Segmentation automatique en périodes pour le français parlé (Automatic Period Segmentation of Oral F rench) (2020)

Abstract: Nous proposons la comparaison de deux méthodes de segmentation automatique du français parlé en périodes macro-syntaxiques, qui permettent d’analyser la syntaxe et la prosodie du discours. Nous comparons l’outil Analor (Avanzi et al., 2008) qui a été développé pour la segmentation des périodes prosodiques et les modèles de segmentations utilisant des CRF et des traits prosodiques et / ou morphosyntaxiques. Les résultats montrent qu’Analor divise le discours en plus petits segments prosodiques tandis que les modèles CRF détectent des segments plus larges que les périodes macro-syntaxiques. Cependant, les modèles CRF ont de meilleurs résultats qu’Analor en termes de F-mesure.

## introduction dans le domaine du traitement automatique des langues, la segmentation des données linguistiques est une étape préalable à la plupart des tâches. pour le traitement du langage écrit, l'unité de base est la phrase. or ce type de segmentation est d'une pertinence limitée pour le langage parlé. c'est la raison pour laquelle @xcite proposent une unité de segmentation appelée la période prosodique. cette notion est fondée sur les observations et les analyses de l'oral. ainsi, cette approche ne tient pas compte de la syntaxe ni de la sémantique. notre travail s'inscrit dans le cadre du projet segcor dont le but est le développement de plusieurs outils de segmentation automatique des unités linguistiques. dans ce travail, nous nous intéressons aux périodes dans le cadre du modèle fribourgeois de la macro-syntaxe. ce modèle définit les périodes du point de vue prosodique et syntaxique. l'objectif est de créer un outil automatique pour la segmentation de périodes macro-syntaxiques. notre approche aborde la tâche de segmentation comme un problème d'étiquetage des séquences. pour cela, nous proposons d'utiliser un algorithme d'apprentissage automatique utilisant les conditional random fields @xcite en nous appuyant sur des traits lexicaux, syntaxiques et prosodiques. la suite de cet article est divisée en 7 parties. les sections 2, 3 et 4 présentent un état des lieux de la recherche sur les notions de périodes, corpus et d'annotation manuelle qui sert de référence pour les méthodes automatiques. les sections 5, 6 et 7 décrivent les expériences d'annotation automatique, leurs résultats, la conclusion et les perspectives pour de futures recherches. ## notion de période lacheret & @xcite définissent la période comme la structure prosodique qui lie plusieurs constructions syntaxiques dans un seul bloc discursif. plusieurs périodes prosodiques peuvent aussi être incluses dans une seule structure syntaxique. les périodes sont définis selon les paramètres prosodiques suivants : 1) pause d'au moins 300 millisecondes ; 2) différence de hauteur entre la valeur moyenne de la f0 de tout le signal acoustique et la dernière valeur de la f0 avant la pause ; 3)différence de hauteur entre la dernière valeur de la f0 avant la pause et la première valeur de la f0 après la pause ; 4) absence des signes d'hésitation (« euh ») avant et après la pause. une autre approche est celui de @xcite qui considère les périodes comme une unité prosodique autonome définie par son contour mélodique conclusif @xcite . les approches macro-syntaxiques s'appuient sur la prosodie pour analyser la structure syntaxique de l'oral @xcite . pour cette raison, la période constitue potentiellement à la fois la structure complète et l'unité maximale de monologue @xcite . a notre connaissance il n'existe aucun outil pour la segmentation automatique des périodes macro-syntaxiques. notre étude vise à trouver la méthode la plus performante pour la segmentation automatique des périodes macro-syntaxiques. dans ce but, nous comparons deux méthodes. la première utilise analor, qui ne nécessite pas d'entraînement et qui n'analyse pas la syntaxe des périodes. la deuxième reformule cette segmentation comme une tâche d'étiquetage de séquences -une modélisation déjà utilisée avec succès pour d'autres tâches de segmentation en français @xcite @xcite . pour cette deuxième méthode, nous nous appuyons sur un algorithme d'apprentissage automatique bien connu : les crf (conditional random fields) @xcite en utilisant des traits syntaxiques et prosodiques. ## corpus dans cette étude, nous travaillons sur un corpus pilote composé de 10 transcriptions de dialogues de 10 minutes et de 1 transcription de monologue de 20 minutes. les extraits ont été sélectionnés pour représenter les différents types de discours du point de vue de l'environnement conversationnel, des relations entre les locuteurs, etc. le corpus pilote est manuellement annoté en périodes macrosyntaxiques (voir section 4). ## annotation manuelle l'annotation manuelle réalisée par un annotateur en utilisant le logiciel praat @xcite s'est appuyée sur la définition de la période proposée par le modèle de la macro-syntaxe fribourgeoise @xcite . l'un de ces deux critères devait être rempli pour reconnaître une frontière de période : la détection d'un contour intonatif conclusif ou un changement effectif de locuteur. la détection de contours intonatifs a reposé sur une approche perceptive, par l'écoute du locuteur. l'annotation manuelle suit les mêmes propriétés dégagées par la théorie de lacheret & @xcite qui servent à l'annotation automatique. quant au changement de locuteur, il s'agit soit de cas où le locuteur interrompt son discours du fait de l'intervention d'un interlocuteur, soit de cas où le locuteur abandonne une structure incomplète après une longue pause (plus de 0.8 seconde). la 1ère période d'eli est suivie d'un changement de locuteur accompagné par la perception d'un contour conclusif montant que la mesure acoustique échoue à reproduire. la seconde période d'eli est interrompue par le chevauchement, sans contour conclusif mais suivie d'une longue pause. la période de bea telle que reportée dans l'exemple 2 présente par ailleurs une structure composée de multiples unités micro-syntaxiques. au-delà du changement de locuteur, la syntaxe a également joué un rôle prédominant dans la gestion des pauses qui peuvent être soit une simple suspension du discours, soit l'abandon même momentané du tour par le locuteur, par exemple pour une requête lexicale @xcite . cette distinction devient essentielle en contexte monologique, y compris pour des pauses inférieures à 0.8 seconde. dans de tels cas les indices prosodiques seuls s'avèrent insuffisants. ## expériences et résultats nous utilisons le logiciel wapiti @xcite pour construire les modèles crf. pour les modèles crf, il semble que bien que l'utilisation uniquement des traits morpho-syntaxiques donne déjà de meilleurs résultats que l'utilisation directe d'analor, les ajouter à un modèle ayant accès aux traits prosodiques n'améliore pas les performances, les traits prosodiques seuls obtenant déjà les meilleurs résultats. pour définir l'importance de chaque trait prosodique, nous comparons les résultats des modèles construits uniquement sur les valeurs de la f0 et de l'intensité. les résultats obtenus montrent une grande complémentarité entre ces traits, chacun contribuant à un des aspects de la détection, et leur combinaison donnant de meilleurs résultats que leurs usages en isolation.