Vers une analyse des différences interlinguistiques entre les genres textuels : étude de cas basée sur les n-grammes et l’analyse factorielle des correspondances (Towards a cross-linguistic analysis of genres: A case study based on n-grams and Correspondence Analysis) (2016)

Abstract: L’objectif de notre travail est d’évaluer l’intérêt d’employer les n-grammes et l’analyse factorielle des correspondances (AFC) pour comparer les genres textuels dans les études contrastives interlinguistiques. Nous exploitons un corpus bilingue anglais-français constitué de textes originaux comparables. Le corpus réunit trois genres : les débats parlementaires européens, les éditoriaux de presse et les articles scientifiques. Dans un premier temps, les n-grammes d’une longueur de 2 à 4 mots sont extraits dans chaque langue. Ensuite, pour chaque longueur, les 1 000 n-grammes les plus fréquents dans chaque langue sont traités par l’AFC pour déterminer quels n-grammes sont particulièrement saillants dans les genres étudiés. Enfin, les n-grammes sont catégorisés manuellement en distinguant les expressions d’opinion et de certitude, les marqueurs discursifs et les expressions référentielles. Les résultats montrent que les n-grammes permettent de mettre au jour des caractéristiques typiques des genres étudiés, de même que des contrastes interlangues intéressants.

## introduction et objectifs parmi les études comparatives, on distingue typiquement les études contrastives (c'est-à-dire interlinguistiques), dans lesquelles des travaux sur au moins deux langues sont effectués, et les études monolingues, dans lesquelles d'autres types de contrastes sont recherchés, comme par exemple l'étude de registres ou de genres textuels au sein d'une même langue @xcite . il est également possible de combiner ces deux approches, à savoir comparer simultanément les langues et les genres textuels @xcite @xcite . c'est ce que nous proposons de faire dans cette étude. la majorité des travaux interlinguistiques basés sur corpus se limitent à l'étude d'un seul genre, essentiellement les romans ou la presse journalistique, et ont tendance à généraliser les résultats obtenus aux systèmes langagiers comparés, comme s'il s'agissait d'entités monolithiques @xcite . au vu des limites de ce type d'approche, des travaux contrastifs plus récents, dédiés à un phénomène linguistique particulier (qu'il soit lexical, syntaxique, discursif, etc.), prennent en compte les variations d'un genre à l'autre @xcite @xcite . ces études montrent clairement que certains contrastes interlangues ne sont en fait avérés que dans certains genres textuels, et ne sont donc pas généralisables à l'ensemble de la langue. á cet égard, une approche novatrice en linguistique contrastive, proposée par @xcite , consiste à prendre les genres textuels comme objet d'étude à proprement parler, en les comparant dans plusieurs langues à la fois. neumann étudie différents genres en anglais et en allemand au travers d'un ensemble d'indicateurs linguistiques tirés de la grammaire fonctionnelle systémique, comme les pronoms personnels, les verbes modaux, les nominalisations, etc. on peut également citer l'analyse multi-dimensionnelle proposée par biber, qui a été employée pour étudier la variation entre les genres dans différentes langues (prises séparément), comme l'espagnol, le portugais, le tchèque, le coréen, etc. (voir @xcite pour un aperçu général de ces études). dans ce contexte, nous proposons d'évaluer une autre méthode d'analyse interlinguistique des genres textuels, en ayant recours aux n-grammes de mots comme unique indicateur linguistique. l'intérêt d'étudier les n-grammes est double. d'une part, il s'agit d'une démarche «corpus-driven» ou guidée par le corpus @xcite , qui ne se base pas a priori sur un inventaire d'indicateurs jugés pertinents par l'analyste, une démarche nécessairement subjective, mais découvre ces indicateurs par une analyse automatique du corpus. d'autre part, les n-grammes permettent de mettre au jour une large gamme d'objets linguistiques de différents types, comme par exemple les expressions référentielles, les marqueurs discursifs et les expressions d'opinion et de certitude (« stance » en anglais) @xcite , de même que d'autres types de séquences récurrentes qui jouent des rôles importants dans la langue (e.g. structures passives, certains types de syntagmes nominaux). en d'autres mots, selon notre hypothèse, les n-grammes peuvent aider à mettre au jour des contrastes discursifs et rhétoriques importants entre les langues @xcite et entre les genres @xcite . dès lors, l'objectif de notre étude est d'évaluer la possibilité et l'intérêt d'employer les n-grammes pour effectuer des études contrastives des genres textuels en utilisant l'analyse factorielle des correspondances ou afc @xcite pour faciliter une analyse linguistique détaillée des différences entre les genres et les langues. cette technique, fréquemment employée en statistique textuelle, repose, comme nombre d'autres techniques de réduction de données employées en tal, sur la décomposition en valeurs singulières. nous l'avons choisie en raison (1) de son orientation vers la visualisation des données et (2) des différents indices numériques d'aide à l'interprétation des résultats qu'elle fournit, qui se révèlent fort utiles lors de l'analyse linguistique fine. cette technique est statistiquement beaucoup plus adéquate pour traiter des tables de contingence que, par exemple, l'analyse en composante principale fréquemment employée en linguistique appliquée (p.e., @xcite ). différentes études consacrées aux genres textuels ont eu recours à l'afc. on peut par exemple citer les études de textes littéraires @xcite , tirés du web @xcite , politiques @xcite ou encore idéologiques @xcite . allant vers un niveau plus fin d'analyse, l'afc a également