Diversité et recommandation : une investigation sur l’apport de la fouille d’opinions pour la distinction d’articles d’opinion dans une controverse médiatique

Les plateformes de consultation d’articles de presse en format numérique comme Google Actualités et Yahoo! Actualités sont devenues de plus en plus populaires pour la recherche et la lecture de l’information journalistique en ligne. Dans le but d’aider les usagers à s’orienter parmi la multitude de sources d’information, ces plateformes intègrent à leurs moteurs de recherche des mécanismes de filtrage automatisés, connus comme systèmes de recommandation. Ceux-ci aident les usagers à retrouver des ressources informationnelles qui correspondent davantage à leurs intérêts et goûts personnels, en prenant comme base des comportements antérieurs, par exemple, l’historique de documents consultés. Cependant, ces systèmes peuvent nuire à la diversité d’idées et de perspectives politiques dans l’environnement informationnel qu’ils créent : la génération de résultats de recherche ou de recommandations excessivement spécialisées, surtout dans le contexte de la presse en ligne, pourrait cacher des idées qui sont importantes dans un débat. Quand l’environnement informationnel est insuffisamment divers, il y a un manque d’opportunité pour produire l’enquête ouverte, le dialogique et le désaccord constructif, ce qui peut résulter dans l’émergence d’opinions extrémistes et la dégradation générale du débat. Les travaux du domaine de l’intelligence artificielle qui tentent de répondre au problème de la diversité dans les systèmes de recommandation d’articles de presse sont confrontés par plusieurs questions, dont la représentation de textes numériques dans le modèle vectoriel à partir d’un ensemble de mots statistiquement discriminants dans ces textes, ainsi que le développement d’une mesure statistique capable de maximiser la différence entre des articles similaires qui sont retournés lors d’un processus de recommandation à un usager. Un courant de recherche propose des systèmes de recommandation basés sur des techniques de fouille d’opinions afin de détecter de manière automatique la différence d’opinions entre des articles de presse qui traitent d’un même thème lors du processus de recommandation. Dans cette approche, la représentation des textes numériques se fait par un ensemble de mots qui peuvent être associés, dans les textes, à l’expression d’opinions, comme les adjectifs et les émotions. Néanmoins, ces techniques s’avèrent moins efficaces pour détecter les différences entre les opinions relatives à un débat public argumenté, puisque l’expression de l’opinion dans les discussions politiques n’est pas nécessairement liée à l’expression de la subjectivité ou des émotions du journaliste. Notre recherche doctorale s’inscrit dans l’objectif de (1) systématiser et de valider une méthodologie de fouille d’opinions permettant d’assister l’identification d’opinions divergentes dans le cadre d’une controverse et (2) d’explorer l’applicabilité de cette méthodologie pour un système de recommandation d’articles de presse. Nous assimilons la controverse à un type de débat d’opinions dans la presse, dont la particularité est la formation de camps explicitement opposés quant à la façon de voir et de comprendre une question d’importance pour la collectivité. Notre recherche apporte des questionnements sur la définition d’opinion dans ce contexte précis et discute la pertinence d’exploiter les théories discursives et énonciatives dans les recherches de fouille d’opinions. Le corpus expérimental est composé par 495 articles d’opinion publiés dans la presse au sujet de la mobilisation étudiante du Québec en 2012 contre la hausse de droits de scolarité annoncée par le gouvernement de Jean Charest. Ils ont été classés dans deux catégories, ETUD et GOUV, en fonction du type d’opinion qu’ils véhiculent. Soit ils sont favorables aux étudiants et à la continuité de la grève soit favorables au gouvernement et critiques envers le mouvement de grève. Sur le plan méthodologique, notre recherche se base sur la démarche proposée par les travaux qui explorent des techniques du champ de la linguistique du corpus dans la fouille d’opinions, ainsi que les concepts de la sémantique interprétative de François Rastier. Elle systématise les étapes de cette démarche, en préconisant la description des textes du corpus, pour relever et interpréter les mots spécifiques qui contrastent les types d’opinions qui devront être classés. Ce travail permet de sélectionner des critères textuels interprétables et descriptifs des phénomènes énonciatifs étudiés dans le corpus qui serviront à représenter les textes numériques dans le format vectoriel. La démarche proposée par ces travaux a été validée avec l’utilisation du corpus de presse constitué pour l’expérimentation. Les résultats démontrent que la sélection de 447 critères textuels par une approche interprétative du corpus est plus performante pour la classification automatique des articles que le choix d’un ensemble de mots dont la sélection ne prend pas en compte de facteurs linguistiques liés au corpus. Notre recherche a également évalué