Romanciers et romancières du XIX ème siècle : une étude automatique du genre sur le corpus GIRLS (Male and female novelists : an automatic study of gender of authors and their characters ) (2022)

Abstract: Cette étude porte sur les différences entre les romans français du XIXe siècle écrits par des hommes et ceux écrits par des femmes en trois étapes. Premièrement, nous observons que ces textes peuvent être distingués par apprentissage supervisé selon ce critère. Un modèle simple a un score de 99% d’exactitude sur cette tâche si d’autres œuvres de la même personne figurent dans le jeu d’entraînement, et de 72% d’exactitude sinon. Cette différence s’explique par le fait que le langage de l’individu est plus distinctif qu’un éventuel style propre au genre. Deuxièmement, notre étude textométrique met au jour des stéréotypes de genre chez les hommes et les femmes. Troisièmement, nous présentons un modèle de coréférence entraîné sur des textes littéraires pour étudier le genre des personnages. Nous montrons ainsi que les personnages féminins sont plus nombreux chez les femmes, et prennent généralement une place plus proéminente que chez les hommes.

## introduction il est possible d'identifier automatiquement le genre 1 de la personne qui écrit un texte. par exemple, @xcite obtiennent une exactitude moyenne de 74 % pour cette tâche sur le british national corpus @xcite . @xcite ont un score de 93 % d'exactitude sur un corpus de tweets slovènes. avec un corpus d'emails en anglais, @xcite réalisent 98 % d'exactitude. et pour le russe, @xcite obtiennent 86% d'exactitude en obtenant des traits morphologiques et syntaxiques indépendants des thématiques des textes. pour d'autres exemples de travaux sur ce sujet, voyez la notre étude porte sur les romans du xix e siècle en français. dans un premier temps, nous voulons vérifier s'il est possible d'apprendre automatiquement la différence entre des écrits des femmes et des hommes dans ces romans. pour nos expériences dans cette matière, nous utilisons the corpus for idiolectal research (cidre) @xcite , un corpus de romans de 37 millions de mots du xix e siècle écrits par 4 femmes et 7 hommes. de plus, nous constituons un nouveau corpus paritaire the gender identification resource for literature and style (girls) @xcite . ce dernier corpus ne comporte qu'un seul livre par personne, ce qui permet de voir l'influence de l'idiolecte (le langage de l'individu) sur la réussite des modèles appris. nous démontrons en effet que celle-ci ne peut être ignorée bien qu'il s'avère que le genre (masculin ou féminin) soit également un facteur pertinent. après avoir établi que le genre peut être distingué automatiquement, nous nous intéressons dans un deuxième temps à la question des différences entre nos deux groupes. nous présenterons une étude du vocabulaire spécifique à chaque partie, qui nous amène à nous interroger sur le genre des personnages évoqués par les hommes et les femmes dans leurs romans. nous émettons l'hypothèse que le corpus girls, de par son genre littéraire et son époque d'écriture, favorise l'émergence des stéréotypes de genre tels qu'évoqués par @xcite . @xcite ont trouvé que les différences de vocabulaire lié aux hommes et aux femmes s'atténuent avec le temps entre le xix e siècle et le xx e e siècle sur un corpus de littérature anglaise. pour étudier la représentation des hommes et des femmes dans girls, nous développons et utilisons un modèle de coréférence basé sur une architecture transformer et adapté aux oeuvres littéraires. ce modèle permet d'y identifier les chaînes de coréférence, et ainsi, les personnages distincts. nous développons ensuite une méthode qui permet de déterminer le genre de chaque personnage ainsi que son nombre de mentions. nos résultats montrent des phénomènes qui ont été observés pour la littérature anglophone @xcite : il y a plus de personnages féminins dans les livres des romancières que dans ceux de romanciers. ## corpus girls notre corpus de travail est constitué de 64 romans français du xix e siècle, dont la moitié a été écrite par des femmes et l'autre par des hommes. il y a un seul livre par personne. ces textes sont dans le domaine public et ont été récupérés de manière automatique sur les sites du projet gutenberg, gallica, wikisource, google books et ebooksgratuits en utilisant les scripts fournis avec le corpus cidre @xcite qui servent à convertir les fichiers epub en tei et ensuite en format texte brut tout en coupant le texte liminaire. seul le titre de l'ouvrage apparaît au début du texte. les métadonnées concernant le nombre de tokens sont reportées dans la ## détection du genre par apprentissage automatique notre première expérience consiste à contrôler si, comme dans les études citées dans l'introduction de cet article, un modèle simple arrive à distinguer les écrits des hommes et des femmes. nous utilisons pour cela le corpus cidre @xcite qui contient 421 romans écrits par 4 femmes et 7 hommes (respectivement 151 livres et 270 livres). nous avons utilisé un classifieur de régression logistique de la bibliothèque sklearn @xcite en python entraîné sur des n-grammes de tokens de taille 1 à 3 avec une occurrence minimale de 10. 