Stylométrie, ADT et deep learning. Une étude de cas sur la prose romanesque de Milan Kundera

Description

This article presents a study of characteristic morphosyntactic elements of Milan Kundera's novel production, which are detected by linguistic, statistical and machine learning approaches. The specificity of this contribution is to propose, in addition to the traditional statistical methods, a deep learning training on a database comprising Kundera's novels and a representative sample of French contemporary novels, using grammatical categories as sole representation of the texts. This study led to the identification of a morphosyntactic pattern, which was then examined to reveal the aesthetic intention behind its use.

Abstract (French)

Cet article présente une étude des éléments morphosyntaxiques caractéristiques de la production romanesque de Milan Kundera, qui sont détectés par des approches linguistiques, statistiques et d'apprentissage profond. La spécificité de cette contribution est de proposer, outre les traditionnelles méthodes d'exploration statistique, un entraînement d'apprentissage profond sur une base comprenant les romans de Kundera et un corpus représentatif des romans contemporains, en utilisant les catégories grammaticales des mots comme seule représentation des textes. Cette étude a permis d'identifier un patron morphosyntaxique, qui a été ensuite examiné pour révéler l'intention esthétique qui en sous-tend l'emploi.

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