la possibilité d’une application dans les systèmes de recommandation d’articles de presse, en faisant une étude sur l’évolution chronologique du vocabulaire du corpus de l’expérimentation. Nous démontrons que la sélection de critères textuels effectuée au début de la controverse est efficace pour prédire l’opinion des articles qui sont publiés par la suite, suggérant que la démarche de sélection de critères interprétables peut être mise au profit d’un système de recommandation qui propose des articles d’opinion issus d’une controverse médiatique.Web-based reading services such as Google News and Yahoo! News have become increasingly popular with the growth of online news consumption. To help users cope with information overload on these search engines, recommender systems and personalization techniques are utilized. These services help users find content that matches their personal interests and tastes, using their browser history and past behavior as a basis for recommendations. However, recommender systems can limit diversity of thought and the range of political perspectives that circulate within the informational environment. In consequence, relevant ideas and questions may not be seen, debatable assumptions may be taken as facts, and overspecialized recommendations may reinforce confirmation bias, special interests, tribalism, and extremist opinions. When the informational environment is insufficiently diverse, there is a loss of open inquiry, dialogue and constructive disagreement—and, as a result, an overall degradation of public discourse. Studies within the artificial intelligence field that try to solve the diversity problem for news recommender systems are confronted by many questions, including the vector model representation of digital texts and the development of a statistical measure that maximizes the difference between similar articles that are proposed to the user by the recommendation process. Studies based on opinion mining techniques propose to tackle the diversity problem in a different manner, by automatically detecting the difference of perspectives between news articles that are related by content in the recommendation process. In this latter approach, the representation of digital texts in the vector model considers a set of words that are associated with opinion expressions, such as adjectives or emotions. However, those techniques are less effective in detecting differences of opinion in a publicly argued debate, because journalistic opinions are not necessarily linked with the journalist’s subjectivity or emotions. The aims of our research are (1) to systematize and validate an opinion mining method that can classify divergent opinions within a controversial debate in the press and (2) to explore the applicability of this method in a news recommender system. We equate controversy to an opinion debate in the press where at least two camps are explicitly opposed in their understanding of a consequential question in their community. Our research raises questions about how to define opinion in this context and discusses the relevance of using discursive and enunciation theoretical approaches in opinion mining. The corpus of our experiment has 495 opinion articles about the 2012 student protest in Quebec against the raise of tuition fees announced by the Liberal Premier Minister Jean Charest. Articles were classified into two categories, ETUD and GOUV, representing the two types of opinions that dominated the debate: namely, those that favored the students and the continuation of the strike or those that favored the government and criticized the student movement. Methodologically, our research is based on the approach of previous studies that explore techniques from the corpus linguistics field in the context of opinion mining, as well as theoretical concepts of François Rastier’s Interpretative Semantics. Our research systematizes the steps of this approach, advocating for a contrastive and interpretative description of the corpus, with the aim of discovering linguistic features that better describe the types of opinion that are to be classified. This approach allows us to select textual features that are interpretable and compatible with the enunciative phenomena in the corpus that are then used to represent the digital texts in the vector model. The approach of previous works has been validated by our analysis of the corpus. The results show that the selection of 447 textual features by an interpretative approach of the corpus performs better for the automatic classification of the opinion articles than a selection process in which the set of words are not identified by linguistic factors. Our research also evaluated the possibility of applying this approach to the development of a news recommender system, by studying the chronological evolution of the vocabulary in the corpus. We show that the selection of features at the beginning of the controversy effectively predicts the opinion of the articles that are published later, suggesting that the selection of interpretable features can benefit the development of a news recommender system in a controversial debate

