Reconnaissance de défigements dans des tweets en français par des mesures de similarité sur des alignements textuels (2023)

Abstract: Cet article propose une première approche permettant la reconnaissance automatique de défigements linguistiques dans un corpus de tweets. Les recherches portant sur le domaine du figement ont gagné en popularité depuis quelques décennies. De nombreux travaux dérivés de cette notion sont également apparus, portant sur le phénomène corollaire du défigement. Alors que les linguistes essayent de décrypter les modes de construction de ces exemples de créativité lexicale, peu de travaux de recherche en TAL s’y sont intéressés. La problématique qu’offre le cas du défigement est pourtant intéressante~: des outils informatiques peuvent-ils être en mesure de reconnaître automatiquement un défigement ? Nous présentons ici une méthodologie basée sur des alignements de séquences réalisés sur diverses couches d’informations linguistiques. Cette méthodologie permet l’isolement de potentiels défigements au sein d’un corpus de tweets. Nous expérimentons ensuite une méthode de tri par similarité des défigements potentiels isolés.

## introduction le figement est le phénomène par lequel une séquence de mots va se fixer, faisant ainsi perdre aux différents termes leur sens individuel au profit d'un sens global faiblement compositionnel. cette notion figure au coeur de nombreux travaux, bien qu'il n'y ait pas de définition univoque de ce phénomène @xcite . il en résulte un manque de propriétés formelles fiables permettant la reconnaissance automatique de ces phénomènes. toutefois, certains chercheurs ont développé des ressources lexicales et des méthodes consacrées à la reconnaissance automatique de séquences figées (ci-après sf) en français @xcite @xcite comme pour d'autres langues @xcite @xcite . la notion de défigement linguistique est intimement liée à la notion de figement. le défigement est un phénomène qui vient briser une sf en lui retirant son caractère monolithique à la suite d'une ou plusieurs transformations linguistiques @xcite . @xcite va jusqu'à considérer le défigement comme un critère de reconnaissance du figement. à notre connaissance, contrairement aux sf, il n'existe pas de travaux de recherches s'intéressant spécifiquement à la reconnaissance automatique de séquences défigées (sd) à l'exception peut être de travaux sur la production de jeu de mots, énoncés que l'on peut voir comme des cas particuliers de défigements linguistiques @xcite . pourtant, ceci serait d'un intérêt triple d'un point de vue linguistique : (i) caractériser le figement d'expressions par leur productivité en termes de sd ; (ii) détecter l'apparition de figements en « en temps réel » et (iii) étudier les processus permettant aux locuteurs humains de reconnaître ces défigements. nous faisons l'hypothèse qu'il est possible d'exploiter une méthodologie automatique permettant à des experts linguistiques d'explorer des corpus de manière non-supervisée afin d'opérer une veille informatisée d'un grand intérêt pour des chercheurs en linguistique. cet article est organisé de la façon suivante : dans la section 2 nous étudions les notions de figement et de défigement afin d'identifier les propriétés permettant de reconnaître automatiquement ces défigements à l'aide d'outils informatiques, dans la section 3 nous composons un corpus de tweets avec des défigements candidats, puis dans les sections 4 et 5 nous proposons des observations qualitatives et quantitatives sur les séquences défigées que nous avons extraites avant de proposer quelques perspectives de ce travail dans la section 6. ## propriétés linguistiques du défigement intrication des concepts de figement et de défigement le figement linguistique se définit par trois critères principaux, issus de l'abondante littérature sur le sujet @xcite @xcite @xcite : non-compositionnalité du sens : on ne peut pas réduire le sens d'un figement au sens de chaque unité le composant, un sens global émerge ; le défigement vient « briser » un figement, les trois critères décrivant le figement permettent donc de détecter qu'un défigement se manifeste : « toute atteinte à la fixité formelle et à la globalité sémantique d'une sf serait considérée comme un défigement » @xcite . les études sur la notion de défigement s'accordent à dire que la reconnaissance d'un défigement implique au préalable la reconnaissance par le locuteur du figement dont il est issu @xcite et que seul ce qui est figé se défige @xcite . pour caractériser chaque défigement, il faut par conséquent pouvoir identifier le figement à partir duquel ce défigement se forme. une première piste pour notre travail de reconnaissance de sd est de