Etude des stéréotypes genrés dans le théâtre français du XVI e au XIX e siècle à travers des plongements lexicaux (Studying gender stereotypes in F rench theater from XVI th to XIX th century through the use of lexical embeddings ) (2022)

Abstract: Les modèles de TAL les plus récents cherchent à capturer au mieux toutes les subtilités de la langue, ce qui implique de récupérer les stéréotypes qui y sont associés. Dans cet article, nous étudions les stéréotypes de genre qui existent dans des modèles Word2Vec. Nous avons constitué un jeu de données composé de pièces de théâtre françaises allant du XVIe au XIXe siècle. Nous avons choisi de travailler sur le genre théâtral car il tend à pousser à leur paroxysme certains traits de caractère représentatifs de hiérarchies sociales préexistantes. Nous présentons des expériences dans lesquelles nous parvenons à mettre en avant des stéréotypes de genre en relation avec les rôles et les émotions traditionnellement imputés aux femmes et aux hommes. De plus, nous mettons en avant une sémantique spécifique associée à des personnages féminins et masculins. Cette étude démontre l’intérêt de mettre en évidence des stéréotypes dans des corpus à l’aide de modèles contextuels « classiques ».

## introduction en apprentissage automatique, les ensembles de données utilisés correspondent à une vision partielle de la réalité. les données sont susceptibles de contenir des biais, tels que des biais cognitifs humains ou des biais liés à la collecte des données (c'est-à dire, liés à l'équité de représentation). les modèles d'apprentissage automatique sont fortement susceptibles de créer, a posteriori, des discriminations entre différentes populations (par exemple, des modèles de classement de cvs tendent à accroître des biais femme/homme). la question de l'analyse de biais dans des systèmes de traitement automatique des langues (tal) a émergé ces dernières années. parmi ces travaux, on retrouve deux grandes approches : l'évaluation des biais dans des espaces de plongements lexicaux @xcite @xcite ainsi que des travaux sur des biais relatifs à des tâches comme la traduction automatique @xcite , l'analyse de sentiments @xcite , ou encore la résolution de coréférences @xcite . bien que ces travaux constituent un enjeu crucial dans l'analyse et la critique des systèmes de tal et dans la mise en évidence des comportements négatifs que peuvent avoir ces systèmes, aucun consensus sur le concept de biais n'existe en tal, et les définitions sont parfois très éloignées de ce qui est présenté en sociologie. la définition du terme constitue donc un « parti pris » dès le début de l'étude : quels types de comportements sont préjudiciables, de quelle manière, à qui et pourquoi ? par exemple, on distingue deux types de préjudices dans ces travaux @xcite al., 2020) : 1. les stéréotypes qui propagent une généralisation négative sur des groupes sociaux particuliers (tels que stéréotypes de genre, stéréotypes ethniques, d'âge, etc.). ## conclusion dans cet article, nous avons analysé les stéréotypes de genre dans un corpus de pièces de théâtre en utilisant des modèles de plongements lexicaux. nous avons comparé des modèles word2vec appris sur des corpus externes (wikipédia ou web) et des modèles entraînés sur nos données. nous avons mis en évidence des stéréotypes de genre dans les pièces de théâtre, ce qui montre que des modèles de plongements lexicaux classiques sont suffisants pour révéler des stéréotypes. nous observons ainsi des différences systématiques entre la sémantique utilisée pour qualifier les femmes et les hommes. alors que les hommes sont perçus différemment sur wikipédia, le web et dans les pièces de théâtre, les femmes sont qualifiées de façon très similaire dans ces corpus et souvent réduites au champ lexical de la famille et à leur sexualité. nous relevons que les enfants, dans les pièces de théâtre, sont souvent mentionnés lorsqu'il s'agit de femmes et sont d'ailleurs très proches dans l'espace vectoriel. au contraire, les hommes possèdent un champ lexical différent et plus varié (en fonction du genre de pièces). nous relevons également que les stéréotypes liés aux émotions « genrées » peuvent être retrouvés facilement dans ce corpus. enfin, nous avons observé que certains rôles de personnages-types au théâtre contiennent une sémantique attendue (les rôles de valet et servante sont très représentatifs de leurs attributs dans les comédies). dans de futurs travaux, nous souhaitons appliquer cette étude à un corpus de courriels clients. l'objectif serait de mettre en évidence des stéréotypes de genre fréquents dans des conversations clientèles.