Représenter la corruption : définition d’un problème public à travers la production médiatique française

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Diversité et système de recommandation : application à une plateforme de blogs à fort trafic

Recommender Systems aim at automatically providing objects related to user’s interests. These tools are increasingly used on content platforms to help the users to access information. In this context, user’s interests can be modeled from the visited content and/or user’s actions (clicks, comments, etc). However, these interests can not be modeled for an unknown user (cold start issue). Therefore, modeling is complex and recommendations are often far away from the real user’s interests. In addition, existing approaches are generally not able to guarantee good performances on platforms with high traffic and which host a significant volume of data.To obtain more relevant recommendations for each user, we propose a recommender system model that builds a list of recommendations aiming at covering a large range of interests, even when only few information about the user is available. The recommender system model we propose is based on diversity. It uses different interest measures and an aggregation function to build the final set of recommendations.We demonstrate the interest of our approach using reference collections and through a user study. Finally, we evaluate our model on the OverBlog platform to validate its scalability in an industrial context.Les systèmes de recommandation ont pour objectif de proposer automatiquement aux usagers des objets en relation avec leurs intérêts. Ces outils d’aide à l’accès à l’information sont de plus en plus présents sur les plateformes de contenus. Dans ce contexte, les intérêts des usagers peuvent être modélisés à partir du contenu des documents visités ou des actions réalisées (clics, commentaires, ...). Cependant, ces intérêts ne peuvent être modélisés en cas de démarrage à froid, c’est-à-dire pour un usager inconnu du système ou un nouveau document. Cette modélisation s’avère donc complexe à obtenir, et demeure parfois incomplète, conduisant à des recommandations bien souvent éloignées des intérêts réels des usagers. De plus, les approches existantes ne sont généralement pas en mesure de garantir des performances satisfaisantes sur des plateformes à fort trafic et hébergeant une volumétrie de données conséquente.Pour tendre vers des recommandations plus pertinentes, nous proposons un modèle de système de recommandation qui construit une liste de recommandations répondant à un large spectre d’intérêts potentiels, et ce même dans un contexte où le système ne possède que peu d’informations sur l’usager. L’originalité de notre modèle est qu’il repose sur la notion de diversité. Cette diversité est obtenue en agrégeant le résultat de différentes mesures de sélection pour construire la liste de recommandations finale.Après avoir démontré l’intérêt de notre approche en utilisant des corpus des références, ainsi qu’au travers d’une évaluation auprès d’usagers réels, nous évaluons notre modèle sur la plateforme de blogs OverBlog. Nous validons ainsi notre proposition dans un contexte industriel à grande échelle

Diversité et système de recommandation : application à une plateforme de blogs à fort trafic (convention CIFRE n°20091274)

Les systèmes de recommandation ont pour objectif de proposer automatique­ment aux usagers des objets en relation avec leurs intérêts. Ces outils d'aide à l'accès à l'information sont de plus en plus présents sur les plateformes de conte­nus. Dans ce contexte, les intérêts des usagers peuvent être modélisés à partir du contenu des documents visités ou des actions réalisées (clics, commentaires, ...). Cependant, ces intérêts ne peuvent être modélisés en cas de démarrage à froid, c'est-à-dire pour un usager inconnu du système ou un nouveau document. Cette modélisation s'avère donc complexe à obtenir, et demeure parfois incom­plète, conduisant à des recommandations bien souvent éloignées des intérêts réels des usagers. De plus, les approches existantes ne sont généralement pas en me­sure de garantir des performances satisfaisantes sur des plateformes à fort trafic et hébergeant une volumétrie de données conséquente. Pour tendre vers des recommandations plus pertinentes, nous proposons un modèle de système de recommandation qui construit une liste de recommandations répondant à un large spectre d'intérêts potentiels, et ce même dans un contexte où le système ne possède que peu d'informations sur l'usager. L'originalité de notre modèle est qu'il repose sur la notion de diversité. Cette diversité est obtenue en agrégeant le résultat de différentes mesures de sélection pour construire la liste de recommandations finale. Après avoir démontré l'intérêt de notre approche en utilisant des corpus des références, ainsi qu'au travers d'une évaluation auprès d'usagers réels, nous évaluons notre modèle sur la plateforme de blogs OverBlog. Nous validons ainsi notre proposition dans un contexte industriel à grande échelle.Recommender Systems aim at automatically providing objects related to user's interests. These tools are increasingly used on content platforms to help the users to access information. In this context, user's interests can be modeled from the visited content and/or user's actions (clicks, comments, etc). However, these interests can not be modeled for an unknown user (cold start issue). Therefore, modeling is complex and recommendations are often far away from the real user's interests. In addition, existing approaches are generally not able to guarantee good performances on platforms with high trafic and which host a significant volume of data. To obtain more relevant recommendations for each user, we propose a recommender system model that builds a list of recommendations aiming at covering a large range of interests, even when only few information about the user is available. The recommender system model we propose is based on diversity. It uses different interest measures and an aggregation function to build the final set of recommendations. We demonstrate the interest of our approach using reference collections and through a user study. Finally, we evaluate our model on the OverBlog platform to validate its scalability in an industrial context

