Un Corpus de Flux TV Annotés pour la Prédiction de Genres (A Genre Annotated Corpus of F rench Multi-channel TV Streams for Genre Prediction) (2016)

Abstract: Cet article présente une méthode de prédiction de genres d’émissions télévisées couvrant 2 jours de diffusion de 4 chaînes TV françaises structurés en émissions annotées en genres. Ce travail traite des médias de masse de flux de chaînes télévisées et rejoint l’effort global d’extraction de connaissance à partir de cette grande quantité de données produites continuellement. Le corpus employé est fourni par l’entreprise EDD, anciennement appelée “L’Européenne de Données”, une entreprise spécialisée dans la gestion des flux multimédias. Les expériences détaillées dans cet article montrent qu’une approche simple fondée sur un modèle de n-grammes permet de prédire le genre d’une émission selon un historique avec une précision avoisinant les 50 %.

## introduction la télévision a pris une place très importante dans la société avec un très grand nombre de chaînes télévisées disponibles qui n'a cessé de croître ces dernières décennies. il apparaît alors important de pouvoir structurer ces données, les indexer, et les rendre facilement accessibles pour les professionnels ainsi que pour le grand public. les scientifiques se sont donc fortement intéressés à l'analyse et la structuration du contenu audio dans un contexte multi-chaînes @xcite . malheureusement, peu de corpus de documents audio sont disponibles, d'autant plus quand il s'agit de corpus en langue française. en outre, ces corpus, lorsqu'ils sont disponibles, sont actes de la conférence conjointe jep-taln-recital 2016, volume 1 : jep annotés en ne considérant qu'une seule chaîne @xcite ou en ne traitant qu'un seul aspect du problème de structuration ou une seule tâche spécifique. il est donc difficile de les utiliser dans un contexte d'étude différent @xcite . les corpus multi-chaînes disponibles font face à deux problèmes majeurs. premièrement, l'enregistrement est fait à des horodatages différents, ce qui rend difficile, voire impossible, la comparaison entre les différents canaux. deuxièmement, la taille de l'ensemble des programmes pris en compte sont généralement considérablement réduites. par exemple, récemment, le corpus repere @xcite contient des émissions télévisuelles provenant de différentes chaînes françaises enregistrées à des dates différentes dans la période comprise entre 2012 et 2014. les émissions ont été extraites à partir de moments précis de la journée et ont été également choisies pour contenir principalement des genres télévisuels spécifiques localisés (journaux, débats, interviews. . .) excluant les autres programmes diffusés tout au long de la journée (documentaires, films, inter-programmes. . .). cet article présente, dans un premier temps, un corpus audio de flux tv de 2 jours enregistré à partir de la diffusion de 4 chaînes françaises (tf1, m6, france 5 et tv5 monde). ensuite, des expérimentations préliminaires d'un système temps-réel d'aide à l'annotation manuelle sont conduites en évaluant différentes représentations d'une séquence de n 1 émissions dans l'objectif de prédire le genre de la n eme émission qui suit. enfin, nous discutons de l'intérêt de regrouper les flux considérant leur contenu (généraliste/semi-thématique). certains travaux se sont intéressés à la problématique de structuration de flux tv. @xcite est le seul, à notre connaissance, à s'être appuyé sur les anciennes séquences de programmes pour structurer un flux. en apprenant un modèle de markov caché contextuel sur l'historique de diffusion de chaque chaîne, @xcite obtient des grilles précises à 97 %. les autres travaux utilisent strictement le contenu audio-visuel @xcite @xcite ou n'exploitent l'historique d'émissions que pour des raffinements a posteriori @xcite @xcite . le corpus présenté est généré par l'entreprise edd, une entreprise française âgée de 35 ans et spécialisée dans la collecte, l'analyse, l'indexation et la redistribution de divers types de journaux, magazines, et données radio et tv. edd offre également, pour des professionnels et des administrations, plusieurs services comme une plate-forme de panorama de presse, un système d'alerte thématique et un moteur de recherche multimédia. edd a mis à la disposition du lia des données audio enregistrées sur 2 jours de diffusion relatives à environ 4 chaînes radio et tv. avec les données de télévision, nous avons des méta-données (chaque 2 minutes) précisant le titre de l'émission en cours de diffusion. elles sont enrichies, pour un certain nombre de programmes, par des informations complémentaires (e. g. description, genre, etc.) et une transcription automatique produite par speeral, le système de reconnaissance automatique de la parole du lia @xcite . ce papier est structuré comme suit. la section 2 présente la taxonomie de genres. la section 3 décrit la procédure de collecte et d'annotation du corpus. la section 4 est dévolue aux expérimentations pour la prédiction du genre télévisé. enfin, les conclusions ainsi que les travaux futurs sont présentés dans la section 5. ## taxonomie des genres