2 nous évaluons les résultats avec une validation croisée à 8 blocs et obtenons un score d'exactitude (accuracy) de 99 %. il nous semble que cette tâche est simple à réaliser sur ce corpus. cependant, nous nous interrogeons sur l'influence de l'idiolecte, le langage de l'individu ou style personnel d'écriture, sur les résultats obtenus. en effet, l'idiolecte est souvent considéré comme étant aussi personnel qu'une empreinte digitale @xcite . pour vérifier cela, nous entraînons un classifieur multiclasse de régression logistique foot_1 à reconnaître l'auteur (parmi les 11 romancières et romanciers présents dans le corpus) d'un texte donné. nous obtenons une exactitude de 94 % sur cette tâche. il semble donc que le style personnel est un signal très fort. selon nous, la tâche est plus simple lorsque la même personne a écrit des textes qui se retrouvent à la fois dans le jeu d'entraînement et le jeu de test. le modèle reconnaîtrait alors l'idiolecte plutôt que le genre. le corpus girls ne contient qu'un seul texte par romancière ou romancier. le modèle ne peut donc pas utiliser l'idiolecte pour apprendre la distinction du genre. nous avons de nouveau entraîné un classifieur de régression logistique avec les mêmes techniques et paramètres mentionnés ci-dessus. nous obtenons une exactitude de 72 %. l'écart avec les scores obtenus sur cidre s'explique en partie par la différence de taille : le corpus girls est huit fois plus petit. nous sommes cependant convaincus que ce résultat montre que le signal de l'idiolecte doit être neutralisé pour pouvoir étudier correctement celui du genre. de plus, ce score paraît correspondre à celui trouvé par @xcite qui obtenaient 76 % d'exactitude quand ils cherchaient à prédire le genre de l'auteur à partir de la description des personnages dans un roman. ## explorations textométriques : spécificités liées aux genres pour exploiter nos données et effectuer des explorations textométriques avec le logiciel itrameur @xcite , nous avons annoté notre corpus en lemmes et parties du discours à l'aide de la chaîne de traitements udpipe @xcite . l'indice de spécificité (sp) de @xcite permet de mettre au jour le vocabulaire spécifique à une partie du corpus. de nombreux noms propres, qui sont des noms de personnages, sont présents dans le vocabulaire spécifique à la partie. il semble y avoir beaucoup de prénoms féminins et de noms de famille. on peut se demander si les personnages féminins sont plutôt appelés par leur prénom et les personnages masculins par leur nom. la figure 2, en annexe, présente les lemmes surreprésentés dans chaque partie de notre corpus. nous avons supprimé les noms propres de ces résultats pour plus de visibilité concernant le vocabulaire spécifique à chaque partie. nous pouvons observer une différence de champ lexical entre les deux parties. les mots spécifiques aux romans écrits par des hommes sont plutôt liés au champ lexical de la guerre (guerre, guerrier, soldat, cadavre) alors que les mots spécifiques aux romans écrits par des femmes sont plutôt liés au champ lexical des émotions et des sentiments (sentiment, bonheur, éprouver, aimer, affection, âme, douleur, heureux, coeur, malheureux), mais aussi de la famille (mère, cousin, enfant). cela semble représenter les mêmes stéréotypes qui ont été détectés dans la littérature anglaise. ainsi, @xcite trouvaient que felt était surreprésenté chez les femmes. ce résultat est également en ligne avec les stéréotypes des personnages du théâtre français du xvi e au xix e siècle. @xcite trouvaient que les personnages féminins sont entre autres fortement associés à des termes du champ lexical de la famille (e.g. belle-mère, fille, veuve, belle-soeur). on remarque aussi plus de titres de noblesse (baron, monseigneur, grand-duc, prince) et de fonctions (gendarme, pape, roi, ministre, préfet, prêtre) chez les hommes, alors que les femmes privilégient les titres de civilité courants (madame, monsieur, mademoiselle). le lemme « il » est surreprésenté dans la partie « femmes » (@xmath0. or, selon l'annotation obtenue par udpipe, le lemme de la forme « elle » est « il ».