créer une ressource de sf afin d'orienter les recherches et guider la reconnaissance. selon @xcite , au contraire du figement, le défigement est motivé, on peut donc considérer que l'on a une « remotivation » du figement, il faut que sa formation soit justifiée. ce critère permet notamment de différencier l'énoncé fautif, par exemple une sf mal reconstituée par un locuteur 1 , d'un réel défigement. ce critère étant difficile à caractériser automatiquement, nous considérons ici que cette distinction serait réalisée par un expert linguiste en aval de la chaîne de traitement automatique. @xcite précisent également que « toutes les séquences figées sont défigeables, mais toutes n'ont pas la même possibilité de défigement ». les auteurs ajoutent que « plus la construction d'une sf est rare, plus la sf est apte à un défigement. ». ces propriétés de productivité en défigements d'une sf et de fréquence nous seront utiles pour pouvoir mesurer parmi les défigements candidats ceux qui sont les plus intéressants en termes de créativité lexicale. degré de figement et défigement toute séquence de mots possible dans la langue est en réalité plus ou moins figée, se plaçant dans un continuum allant de l'énoncé libre à la séquence figée @xcite . pour décrire ce phénomène, la littérature fait référence aux notions de degré de figement et d'opacité sémantique. les semi-figements et quasi-figements @xcite s'opposent ainsi aux figements absolus qui sont des figements non formellement contraints. ces catégories de figement acceptent différentes variations et les sf y appartenant sont identifiées grâce à différents tests linguistiques tels que ceux effectués dans @xcite . @xcite précise qu'une sf peut posséder une interprétation littérale et une interprétation figée, pouvant être corrélées au sens compositionnel. en plus de variations formelles, nous pouvons donc observer des variations sémiques et un sens plus ou moins global en fonction des sf. cette notion de degré de figement peut être problématique pour le tal : une perte de la globalité du sens signifie-t-elle que nous sommes face à un défigement, ou à une sf avec un faible degré de figement ? comment différencier une sf avec un degré de figement faible d'une sd ? existe-t-il des cas ambigus ? nous observons une relation entre degré de figement et défigement. selon @xcite , une expression figée avec un degré de figement élevé a plus de chance de donner un défigement avec un degré de figement élevé. procédés de formation des défigements nous identifions plusieurs procédés par lesquels des sd sont formées. @xcite parle de filiation phonique et de destructuration syntaxique. @xcite considère les défigement comme marqueurs dialogiques. @xcite font état d'un viol de la structure syntaxique, de la norme orthographique et d'une détérioration de la structure formelle des figements. afin de visualiser ces changements avec des outils informatiques, nous devons récupérer des informations linguistiques sur plusieurs couches. nous désirons analyser les couches syntaxiques, phonétiques et lexicales des expressions figées de notre corpus de figement et des possibles défigements de notre jeu de données. tous les procédés de formation des défigements que nous venons de décrire illustrent des défigements marqués formellement : nous pouvons distinguer à la lecture le figement dont ils sont issus et les modifications apportées à la sf. nous devons les dissocier des défigements non marqués formellement @xcite . ces défigements ne connaissent pas de changements formels par rapport aux figements dont ils sont issus. leur statut de défigement est dû à des modifications de sens ou de prononciation par rapport à leur figement d'origine. ils s'identifient donc exclusivement à l'aide du contexte dans lequel on les retrouve. pour cette étude, nous nous intéressons exclusivement aux défigements analysables hors contexte. afin de disposer d'un corpus de taille suffisante avec une créativité lexicale variée, nous avons choisi de nous intéresser aux réseaux sociaux numériques, et en l'espèce à twitter. il s'agit de disposer de suffisamment d'exemples originaux pour avoir à la fois des « vrais positifs », de réels défigements, mais aussi des faux positifs, des contre-exemples qui vont permettre de questionner la qualité des algorithmes d'identification. la création de ce corpus est décrite dans la section suivante. 