# Pour une détection automatique de l'espace textuel des personnages romanesques

Jean Barré, Pedro Cabrera Ramírez, Frédérique Mélanie, Ioanna Galleron

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Jean Barré, Pedro Cabrera Ramírez, Frédérique Mélanie, Ioanna Galleron. Pour une détection automatique de l'espace textuel des personnages romanesques. Humanistica 2023, Association francophone des humanités numériques, Jun 2023, Genève, Suisse. hal-04105537v2

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# Pour une détection automatique de l'espace personnage dans les romans

**Jean Barré**

ENS - PSL - Translitterae
Lattice UMR 8094

jean.barre@ens.psl.eu

**Pedro Cabrera Ramírez**

ENS - PSL

Lattice UMR 8094

pedro.cabrera.ramirez@ens.psl.eu

**Frédérique Mélanie**

CNRS

Lattice UMR 8094

frederique.melanie@ens.psl.eu

**Ioanna Galleron**

Sorbonne Nouvelle

Lattice UMR 8094

ioana.galleron@sorbonne-nouvelle.fr

## Résumé

Cette communication présente une approche théorique pour l'étude des personnages de roman grâce à leur détection automatique. Nous introduisons d'abord la notion d'espace personnage comme base théorique pour analyser la résolution des chaînes de coréférence dans la fiction romanesque, puis nous présentons un cas d'étude : celui de deux personnages secondaires de Manon Lescaut, le lieutenant de police et Tiberge.

# 1 Introduction

« À quelle fréquence, à quel moment et pendant combien de temps un personnage apparaît-il dans le texte ? » (Woloch, 2003). Malgré leur apparente naïveté, ces questions restent encore un problème ouvert dans les études littéraires. En effet, pour effectuer ce type d'analyse, les spécialistes recourent à l'annotation manuelle (Lavocat, 2020), très coûteuse en temps. Ces méthodes ne permettent donc pas pour le moment d'élargir la focale et de proposer une lecture distante (Moretti, 2000), seule à même d'étudier les personnages et leur rôle dans la structure du récit de manière empirique. En effet, une étude de la démographie des personnages à plus grande échelle requiert nécessairement une approche computationnelle.

La détection automatique de personnages est une problématique de recherche active dans le domaine des études littéraires computationnelles. Les développements récents ont permis d'élargir la compréhension des personnages au-delà de la reconnaissance d'entités nommées :

- La détection de l'agentivité, soit la capacité d'un personnage à entreprendre des actions intentionnelles et autonomes au sein du récit,

rend possible la reconnaissance des entités qui jouent un rôle actif, même s'ils ne sont pas les protagonistes tels que « le cocher » ou « la grenouille » (Vala et al., 2015; Karsdorp et al., 2015).

- La résolution de la coréférence, soit le fait pour plusieurs éléments linguistiques de renvoyer à une même entité, rend possible de mieux distinguer les personnages secondaires dans des textes littéraires par rapport à d'autres personnages mineurs, moins significatifs dans le développement de l'intrigue (Bamman et al., 2014).

Dans la continuité des récentes améliorations permises par l'utilisation de grands modèles de langue pour la détection des personnages (Bamman et al., 2019), une équipe du Lattice (CNRS – École Normale Supérieure – Sorbonne Nouvelle) a développé fr-BookNLP, un algorithme de Traitement Automatique des Langues (TAL) entraîné sur des textes littéraires. Ces derniers ont été annotés pour la détection de personnages de roman avec la résolution de leur chaîne de coréférence. Cette dernière fait référence au processus d'identification des cas où différents mots (ou signifiants) font référence à un même personnage (ou signifié) dans un récit. Il s'agit de détecter et de relier toutes les mentions d'un personnage spécifique tout au long du récit, même si elles sont exprimées à l'aide de noms, de pronoms ou de descriptions différents.

Par exemple, deux chaînes de coréférence sont présentes dans cette phrase

> *Mon frère m'embrassa très tendrement mais il ne me parla point.*

La première renvoie au narrateur, la seconde à son frère.
L'utilisation d'un tel outil influence nécessairement la notion de personnage, puisqu'il requiert de la formaliser et de la saisir en un ensemble de caractéristiques finies. Nous adaptons la notion d'espace personnage, introduite par Woloch (2003), pour opérationnaliser l'analyse de la présence d'un personnage et de son évolution au fil du récit.

# 2 Un espace textuel des personnages

## 2.1 Conceptualisation

Woloch (2003) définit l'espace du personnage comme étant « la rencontre entre une personnalité humaine individuelle et un espace et une position déterminés dans l'ensemble du récit ». L'espace personnage réfère donc à la distribution de la caractérisation d'un personnage à travers le récit.