Actes des 29es Journées Francophones d'Ingénierie des Connaissances, IC 2018

International audienc

Analyse de l’image de marque sur le Web 2.0

Analyse of entities representation over the Web 2.0Every day, millions of people publish their views on Web 2.0 (social networks,blogs, etc.). These comments focus on subjects as diverse as news, politics,sports scores, consumer objects, etc. The accumulation and agglomerationof these notices on an entity (be it a product, a company or a public entity) givebirth to the brand image of that entity. Internet has become in recent years aprivileged place for the emergence and dissemination of opinions and puttingWeb 2.0 at the head of observatories of opinions. The latter being a means ofaccessing the knowledge of the opinion of the world population.The image is here understood as the idea that a person or a group of peopleis that entity. This idea carries a priori on a particular subject and is onlyvalid in context for a given time. This perceived image is different from theentity initially wanted to broadcast (eg via a communication campaign). Moreover,in reality, there are several images in the end living together in parallel onthe network, each specific to a community and all evolve differently over time(imagine how would be perceived in each camp together two politicians edgesopposite). Finally, in addition to the controversy caused by the voluntary behaviorof some entities to attract attention (think of the declarations required orshocking). It also happens that the dissemination of an image beyond the frameworkthat governed the and sometimes turns against the entity (for example,« marriage for all » became « the demonstration for all »). The views expressedthen are so many clues to understand the logic of construction and evolution ofthese images. The aim is to be able to know what we are talking about and howwe talk with filigree opportunity to know who is speaking.viiIn this thesis we propose to use several simple supervised statistical automaticmethods to monitor entity’s online reputation based on textual contentsmentioning it. More precisely we look the most important contents and theirsauthors (from a reputation manager point-of-view). We introduce an optimizationprocess allowing us to enrich the data using a simulated relevance feedback(without any human involvement). We also compare content contextualizationmethod using information retrieval and automatic summarization methods.Wealso propose a reflection and a new approach to model online reputation, improveand evaluate reputation monitoring methods using Partial Least SquaresPath Modelling (PLS-PM). In designing the system, we wanted to address localand global context of the reputation. That is to say the features can explain thedecision and the correlation betweens topics and reputation. The goal of ourwork was to propose a different way to combine usual methods and featuresthat may render reputation monitoring systems more accurate than the existingones. We evaluate and compare our systems using state of the art frameworks: Imagiweb and RepLab. The performances of our proposals are comparableto the state of the art. In addition, the fact that we provide reputation modelsmake our methods even more attractive for reputation manager or scientistsfrom various fields.Image sur le web : analyse de la dynamique des images sur le Web 2.0. En plus d’être un moyen d’accès à la connaissance, Internet est devenu en quelques années un lieu privilégié pour l’apparition et la diffusion d’opinions.Chaque jour, des millions d’individus publient leurs avis sur le Web 2.0 (réseaux sociaux, blogs, etc.). Ces commentaires portent sur des sujets aussi variés que l’actualité, la politique, les résultats sportifs, biens culturels, des objets de consommation, etc. L’amoncellement et l’agglomération de ces avis publiés sur une entité (qu’il s’agisse d’un produit, une entreprise ou une personnalité publique)donnent naissance à l’image de marque de cette entité.L’image d’une entité est ici comprise comme l’idée qu’une personne ou qu’un groupe de personnes se fait de cette entité. Cette idée porte a priori sur un sujet particulier et n’est valable que dans un contexte, à un instant donné.Cette image perçue est par nature différente de celle que l’entité souhaitait initialement diffuser (par exemple via une campagne de communication). De plus,dans la réalité, il existe au final plusieurs images qui cohabitent en parallèle sur le réseau, chacune propre à une communauté et toutes évoluant différemment au fil du temps (imaginons comment serait perçu dans chaque camp le rapprochement de deux hommes politiques de bords opposés). Enfin, en plus des polémiques volontairement provoquées par le comportement de certaines entités en vue d’attirer l’attention sur elles (pensons aux tenues ou déclarations choquantes), il arrive également que la diffusion d’une image dépasse le cadre qui la régissait et même parfois se retourne contre l’entité (par exemple, «le mariage pour tous» devenu « la manif pour tous »). Les opinions exprimées constituent alors autant d’indices permettant de comprendre la logique de construction et d’évolution de ces images. Ce travail d’analyse est jusqu’à présent confié à des spécialistes de l’e-communication qui monnaient leur subjectivité. Ces derniers ne peuvent considérer qu’un volume restreint d’information et ne sont que rarement d’accord entre eux. Dans cette thèse, nous proposons d’utiliser différentes méthodes automatiques, statistiques, supervisées et d’une faible complexité permettant d’analyser et représenter l’image de marque d’entité à partir de contenus textuels les mentionnant. Plus spécifiquement, nous cherchons à identifier les contenus(ainsi que leurs auteurs) qui sont les plus préjudiciables à l’image de marque d’une entité. Nous introduisons un processus d’optimisation automatique de ces méthodes automatiques permettant d’enrichir les données en utilisant un retour de pertinence simulé (sans qu’aucune action de la part de l’entité concernée ne soit nécessaire). Nous comparer également plusieurs approches de contextualisation de messages courts à partir de méthodes de recherche d’information et de résumé automatique. Nous tirons également parti d’algorithmes de modélisation(tels que la Régression des moindres carrés partiels), dans le cadre d’une modélisation conceptuelle de l’image de marque, pour améliorer nos systèmes automatiques de catégorisation de documents textuels. Ces méthodes de modélisation et notamment les représentations des corrélations entre les différents concepts que nous manipulons nous permettent de représenter d’une part, le contexte thématique d’une requête de l’entité et d’autre, le contexte général de son image de marque. Nous expérimentons l’utilisation et la combinaison de différentes sources d’information générales représentant les grands types d’information auxquels nous sommes confrontés sur internet : de long les contenus objectifs rédigés à des informatives, les contenus brefs générés par les utilisateurs visant à partager des opinions. Nous évaluons nos approches en utilisant deux collections de données, la première est celle constituée dans le cadre du projet Imagiweb, la seconde est la collection de référence sur le sujet : CLEFRepLa