3 identification de défigements candidats dans des tweets le processus que nous avons construit comporte trois étapes que nous décrivons ici : (i) l'extraction de tweets sources à partir de sf connues et le filtrage de ces tweets, (ii) l'alignement des sf et des tweets et (iii) l'isolement des segments communs constituant des défigements potentiels. extraction de tweets et filtrage. pour collecter nos tweets, nous avons pris une base témoin de 217 expressions figées 2 appartenant à quatre catégories : (1) extraits ou slogans de publicité ; (2) citations politiques ou historiques ; (3) accroches pour des films de cinéma et (4) autres types de locutions. nous avons cherché autant que possible à répartir équitablement les sf de ces catégories entre des expressions anciennes et plus récentes d'une part, et des expressions dont la connaissance est a priori répandue chez les locuteurs du français, ou au contraire plus confidentielle d'autre part. ce critère est quelque peu subjectif, mais l'objectif est de pouvoir regarder en détails un nombre limité d'expressions. nous donnons ci-dessous un exemple de sf pour chaque catégorie : 1. tu pousses le bouchon un peu trop loin, maurice. 2. on ne peut pas accueillir toute la misère du monde. 3. dans l'espace personne ne vous entend crier. 4. partir, c'est mourir un peu. les mots des sf sélectionnées sont utilisés pour faire des requêtes via l'api de twitter. pour chaque requête, nous donnons une sf complète, ceci afin de ne pas trop biaiser le corpus d'étude en contraignant trop les résultats. nous avons réalisé 3 collectes quotidiennes entre novembre 2020 et janvier 2023 inclus aboutissant à un total de 3 362 750 tweets extraits. chaque tweet est associé à la sf qui nous a permis de l'extraire. nous avons ensuite pré-filtré les tweets en ne conservant que ceux qui comportent au moins 50 % de mots en commun avec la sf d'origine. au final, nous obtenons 99 244 tweets. nous excluons ensuite les « figements » , c'est-à-dire les énoncés qui contiennent strictement l'expression figée recherchée. le résultat de ce nouveau filtrage est représenté dans la figure 1. il résulte de tout cela un total de 56 687 tweets contenant potentiellement des défigements et 42 557 tweets contenant simplement un figement. encodage et alignement des séquences figées et de leurs défigements potentiels. pour chaque tweet de notre corpus, nous calculons des alignements séquentiels pour visualiser les différences entre un défigement candidat et la sf associée. ces alignements sont basés sur un découpage des tweets en mots et une analyse sur différentes couches d'informations linguistiques : brute : tokenisation des formes de base du tweet et de la séquence figée ; lemmatisée : recherche des formes canoniques pour traiter les micro-variations formelles ; étiquetée syntaxiquement : pour rechercher la proximité de structure avec la sf ; phonétisée : encodage en phonèmes pour valoriser les sd jouant sur la sonorité. afin de faciliter un futur traitement multilingue, nous avons utilisé spacy pour les trois premières couches (tokenisation, lemmatisation et étiquetage) et epitran 3 pour la phonétisation. ensuite, nous alignons la sf et le tweet à l'aide de biopython 4 . cette librairie permet de calculer tous les alignements possibles entre deux séquences avec un alignement au token. prenons l'expression figure 1 -résultats de la récolte de tweets de novembre 2020 à janvier 2023 avant et après filtrage. figée « travailler plus pour gagner plus » et le défigement suivant, fréquent (voire banal) dans notre corpus : « travailler plus pour gagner moins », l'alignement séquentiel obtenu serait : travailler plus pour gagner -plus travailler plus pour gagner moins -isolement des potentiels défigements. les alignements contribuent à l'isolement d'une sd au sein d'un tweet, mais l'isolement n'est pas totalement réalisé puisque le tweet où le défigement est idéntifié peut contenir beaucoup plus de tokens que la sf d'origine. les alignements sont commodes pour la lecture rapprochée des résultats mais ne permettent pas pour autant de délimiter précisément un défigement dans un tweet. l'étape suivante consiste donc à extraire les segments communs entre chaque tweet et son expression figée, c'est-à-dire d'extraire la plus grande séquence de mots commençant par le premier terme trouvé dans le tweet appartenant à l'expression figée et finissant par le dernier terme trouvé dans le tweet appartenant à cette expression. l'exemple ci-dessous représente un tweet de notre jeu de données, la sf qui a permis de sélectionner ce tweet et le segment commun identifié avec une distance d'édition au token de 2 (marqués en gras). 9. moi je traverse la rue et je t'en gagne une de médaille d'or. pour le moment, nous n'appliquons pas de traitements particuliers à ce type d'expressions. nous envisageons cependant de préciser que pour ces expressions, il nous faut récupérer tout le contexte droit jusqu'à la première marque de fin de phrase (un point) ou même jusqu'à la fin du tweet.