Le théâtre français du XVII e siècle : une expérience en catégorisation de textes (2023)

Abstract: La catégorisation de documents (attribution d’un texte à une ou plusieurs catégories prédéfinies) possède de multiples applications. Cette communication se focalise sur l’attribution d’auteur en analysant le style de vingt pièces de théâtre du XVIIe siècle. L’hypothèse que nous souhaitons vérifier admet que le véritable auteur est le nom apparaissant sur la couverture. Afin de vérifier la qualité de deux méthodes d’attribution, nous avons repris deux corpus additionnels basés sur des romans écrits en français et italien. Nous proposons une amélioration de la méthode Delta ainsi qu’une nouvelle grille d’analyse pour cette approche. Ensuite, nous avons appliqué ces approches sur notre collection de comédies. Les résultats démontrent que l’hypothèse de base doit être écartée. De plus, ces œuvres présentent des styles proches rendant toute attribution difficile.

## introduction depuis plus de 150 ans, l'identité du véritable auteur d'hamlet (écrit en 1601) ou de roméo et juliette (1594) a fait l'objet de quelques 4 000 livres et articles @xcite . plusieurs noms ont été proposés comme f. bacon, c. marlowe, e. de vere et pour les plus récents, j. florio @xcite . face à ces nombreuses propositions, les stratfordiens récusent toute autre attribution que celle de shakespeare. ce débat n'est pas clos et toute apparition d'une oeuvre pouvant être attribuée à shakespeare fait renaître la discussion @xcite . pour le xvie ou xviie siècle, toute attribution s'avère complexe en raison de l'absence d'un véritable droit d'auteur et par la possibilité d'avoir un (ou deux) co-auteur(s) pour une pièce @xcite . dans le monde francophone, le débat s'est focalisé sur le tandem molière -p. corneille. l'objectif de cette communication n'est pas de trancher cette question mais d'appliquer les méthodes d'attribution d'auteur les plus fiables sur les comédies du xviie siècle (en excluant celles attribuées à molière ou p. corneille). en présence d'une pièce de théâtre, on peut supposer que son véritable auteur correspond au nom imprimé sur la couverture (affirmation que nous nommerons hypothèse de la signature). pour vérifier cette thèse, nous avons repris vingt comédies en alexandrins écrites par neuf auteurs (j. g. decampistron (1656-1723), champmeslé (1642-1701), chevalier (16..-1673), hauteroche (1617-1707), montfleury (1608-1667), p. quinault (1635-1688), j. racine (1639--1699), tristan (1601-1655), et t. corneille (1625-1709)). si cette hypothèse se vérifie, nous devrions distinguer neuf écrivains présentant des styles dissemblables. dans le cas contraire, l'hypothèse de la signature doit être abandonnée et nous devrions identifier le véritable auteur pour chaque oeuvre. dans cette étude, nous supposons que les comédies retenues ont été écrites par un seul auteur, ce qui est généralement le cas. on peut rencontrer de temps à autre des exceptions, comme psyché (1671) rédigé par p. corneille, molière et p. quinault (selon l'hypothèse de la signature). de plus, l'auteur est la personne qui a rédigé le texte et non celle qui a fourni l'intrigue, des dialogues, des scènes comiques ou financé la rédaction de l'oeuvre. dans la suite de cet article, nous présenterons un survol des connaissances en attribution d'auteur (section 2). la troisième section décrit nos trois corpus. la quatrième explique l'attribution fondée sur une distance intertextuelle et la cinquième expose la méthode delta et nos améliorations. enfin, une dernière section applique ces deux approches sur les vingt pièces de théâtre français. une conclusion dresse les principaux résultats de cette étude. ## état des connaissances en catégorisation de textes @xcite , on distingue entre les modèles basés sur la sémantique (e.g., indexation automatique, filtrage, etc.) ou le style @xcite , @xcite . dans ce dernier cas, les applications en stylométrie couvrent un champ assez large, allant de l'attribution et profilage d'auteur, à la détection de faux ou de plagiat, support en criminologie @xcite , voire la datation d'un document @xcite . les premières approches datant du xixe siècle @xcite ont proposé des mesures simples comme la longueur moyenne des mots, ou le pourcentage de termes apparaissant une seule fois (hapax) afin d'identifier différents styles. toutefois, l'instabilité de ces mesures face à