Il nous a semblé pertinent d'approfondir les travaux de Jahan et Finlayson (2019) en abordant ce problème par la chaîne de coréférence. Ainsi, nous considérons l'espace du personnage comme l'ensemble de ses mentions (les mots ou ensemble de mots du texte faisant référence à ce personnage) dans le récit entier.

Notre approche se fonde sur le modèle fr-BookNLP qui a été conçu pour récupérer l'information de la coréférence spécifiquement dans des textes littéraires. Il représente un personnage comme étant un ensemble d'éléments linguistiques liés entre eux. Les sorties du modèle vont nous permettre de mesurer l'espace des personnages comme une manière de mesurer leurs différents rôles - continus et significatifs pour les personnages principaux et plus ponctuels et incidents pour les autres. Il s'agit d'étudier la répartition de l'attention au sein du récit de l'ensemble des mentions d'un même personnage.

## 2.2 French BookNLP

French BookNLP est une adaptation pour le français des travaux menés pour l'anglais par Bamman et al. (2014, 2019, 2020). Le projet se fonde d'une part sur un corpus annoté en coréférence dans le cadre du projet ANR Democrat Landragin (2021), et d'autre part sur le typage des chaînes de coréférence en un ensemble fini d'entités (PER, LOC, ORG, FAC, GPE, VEH). Un corpus de 20 textes littéraires (les 10 000 premiers tokens) a été annoté avec ces étiquettes et est disponible en différents formats : BRAT, SACR (Oberle, 2018), CONLL<fnref n="1" />.

La chaîne de traitement a permis la conception de quatre modèles indépendants pour (i) la détection des entités nommées, (ii) des évènements littéraires (Grunspan et al., 2022), (iii) des citations et (iv) de la coréférence de ces entités. C'est ce dernier qui est, à notre sens, un des plus fertiles pour l'analyse littéraire. Nous réduisons l'analyse aux chaînes de type PER, puisque la difficulté de la résolution de la coréférence est principalement liée aux chaînes longues, c'est à dire aux personnages de romans.

Le tableau 1 propose un aperçu des performances de fr-BookNLP. Pour la détection de l'ensemble des mentions coréférant à un personnage, le f1 score du modèle performe à 0.87, ce qui est assez éloigné de l'état de l'art en TAL pour la reconnaissance d'entités nommées, mais assez proches des résultats de Bamman (2021)<fnref n="2" /> pour la reconnaissance des personnages sur un corpus littéraire en anglais. Le MUC est une mesure d'évaluation couplement utilisée pour les tâches de résolution des coréférences. Elle évalue la capacité du modèle à regrouper correctement les mentions qui se réfèrent à la même entité.

<table><caption>TABLEAU 1 – Évaluation de fr-BookNLP</caption><thead><tr><th></th><th>precision</th><th>rappe</th><th>F<sub>1</sub></th></tr></thead><tbody><tr><td>PER</td><td>0.85</td><td>0.89</td><td>0.87</td></tr><tr><td>Coreference | MUC</td><td>85,06</td><td>85,10</td><td>85,08</td></tr></tbody></table>

Il est important de noter que fr-BookNLP est un modèle en construction et que ces résultats ne sont que temporaires. Une des difficultés du modèle réside dans la duplication de chaînes très longues, ce qui implique que le modèle récupère plusieurs chaînes de coréférence pour le personnage principal. L'étude des personnages principaux n'est pas encore pertinente à ce stade de développement, et l'on se focalisera dans la suite de cet article sur l'étude des personnages secondaires.

## 2.3 Approche du texte

Manon Lescaut (dans sa version normalisée proposée par Wikisource) nous a paru être un cas intéressant pour deux raisons. D'une part, la diversité des personnages est importante tout au long du récit, avec une grande variabilité des dénominations des différents personnages. D'autre part, une des spécificités de Manon Lescaut réside dans le

<footnote n="1">1. L'ensemble des fichiers et des scripts du modèle sont disponibles sur le GitHub du projet (Lattice, 2023).</footnote>

<footnote n="2">2. https://github.com/booknlp/booknlp</footnote>
fait que de nombreux personnages réapparaissent
à différent moments du récit, ce qui complexifie la
tâche pour notre modèle. Ce dernier a été entraîné
sur des textes du XIXe et XXe siècle, mais nous
faisons l'hypothèse que les problèmes posés par
un état de langue antérieur seront assez marginaux
pour ne pas affecter notre expérience.

Le processus d'annotation automatique opéra-
tionnalise la récupération de l'espace personnage
de chaque personnage du roman, modélisant leur
présence narrative dans le texte grâce au repérage
des différentes occurrences renvoyant à cette entité.
En effet, comme on peut le voir dans la figure 1
avec une visualisation dans SACR, les syntagmes
nominaux (substantifs et noms propres) ou prono-
minaux sont annotés, y compris les expansions. Les
syntagmes renvoyant à un même référent sont re-
liés pour former une chaîne de coréférence, et le
type PER est attribuée à chaque élément intégré.