la classification des émissions en genres est souvent une tâche subjective qui dépend de la perception de l'annotateur. par conséquent, plusieurs entités compétentes, comme l'institut national de l'audiovisuel (ina), ont créé chacune leur propre taxonomie. l'ina dispose des archives de flux de chaînes actes de la conférence conjointe jep-taln-recital 2016, volume 1 : jep radio et tv françaises, dont les émissions sont classées en 52 genres différents @xcite . la conception d'une taxonomie trop exhaustive peut conduire à un certain nombre de confusions au sein de la nomenclature. en conséquence, la différence entre certains genres peut être mineure. par exemple, les films sont très proches des courts métrages et des téléfilms. en outre, on ne peut que difficilement distinguer de différences entre un talk-show comme "on n'est pas couché" et un magazine de débat avec généralement un ou deux présentateurs, accompagnés d'invités (e. g. "le magazine de la santé"). vu le grand nombre de genres et la difficulté pour l'annotateur de les distinguer, l'identification d'un genre particulier s'avère être une tâche difficile pour un être humain et d'autant plus pour un système automatique. nous avons alors établi une taxonomie inspirée de celle proposée par l'ina en procédant à un certain nombre de fusions permettant aux genres d'être à la fois bien définis et distincts entre eux tout en couvrant les genres d'émission les plus fréquement rencontrées. le contenu visuel est divisé en 15 genres définis comme suit : inter-programmes (ip), actualité, météo, dessins animés, fiction, documentaire, téléachat, plateau/débat, magazine de reportage, autres magazines, musique, télé-réalité, programme court, jeu et autres. les inter-programmes sont référencés comme un genre particulier dans la mesure où ils apparaissent en général entre deux émissions ou comme pause au sein d'une même émission. ce genre, dénommé par la suite ip, englobe les publicités, jingles, génériques de début et de fin de programmes, etc. nous avons choisi de considérer les génériques comme des ip vu leurs particularités, principalement acoustiques, pouvant aider à la recherche des ip dans le cadre de la prochaine étape de ce travail, à savoir, la structuration automatique des flux tv. quant au genre fiction, il inclut les films, courtsmétrages, séries ainsi que les feuilletons. pour ce qui est de la catégorie autres magazines, celle-ci concerne uniquement les magazines qui ne sont ni sous forme de débat ni constitués d'une suite de reportages (e. g. dr cac, astuces du chef...). les programmes moins fréquents et les émissions couvrant un événement particulier comme les événements sportifs et les émissions de variétés sont rassemblés dans la catégorie autres. 3 le corpus multi-chaînes l'utilisation du contenu, dans le cadre des travaux de structuration de flux tv cités dans l'introduction, se focalise essentiellement sur l'information vidéo. ce corpus se limite à l'information audio vu que nous comptons, dans la suite de ce travail, exploiter l'audio pour la structuration des flux tv. l'utilisation de ce média, nous permettra ensuite d'étendre notre futur système aux flux radio également traités par edd. cette section décrit le processus de collecte ainsi que le processus d'annotation de ces données. le contexte et les statistiques du corpus sont ensuite détaillés. une discussion sur les catégories de programmes est finalement délivrée. actes de la conférence conjointe jep-taln-recital 2016, volume 1 : jep ## expériences l'objectif de cet article est de construire un système d'aide à l'annotation manuelle. ce dernier est évalué lors d'expériences de classification automatique en genres des programmes tv, présentées dans cette section, qui sont conduites sur le corpus tv multi-chaînes décrit dans la section 3. le but de cette tâche est de prédire le genre d'une émission en cours, sachant les émissions qui la précèdent, à l'aide d'un modèle de n-grammes proposé dans la section 4.1, et d'évaluer ensuite la consistance de l'utilisation de plusieurs chaînes durant le processus de prédiction de genres. ## conclusion nous avons présenté dans cet article un corpus télévisé s'étalant sur une période de 2 jours ainsi que des méthodes fondées sur les n-grammes permettant de prédire l'étiquette d'une émission sachant les programmes précédents. ce flux multi-chaîne a été, dans un premier temps, annoté manuellement avec le genre des émissions en utilisant une taxonomie que nous avons conçue auparavant. diverses statistiques et caractéristiques de ce corpus ont été décrites dans ce travail. par ailleurs, nous avons proposé un système préliminaire temps-réel d'aide à l'annotation manuelle de prédiction de genres d'émissions. le meilleur modèle n-gramme a obtenu des résultats prometteurs en ce qui concerne la tâche de prédiction de genres malgré quelques déceptions. les travaux futurs se concentreront sur les détails de l'expérience de prédiction de genre et établiront, dans une prochaine étape, un système temps-réel de structuration automatique des flux tv. actes de la conférence conjointe jep-taln-recital 2016, volume 1 : jep