des textes de longueur variable rend ces solutions inopérantes @xcite . en se limitant à la question de l'identification de l'auteur, trois contextes sont possibles. premièrement, dans un environnement fermé, le véritable auteur est l'un des écrivains proposés et, pour chaque candidat un ensemble de textes est fourni. deuxièmement, l'auteur peut être un des noms mentionnés ou un autre, encore inconnu (contexte ouvert). troisièmement, le système doit répondre si deux textes ont été rédigés par la même plume ou non. dans ces trois situations, une réponse ne saurait se limiter à un simple nom, et une justification plus complète devrait être fournie. au cours de ces trois dernières décennies, des approches plus performantes ont été proposées que l'on peut classifier selon les attributs stylistiques retenus d'une part et, d'autre part, les mesures de similarité (ou de distance) appliquées. dans une première grande famille, on peut regrouper les modèles s'appuyant sur un ensemble de vocables sélectionnés. ces derniers peuvent être fréquemment employés de manière inconsciente et correspondent à des mots-outils comme les articles (le, des), pronoms (tu, nous), prépositions (sur, vers), conjonctions (et, mais) et des verbes auxiliaires et modaux (est, avait, fait) @xcite . cette énumération correspond à un anti-dictionnaire (stoplist) usité habituellement par les moteurs de recherche. d'autres modèles suggèrent de tenir compte des termes relativement fréquents chez un auteur et peu ou pas employés par les autres @xcite , @xcite . finalement, certains modèles se fondent sur l'ensemble du vocabulaire, parfois en éliminant certains vocables peu fréquents @xcite ou en laissant le modèle sélectionner de manière automatique les termes les plus pertinents. avec l'accroissement des capacités des ordinateurs et les campagnes d'évaluation clef-pan sur ce thème @xcite , la distinction entre différents styles peut s'appuyer sur de brèves séquences de lettres (n-grammes, avec @xmath0. évidemment, la combinaison des mots et des chaines de lettres permet de fournir un grand nombre d'attributs stylistiques @xcite . la détermination du style propre d'un auteur peut également s'établir en considérant la syntaxe comme, par exemple, en se fondant sur de courtes séquences de mots, soit les plus fréquentes, soit celles respectant des patrons prédéfinis (e.g., adjectif-nom-nom) @xcite . comme autre source d'information, la longueur moyenne des phrases ou leur distribution peuvent fournir des attributs complémentaires et discriminants. dès que chaque texte est représenté par une liste d'attributs, les modèles d'attribution peuvent se baser sur une fonction de distance (ou similarité) entre textes ou recourir à un modèle d'apprentissage automatique (e.g., svm, les k plus proches voisins) voire par un apprentissage profond. dans tous les cas, l'attribution s'établit selon la règle du voisin le plus similaire (ou de la distance la plus faible). signalons toutefois que toute stratégie basée sur l'apprentissage par machine requiert un jeu d'entrainement, données qui ne sont pas toujours disponibles. de plus, une forte corrélation doit exister entre le jeu d'apprentissage et celui du test. ces contraintes impliquent que le contexte d'attribution soit fermé (le véritable auteur doit être présent dans le jeu d'apprentissage). dans le cas contraire (contexte ouvert), la réponse proposée risque d'être erronée. la le deuxième corpus nommé st-jean comprend 200 extraits de 67 romans écrits en français par 30 auteurs différents @xcite . la distribution entre les divers auteurs est indiquée dans la le troisième corpus comprend une sélection de vingt pièces de théâtre dont la ## la distance intertextuelle afin de déterminer si deux documents sont rédigés par le même auteur, nous comparons l'ensemble du vocabulaire @xcite . si les termes employés et leur fréquence s'avèrent proches, la distance intertextuelle sera faible. dans le cas contraire, elle s'élèvera jusqu'à un maximum de 1,0 lorsque deux textes ne possèdent rien en commun comme un roman écrit en français et un autre en finnois. a l'inverse, si les deux documents sont identiques, la distance sera nulle. plus précisément, la distance intertextuelle entre le texte a et b (notée d(a, b)) est indiquée dans l'équation 1 dans laquelle n a signale le nombre de mots (tokens) du texte a et tf ia la fréquence absolue du terme i (pour @xmath1, 2, . . . , m) dans le texte a. la taille du vocabulaire est indiquée par m. si l'on admet que le texte b est plus long que le texte a, nous devons réduire les fréquences des termes appartenant à b. ces dernières (notées tf ib ) sont multipliées par le rapport des tailles comme présenté à droite la formule 1. la machine calcule la distance entre toutes les paires de romans présents dans un corpus (soit 200 x199 / 2 = 19 900 pour la collection st-jean). pour chaque oeuvre, on peut alors déterminer les k extraits les plus proches. avec le corpus st-jean, le plus proche voisin de chaque extrait correspondait toujours à un passage d'un roman rédigé par le même auteur. une distance intertextuelle inférieure à 0,2 constitue une très forte évidence que les deux textes sont du même auteur @xcite , @xcite . parmi les facteurs pouvant favoriser une faible distance on peut ajouter la présence de texte étant du même genre et écrit dans la même décennie. la précision est donc de 100 % avec la règle empirique de 0,2 ; en d'autres termes, si la distance est inférieure à 0,2, les deux documents sont de la même plume. cependant, deux textes du même auteur peuvent présenter une distance supérieure à cette limite. le taux de rappel n'est donc pas parfait. avec la collection pic dans laquelle on compare tout un roman avec un autre, le résultat s'avère similaire sauf pour certains romans d'elena ferrante. pour être précis, seulement les trois derniers romans d'elena ferrante présentent un appariement inférieur à 0,2 avec trois romans de d. starnone (soit autobiografia, lacci ou schezetto). en analysant les autres écrivains italiens, on constate généralement que les romans d'un même auteur présentent des distances supérieures à 0,2 @xcite . on peut avancer l'hypothèse qu'un écrivain cherche souvent d'autres perspectives ou souhaite aborder d'autres thèmes avec un ton quelque peu différent. toutefois, notre corpus italien indique que pour trois auteurs (carofiglio, faletti ou veronesi), les distances entre romans demeurent souvent inférieures à 0,2. chaque terme t i sélectionné possèdera un poids dénoté zscore(t ij ) correspondant à la différence entre sa fréquence relative dans le texte t j (notée rtf ij ) et la moyenne (rtf i ) pour ce terme t i sur l'ensemble des textes du corpus. afin de tenir compte de la variabilité sous-jacente, chaque différence est divisée par l'écart-type (s i ). étant donné un texte q dont l'attribution est incertaine et un texte a j (écrit par l'auteur a j ), nous pouvons calculer la différence en valeur absolue entre les scores z du texte q et a j et d'en calculer la moyenne (voir équation 3). souvent appliquée en stylométrie @xcite , cette approche permet d'estimer une distance entre des textes, avec la plus faible valeur indiquant l'auteur probable du document q. afin d'estimer une probabilité que la distance obtenue indique le véritable auteur, nous proposons d'appliquer la fonction sof tmin() sur l'ensemble des distances calculées comme exprimée dans l'équation 4. ce modèle admet implicitement que le véritable auteur se trouve parmi les écrivains proposés (contexte fermé). si ce n'est pas le cas, delta classera tout de même tous les auteurs présents selon leur similarité avec le document cible. afin de vérifier les divergences entre les valeurs retournées dans ces deux contextes, nous avons repris nos extraits de romans écrits en français. par itération, on a recherché l'auteur de chaque extrait. dans une première expérience, le véritable auteur a toujours été éliminé (contexte ouvert). en observant les valeurs delta retournées, on constate que les intervalles de distance entre les cinq premiers rangs demeurent relativement faibles. en transformant ces distances en probabilités, nous pouvons extraire une distribution des probabilités pour le contexte ouvert ("o") ou fermé ("f") (voir la par contre, si le véritable auteur est présent (contexte fermé, ligne "f"), la probabilité estimée pour le premier rang s'élève à 94,4 %. la différence entre le premier et le deuxième rang s'avère très nette. des histogrammes similaires peuvent être générés depuis le corpus italien. bien que l'application directe de la méthode delta ne puisse apporter une attribution claire, le recours à une estimation des probabilités permet de résoudre ce problème. @xcite , . . . ) pouvant confirmer ou infirmer une possible attribution.