VERS : Versification Et Représentation de Séquences (2025)

Abstract: L’analyse métrique est une étape importante pour le traitement des textes versifiés. Le résultat d’une telle analyse permet, par exemple, de comparer les textes entre eux, ou, dans le cas de textes chantés, de les comparer avec différents airs. Nous proposons une méthode pour la création d’un modèle produisant diverses analyses métriques pour un vers donné, ainsi qu’une application en diachronie longue de cette méthode sur des données en français produites à partir du 16èmesiècle et jusqu’au début du 20èmesiècle. Cette méthode repose sur la prédiction des noyaux vocaliques d’un vers. Nous offrirons également un point de comparaison et nous poserons la question de la robustesse à la variation de ces méthodes selon l’état de langue considéré et le bruitage provenant de l’application de reconnaissance optique de caractères en amont.

## introduction nous entendons ici par le terme de "textes versifiés" les documents textuels composés uniquement de vers. le "vers" est entendu selon la définition proposée par le tlfi @xcite : « segment d'énoncé constituant une unité d'ordre rythmique et phonique fondée sur des règles retenant […] le nombre des syllabes, et marqué par @xcite une disposition unilinéaire. ». globalement, nous nous intéresserons ici à trois types de textes versifés : (i) la poésie, (ii) le théâtre et (iii) les paroles de chanson. les deux premiers types sont représentés au sein de nos données d'entraînement alors que le dernier type constitue celui que nous tentons de mesurer. la métrique définit le processus à travers lequel un texte versifié est mesuré ainsi que les mesures en résultant. dans cette étude, nous choisissons quatre mesures principales pour nos analyses : (i) la longueur de chaque vers, en nombre de syllabes ; (ii) le genre de rime de chaque vers (féminine ou masculine) ; (iii) le schéma de rimes d'un texte (continues, suivies, embrassées et alternées) ; (iv) et la longueur de chaque strophe, en nombre de vers. la mesure automatique des différentes métriques associées à un texte versifié requiert diverses connaissances externes au texte, telles que des connaissances de la langue et des usages en versification. aquien (2018) explique que « les différentes règles classiques du compte des syllabes sont désormais partiellement caduques […] la prononciation de la poésie a tenu compte des changements de la langue courante. mais, pour autant, elle ne s'est pas calquée sur elle ». ainsi, il n'est pas aisé pour un locuteur du français de mesurer un texte versifié sans en connaître les règles. de même une personne formée à la métrique de textes en anglais ne pourra pas mesurer un texte versifié en français sans une connaissance de la langue. la métrique repose notamment sur une connaissance des règles phonologiques de la langue : afin de pouvoir compter le nombre de syllabes, nous avons besoin de pouvoir les reconnaître et les délimiter (par exemple, passer de "bonjour" à [bɔ.ʒuʁ]). de plus, compter le nombre de syllabes ne suffit pas : certains phénomènes peuvent modifier le compte, comme la diérèse 1 et la synérèse 2 , mais d'autres phénomènes viennent également affecter ce compte, comme l'élision des "e" instables (/ə/) suivant le contexte droit. certaines considérations proviennent également d'une sorte d'attendu quant au nombre de syllabes qu'est supposé faire un vers selon son contexte de production géo-spatial et son genre littéraire. ainsi, si un locuteur, en comptant le nombre de syllabes, se retrouve avec un compte peu usuel, ce dernier cherchera alors si une règle changeant le compte peut s'appliquer. par exemple, dans le vers suivant « vaines précautions ! cruelle destinée ! » 3 , si nous ne prenons pas en compte de diérèse, nous nous retrouverions avec un compte peu habituel de onze syllabes, nous amenant alors à penser qu'une diérèse se situe dans la première syllabe du mot vieillard @xcite ). d'autres règles sont à considérer pour l'analyse de la rime : il faut être capable de détecter la prononciation ou non des "e" instables (/ə/) en fin de vers ou encore d'identifier les vers 1. « prononciation en deux syllabes distinctes de deux voyelles successives d'un même mot. » @xcite . une diérèse augmente