Les apparitions discontinues du personnage sont
ainsi fusionnées dans une seule chaîne de coréfé-
rence qui, dans les cas des personnages importants,
est distribuée sur l'ensemble du texte.

<figure><img src="image_2.png" /><figcaption>FIGURE 1 – Visualisation de la coréférence dans SACR, chaque couleur est un personnage, chaque nombre son rang d'apparition</figcaption></figure>

3 Intermittence des personnages
secondaires

Une fois le texte de Manon Lescaut annoté au-
tomatiquement par le modèle, nous découpons le
récit à l'aide d'une fenêtre roulante de 1 000 tokens
afin de récupérer le signal d'apparition des diffé-
rents personnages. Nous focalisons notre attention
sur deux personnages secondaires que le modèle
repère à des moments précis du récit.

La figure 2 montre les occurrences de la coré-
férence de *Tiberge* le long de la fenêtre glissante.
La particularité de ce personnage est sa présence
discontinue au fil du roman – c’est donc un person-
age secondaire. Il est particulièrement actif à trois
moments du récit, que le modèle détecte bien ici.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>FIGURE 2 – Les points montrent les occurrences de la coréférence de Tiberge au fil du roman, et la courbe montre son signal d’apparition grâce à une régression non-linéaire.</figcaption></figure>

Ils correspondent au début du récit, quand Tiberge
est au séminaire avec le chevalier, aux occasions
où le chevalier lui demande du secours financier, et
à sa poursuite du chevalier à la Nouvelle Orléans.
Ce signal n'aurait pas été retrouvé avec seulement
le nom propre de Tiberge puisque ce dernier ne
compte que 43 occurrences contre 714 concernant
l'ensemble de ses mentions.

La figure 3 décrit l'apparition de M. le lieutenant général de police le long de la fenêtre glissante. Ce personnage est très intéressant puisqu'il n'a qu'une présence limitée et circonscrite à deux moments précis : une première fois lors de l'enfermement du chevalier à Saint-Lazare et de Manon à la Salpê-trière, puis une seconde fois au moment du conflit avec M. de Gxxx. Mxxx. et son fils. Son importance est pourtant clé, puisque son arrivée dans l'action correspond à deux nœuds de l'intrigue qui déterminent le destin des deux personnages principaux. Une nouvelle fois, le nombre de mentions relatif au lieutenant de police équivaut à 314 occurrences, contre seulement 19 pour le mot lieutenant. Ainsi, la récupération de la coréférence permet de rendre l'analyse de la présence du personnage plus fine.

4 Conclusion

La notion d'espace personnage nous permet de
mieux saisir la distribution de leur présence au fil
du récit, et la résolution de la coréférence permet
d'opérationnaliser cette notion. Grâce à ce cadre
théorique et technique, il nous est possible appré-
hender le rôle des personnages secondaires dans les
romans, et pourrait nous permettre à terme d'amé-
liorer notre compréhension de la structure narrative.
L'intermittence des apparitions des personnages dé-
coupe en effet le récit en scènes distinctes et rend
<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>FIGURE 3 – Les points montrent les occurrences de la coréférence du lieutenant de police au fil du roman, et la courbe montre son signal d'apparition grâce à une régression non-linéaire.</figcaption></figure>

compte du fractionnement de la présence effective des personnages.

La méthode présentée ici est dépendante des sorties du modèle de résolution de coréférence fr-BookNLP, avec les erreurs qu'elles peuvent comporter. Cependant, on a vu qu'il était dans l'intérêt des études littéraires computationnelles de s'appropter des outils du TAL avancés afin de mener à bien des analyses originales et apporter un nouveau point de vue sur une notion fondamentale de la théorie littéraire.

Ces premiers travaux ouvrent la porte à de nombreuses pistes de recherches. Il faudrait tout d'abord ré-entraîner le modèle fr-BookNLP sur des romans d'autres époques ou genres littéraires, afin d'évaluer sa performance et sa capacité à s'adapter à des contextes différents. On pourrait également examiner les relations entre les courbes de présence des personnages et des événements clés dans le récit, afin d'explorer les interactions entre les personnages et leur impact sur le récit. Une analyse à grande échelle de l'espace du personnage permettrait de lier des variations significatives avec les catégories définies par le schéma actanciel de Greimas Greimas (1966).

## Remerciements

Le doctorat de Jean Barré est financé par l'EUR Translitteræ (programme « Investissements d'avoirir » ANR-10- IDEX-0001-02 PSL* et ANR-17-EURE-0025). Cette recherche a également bénéficié du soutien du Réseau international de recherche Cyclades du CNRS (Corpora et Linguistique Computationnelle pour les Humanités Numériques).

## Bibliographie

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Françoise Lavocat. 2020. L'étude des populations fictives comme objet et le « style démographique » comme nouveau concept narratologique. *Atelier de théorie littéraire*.

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