur</th><th>Version</th><th>Annotations</th><th>Détails</th></tr></thead><tbody><tr><td>LGERM</td><td>octobre 2022</td><td>POS, LEM</td><td>Réglages par défaut avant toute correction</td></tr><tr><td>HOPS</td><td>0.33</td><td>POS, HEAD, DEPREL</td><td>UD_Old_French-SRCMF-2.9-flaubert+fro</td></tr><tr><td>HOPS</td><td>0.40</td><td>POS, HEAD, DEPREL</td><td>UD_Old_French-SRCMF-2.9-camembert_base+mlm-fro<br>UD_Old_French-SRCMF-2.9-flaubert_base_cased+mlm-fro<br>UD_Old_French-SRCMF-2.9-bertrade_base<br>UD_Old_French-SRCMF-2.9-bertrade_petit<br>UD_French-FTB-camembert<br>UD_French-FTB-flaubert<br>UD_French-FTB-nobert-all<br>UD_French-GSD-camembert<br>UD_French-GSD-flaubert<br>UD_French-GSD-nobert-all<br>UD_French-Rhapsodie-camembert<br>UD_French-Rhapsodie-flaubert<br>UD_French-Rhapsodie-nobert-all<br>UD_French-Sequoia-camembert<br>UD_French-Sequoia-flaubert<br>UD_French-Sequoia-nobert-all</td></tr><tr><td>UDPipe - library R</td><td>0.8.9</td><td>POS, LEM, HEAD, DEPREL</td><td>old_french-srcmf-ud-2.5-191206<br>model french-gsd-ud-2.5-191206<br>french-spoken-ud-2.5-191206<br>french-partut-ud-2.5-191206<br>french-sequoia-ud-2.5-191206</td></tr><tr><td>UDPipe - API REST</td><td>2.10</td><td>POS, LEM, HEAD, DEPREL</td><td>old_french-srcmf-ud-2.10-220711<br>french-gsd-ud-2.10-220711</td></tr></tbody></table>
<table><tr><td></td><td></td><td></td><td>french-parisstories-ud-2.10-220711<br>french-partut-ud-2.10-220711<br>french-rhapsodie-ud-2.10-220711<br>french-sequoia-ud-2.10-220711</td></tr><tr><td>Stanza</td><td>1.4.0</td><td>POS, LEM, HEAD, DE-PREL</td><td>fr_gsd v1.4<br>fro_srcmf v1.4</td></tr><tr><td>pie-ex-tended</td><td>0.0.40</td><td>POS, LEM</td><td>Old French<br>Early Modern French<br>Classical French</td></tr><tr><td>SEM</td><td>3.2.0</td><td>POS</td><td>sans objet</td></tr><tr><td>TreeTagger</td><td>3.2.2</td><td>POS, LEM</td><td>Paramètres du 05/07/2011 pour le français moderne</td></tr><tr><td>RNNTagger</td><td>1.3</td><td>POS, LEM</td><td>Modern French, v1.3<br>Old French, v1.3</td></tr><tr><td>CLTK</td><td>1.0.15</td><td>POS, LEM, HEAD, DE-PREL</td><td>Langue : Old French</td></tr><tr><td>spaCy</td><td>3.5.0</td><td>POS, LEM, HEAD, DE-PREL</td><td>fr_core_news_lg v 3.4.0</td></tr><tr><td>SparkNLP</td><td>3.4.3</td><td>POS</td><td>pos_srcmf<br>pos_rhapsodie<br>pos_sequoia<br>pos_gsd<br>pos_parisstories<br>pos_partut<br>pos_ud_gsd</td></tr></table>