alors le compte de syllabes de un. la métrique d'un texte versifié n'est généralement pas le fruit du hasard. l'auteur peut par exemple, chercher à respecter un schéma métrique attendu. cependant d'autres paramètres peuvent influencer le choix d'un schéma métrique. c'est par exemple le cas en chanson, où, afin de faire correspondre un texte à un air précédemment produit, le parolier peut influer sur la longueur des vers. il y a alors une correspondance entre un air musical et le schéma métrique des paroles qui peuvent lui être associées. un travail de classification des airs, en fonction de leur coupe, est ainsi entrepris en parallèle. pour ce faire, nous sommes actuellement en train de développer une base de données à partir de "la clé du caveau" (capelle, 1848) afin de recenser les airs et les informations qui leur sont liées telles que la partition et la coupe associée. l'analyse automatique de la métrique de paroles de chansons pourra alors, à terme, permettre le lien entre un texte donné et un air, voire entre plusieurs textes. de plus, l'existence d'un tel outil offrira la possibilité d'annoter des ensembles de textes afin d'en permettre l'indexation selon leur métrique, permettant in fine de comparer manuellement des textes aux métriques communes. ## état de l'art phonemizer @xcite , est un outil de phonétisation multilingue proposant une interface unique à partir de quatre outils différents. parmi ces outils, trois outils de synthèse vocale (speech-to-text, stt), sont configurés à la phonétisation d'un plus ou moins grand nombre de langues. le dernier n'est pas destiné directement au stt mais laisse l'utilisateur créer des correspondances graphèmes/phonème. selon l'outil sous-jacent choisi, plusieurs fonctionnalités sont disponibles, dont une fonction de découpage en syllabes. malheureusement, le seul outil capable d'un tel découpage ne supporte que l'anglais américain, le rendant inutilisable sur nos données, qui sont en français. nous aurions alors pu choisir de phonétiser à l'aide de cet outil avant de gérer le découpage des syllabes. cependant, cette approche nous semblait soulever de nouvelles problématiques : le découpage en syllabes de textes versifiés peut varier en fonction de nombreux phénomènes qui peuvent poser un problème au découpage par règles, comme nous le verrons en section 4 ; et la phonétisation étant dépendante de l'état de langue 4 , nous aurions besoin d'un outil capable de s'adapter à un français non-contemporain, celui de nos corpus 5 . ces différents obstacles, ainsi que les faibles performances obtenues à l'utilisation de méthodes à base de règles (cf. section 4), nous ont alors incité à tester d'autres approches. or, parmi les données qui nous étaient accessibles, nous avons remarqué que métrique en ligne (delente & renault, 2015) nous permettait de rapprocher notre problème d'une autre tâche bien connue, celle de la traduction automatique par réseaux neuronaux. en effet, don-4. deux éléments nous viennent alors en tête pour le français : le changement de la graphie, notamment par la dissimilation du u et du v ainsi que du i et du j ; et, comme le présente aquien (2018), le degré de propension des textes versifiés à être accompagnés de musique. 5. un exemple de texte versifié de notre corpus est présent en figure 1. nées de métrique en ligne, présentées en section 3, permettent de faire correspondre à un vers sa suite de noyaux vocaliques, ces derniers offrant la possibilité de récupérer plusieurs métriques associés aux vers. notre tâche serait de passer d'une chaîne d'entrée (les caractères du vers) à une chaîne de sortie (les noyaux vocaliques), une tâche alors analogue à celle de la traduction automatique. bahdanau et al. (2014) décrivent une approche aux modèles de séquence à séquence pour la traduction automatique (neural machine translation, nmt). nous reprendrons deux éléments clés de cette méthode. premièrement, ils proposent d'entraîner simultanément la partie encodeur et décodeur, formant ainsi un seul réseau neuronal optimisé de bout en bout. contrairement aux systèmes traditionnels de traduction statistique composés de sousmodules ajustés séparément, cette approche d'entraînement conjoint permet au modèle d'apprendre des représentations interdépendantes : l'encodeur apprend à générer des annotations spécifiquement utiles pour le décodeur, tandis que le décodeur apprend à interpréter ces annotations. cette optimisation unifiée est rendue possible par la rétro-propagation du flux de gradients à travers le mécanisme d'attention. dans un second temps, ils introduisent un mécanisme d'attention. au lieu d'obtenir un vecteur de taille fixe en sortie de l'encodeur, nous obtiendrons une séquence de vecteurs d'annotation de longueur égale à celle de la chaîne d'entrée. puis, à partir de cette matrice, le décodeur, à l'aide du mécanisme d'attention, décide à quel point il considère chaque vecteur de la matrice pour la prédiction de chaque token cible, jusqu'à produire un token de fin de séquence. cette approche permet d'éviter à l'encodeur de devoir encoder toute l'information au sein d'un seul vecteur de taille fixe 6 . le deuxième élément est l'utilisation de réseaux de neurones récurrents (recurrent neural network, rnn) bi-directionnels. au lieu de ne traiter la séquence que dans le sens de lecture traditionnel, cette approche utilise deux rnn afin de venir lire la chaîne à traiter dans les deux sens : le premier lit la chaîne du token 0 au token n ; lorsque le second lit la chaîne du token n au token 0, dans le sens opposé. l'annotation produite par les deux réseaux est alors concaténée pour chaque token. cela permet d'associer les contextes gauche et droit à l'annotation de chaque token, le premier encodeur ayant vu le contexte précédent au moment de l'encoder lorsque le second a vu le contexte suivant. cet élément se révèle particulièrement intéressant pour notre tâche, les sons associés à une lettre dépendant souvent des caractères qui la succède, en plus des caractères précédents. luong et al. (2015) présentent un état de l'art succinct sur l'usage de modèles de type séquence à séquence pour la nmt. ils comparent les différentes approches choisies, notamment pour la partie cachée des encodeurs et décodeurs. ces derniers soulignent que plusieurs travaux se fondent sur des long short-term memory (lstm) ou des architectures proches pour les couches cachées, comme évoqué plus tôt, nous établirons également notre architecture sur des réseaux récurrents avec des lstm au sein des couches cachées de l'encodeur et du décodeur. puis, dans un second temps, ces derniers présentent une architecture de modèle fondée sur une attention à petite fenêtre. au moment de la prédiction d'un token cible, le modèle produit un alignement, informant sur la fenêtre, de longueur fixe, sur laquelle porter l'attention. selon les auteurs, cette approche permettrait un entraînement moins coûteux. la méthode peut sembler appropriée pour notre tâche, les noyaux vocaliques étant majoritairement déductibles à partir de quelques caractères. cependant, nous avons choisi de ne pas nous fonder sur cette dernière car nous supposons que la prédiction de phénomènes une méthode analogue à ces tâches de nmt est alors utilisée par @xcite . dans cet article les chercheur•euse•s essaient de trouver les frontières de mots en thaï, dans laquelle les mots ne sont pas constamment délimités par des espaces, en passant par une première étape de segmentation en syllabe. pour se faire, une des approches de segmentation en syllabes présentées se sert alors d'un bilstm (bi-directional lstm, lstm bi-directionnel) pour annoter les séquences de caractères selon si elles représentent une frontière à la syllabe. cette approche, ainsi que la seconde présentée, leur permet d'obtenir un f 1 score d'environ 98 %. contrairement à l'approche présentée en section 5, les chercheur•euse•s ne cherchent pas à obtenir de représentations phonétiques. cependant, en plus de se baser sur un jeu de données avec une taille du même ordre de grandeur, la tâche et la méthode sont particulièrement proches de ce que nous réalisons dans cet article et constituent d'un point de vue méthodologique l'article le plus proche que nous avons pu trouver dans la littérature. de ce fait, la qualité des résultats obtenus dans cette étude fournit une base de comparaison raisonnable. ## méthode proposée dans cette section, nous allons nous intéresser à la nouvelle méthode que nous avons développé, qui se fonde sur les noyaux vocaliques.