été utilisée pour étudier la morphologie @xcite , le lexique @xcite , les segments répétés, qui est une autre appellation pour les n-grammes de mots @xcite ou encore la similarité sémantique entre des phrases @xcite . dans la suite de cet article, nous décrivons d'abord les données analysées et la méthode proposée (section 2). ensuite, nous présentons et discutons les résultats (section 3) et concluons avec les perspectives de ce travail (section 4). ## données et méthode nous exploitons trois corpus bilingues comparables, c'est-à-dire des corpus comprenant uniquement des textes originaux en anglais et en français (et non des textes traduits) : -le corpus europarl, qui contient les transcriptions des débats du parlement européen @xcite ; -le corpus kiap, qui contient des articles scientifiques issus de trois domaines (médecine, économie et linguistique) @xcite ; -le corpus multed, qui contient des éditoriaux de la presse journalistique foot_0 . chaque corpus comprend 600 000 mots par langue. notre méthode comporte plusieurs étapes : ## conclusion et perspectives cette recherche visait à évaluer la possibilité d'effectuer des études contrastives des genres textuels par une approche tal de type «corpus-driven». pour ce faire, nous avons comparé trois genres différents dans deux langues sur la base des n-grammes les plus fréquents en utilisant l'analyse factorielle des correspondances pour faciliter les analyses linguistiques détaillées. les résultats nous semblent encourageants. non seulement la méthode a corroboré nos hypothèses et mis en évidence, comme attendu, de grandes ressemblances entre les deux langues, mais elle a aussi permis de mettre au jour des différences interlinguistiques dans l'emploi d'unités phraséologiques comme les expressions d'opinion et de certitude. habituellement, ce genre d'études est mené en dressant dans chaque genre la liste des n-grammes les plus fréquents et en comparant manuellement ces listes. afin que cette comparaison reste réalisable, les chercheurs limitent fréquemment leurs analyses aux 100 ou 200 expressions les plus fréquentes et surtout n'extraient des données qu'une information très rudimentaire : à combien de genres un n-gramme donné est-il commun ? dans cette recherche, nous proposons d'extraire des informations nettement plus riches d'un nombre beaucoup plus grand de n-grammes, tout en conservant une approche «corpus-driven». cette procédure non supervisée, qui permet d'acquérir les n-grammes, ou les expressions, les plus typiques de différents genres textuels dans deux langues, ouvre la voie à la création de lexiques bilingues contextualisés. de telles ressources sont extrêmement utiles en tal pour différents contextes et applications, comme par exemple la traduction automatique et assistée par ordinateur, la formation de traducteurs, la préparation de descripteurs pour la recherche d'information et l'apprentissage supervisé. un problème majeur de ce type d'analyses comparatives (genres/langues) qu'il nous reste à aborder est que les n-grammes discriminatifs peuvent être dus à des différences thématiques entre les genres comparés (des mots lexicaux qui sont nécessairement différents). il n'est cependant pas aisé de les supprimer en amont des analyses. en fait, c'est même discutable puisqu'ils participent à la distinction entre les genres et qu'il est fort probable que la manière dont certains d'entre eux sont employés (déterminant, construction syntaxique, etc.) est différente selon la langue ou le genre. l'idée est donc de les traiter en aval par une analyse linguistique fine, mais cela nécessite d'employer une technique d'analyse qui facilite cette démarche. les observations rapportées ci-dessus suggèrent que l'afc pourrait être cette technique. analyser d'une manière beaucoup plus approfondie ces expressions est la principale piste que nous aimerions explorer à l'avenir. à terme, ces analyses pourraient permettre d'automatiser au moins partiellement l'identification de certaines catégories d'expressions. dans nos travaux futurs, nous comptons également comparer les observations et les conclusions selon la longueur des n-grammes. en effet, plus ils sont longs, plus ils sont précis, mais d'un autre côté, les n-grammes longs sont plus rares. on peut dès lors se demander si les analyses linguistiques seront plus concluantes si on privilégie la fréquence ou la précision. une réflexion similaire sera menée en ce qui concerne le degré idéal de lemmatisation des n-grammes (p.e., contrairement à de, le ou que, il n'est pas pertinent de fusionner les formes fléchies de falloir, comme faut et faudrait, qui caractérisent des expressions d'opinion bien distinctes). en outre, il faudra étudier dans le corpus comment sont employés les n-grammes (non-thématiques) qui distinguent le plus les genres et dont le fonctionnement est différent selon la langue. il serait également pertinent d'analyser d'autres langues afin de mieux comprendre la différence entre l'anglais et le français en ce qui concerne les marqueurs discursifs et les expressions d'opinion et de certitude. en d'autres termes, est-ce qu'une des deux langues analysées est différente de nombreuses autres (et si oui, laquelle) ou s'agit-il plutôt d'un continuum ? plus généralement, nous aimerions également comparer les résultats obtenus ici à l'aide des ngrammes et de l'afc à d'autres types d'indicateurs linguistiques (comme les pos-grammes ou les motifs @xcite ) et comparer l'afc aux métriques de la recherche d'information (tf-idf ) ou à d'autres méthodes statistiques comme l'analyse sémantique latente ou l'allocation latente de dirichlet (latent dirichlet allocation). enfin, nous envisageons d'étendre nos travaux à l'analyse comparative de la langue originale et de la langue traduite (appelée «translationese», voir par exemple @xcite @xcite ).