On Computational Stylistics : mining Literary Texts for the Extraction of Characterizing Stylistic Patterns

par Mohamed Amine Boukhaled

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Jean-Gabriel Ganascia.

Soutenue le 13-09-2016

à Paris 6 , dans le cadre de École doctorale Informatique, télécommunications et électronique (Paris) , en partenariat avec Laboratoire d'Informatique de Paris 6 (laboratoire) .

Le président du jury était Christophe Marsala.

Le jury était composé de Valérie Beaudoin, Henry Soldano.

Les rapporteurs étaient Jean-Luc Minel, Thierry Poibeau.

  • Titre traduit

    De la stylistique computationnelle : fouille de textes littéraires pour l'extraction de motifs stylistiques caractérisants


  • Résumé

    Notre thèse se situe dans le domaine interdisciplinaire de la stylistique computationnelle, à savoir l'application des méthodes statistiques et computationnelles à l'étude du style littéraire. Historiquement, la plupart des travaux effectués en stylistique computationnelle se sont concentrés sur les aspects lexicaux. Dans notre thèse, l’accent est mis sur l'aspect syntaxique du style qui est beaucoup plus difficile à analyser étant donné sa nature abstraite. Comme contribution principale, dans cette thèse, nous travaillons sur une approche à l'étude stylistique computationnelle de textes classiques de littérature française d'un point de vue herméneutique, où découvrir des traits linguistiques intéressants se fait sans aucune connaissance préalable. Plus concrètement, nous nous concentrons sur le développement et l'extraction des motifs morphosyntaxiques. Suivant la ligne de pensée herméneutique, nous proposons un processus de découverte de connaissances pour la caractérisation stylistique accentué sur la dimension syntaxique du style et permettant d'extraire des motifs pertinents à partir d'un texte donné. Ce processus proposé consiste en deux étapes principales, une étape d'extraction de motifs séquentiels suivi de l'application de certaines mesures d'intérêt. En particulier, l'extraction de tous les motifs syntaxiques possibles d'une longueur donnée est proposée comme un moyen particulièrement utile pour extraire des caractéristiques intéressantes dans un scénario exploratoire. Nous proposons, évaluons et présentons des résultats sur les trois mesures d'intérêt proposées, basée chacune sur un raisonnement théorique linguistique et statistique différent.


  • Résumé

    The present thesis locates itself in the interdisciplinary field of computational stylistics, namely the application of statistical and computational methods to the study of literary style. Historically, most of the work done in computational stylistics has been focused on lexical aspects especially in the early decades of the discipline. However, in this thesis, our focus is put on the syntactic aspect of style which is quite much harder to capture and to analyze given its abstract nature. As main contribution, we work on an approach to the computational stylistic study of classic French literary texts based on a hermeneutic point of view, in which discovering interesting linguistic patterns is done without any prior knowledge. More concretely, we focus on the development and the extraction of complex yet computationally feasible stylistic features that are linguistically motivated, namely morpho-syntactic patterns. Following the hermeneutic line of thought, we propose a knowledge discovery process for the stylistic characterization with an emphasis on the syntactic dimension of style by extracting relevant patterns from a given text. This knowledge discovery process consists of two main steps, a sequential pattern mining step followed by the application of some interestingness measures. In particular, the extraction of all possible syntactic patterns of a given length is proposed as a particularly useful way to extract interesting features in an exploratory scenario. We propose, carry out an experimental evaluation and report results on three proposed interestingness measures, each of which is based on a different theoretical linguistic and statistical backgrounds.


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