Lecture du discours romanesque féminin du Gabon (Analyse sociopragmatique des œuvres de Chantal Magalie MBAZOO-KASSA, Honorine NGOU et Sylvie NTSAME)

Aborder le roman féminin sous l angle d un énoncé discursif nécessite raisonnablement que l on prenne en compte, le contexte social, culturel et linguistique de production, les stratégies d énonciation, le champ de signification et les instances réceptrices qui déterminent ce discours. L approche sociopragmatique nous autorise pour ce faire à cette lecture plurielle qui, selon nous, mène incontestablement à une lisibilité optimale des textes. D abord, en tant que communication, le roman féminin implique des techniques discursives basées sur un environnement culturel et linguistique qui influence incontestablement le fonctionnement des énoncés en ce qui concerne les activités de production. Ensuite, la particularité des discours que nous étudions c est leur langage multiforme fait de paroles, d actes à valeur énonciatives, et d autres types de manifestations communicatives. C est un langage allégorique par essence, fait de sous-entendus, de diverses tournures imagées et aussi de silences parlants qui permettent d exprimer sans vraiment dire. Cette mise en scène théâtralisée du discours confère à l expression romanesque féminine un statut artistique particulier où la langue s enrichit d accessoires linguistiques d origine ethnique, régionale ou nationale. Enfin, la réception elle-même est fonction d un ensemble d éléments nécessaires à sa réalisation à savoir un espace, un temps, une orientation de réception intentionnellement glissée par l auteur. Ces éléments mis ensemble correspondent à ce que Kleiber nomme la "mémoire discursive" de l énonciateur et les "savoirs partagés" entre l émetteur et le récepteurGoing into feminine novel in a discursive statement approach, it is necessary to consider the social, linguistic and cultural contexts of the production. The enouncing strategies, the meaning field and the rulling receiving that determine the speech, are also to be taken in account. The socio pragmatic approach allows us thus to the plural reading we consider to lead indisputably to an optimal legibility of the texts. Firstly, as communication, the feminine novel involves discursive techniques based on both cultural and linguistic contexts influencing incontestably the functioning of utterances concerning production activities. Then, the particularity of the speeches under our study is their multiform language made on lyrics, acts with enunciative values, and other sort of communicative expressions. It is essentially an allegorical language, with hidden meanings, different imagery turns and talking silences that allows expression without actually saying. This theatralized staging of the speech confers on the feminine roman expression a peculiar artistic status where the language enriches of "linguistic accessories" from national and ethnic origins. Finally, the reception itself is a function of a whole of elements required to its carrying out namely, defined space, defined time, and an orientation of reception intentionally glide by the author. These elements put together correspond to what Kleber calls the "discursive memory" of the "enunciator" and the" shared knowledges" between the issuer and the receiverPARIS-EST-Université (770839901) / SudocPARIS12-Bib. électronique (940280011) / SudocSudocFranceF

La surprise partagée au cinéma : contours d’une poétique

Cette thèse porte sur ce qu’on a choisi d’appeler la « surprise partagée ». Cette modalité poétique singulière concerne les surprises dont la mise en œuvre est partiellement « partagée » avec le spectateur. Il faut entendre « partager » au sens de « donner une part » : il s’agit d’offrir une invitation dans les coulisses de la fiction, pour ensuite partager non seulement la surprise à venir, mais surtout le plaisir pris à son invention et à sa mise en scène. Partant du fait que toute surprise, en instaurant une rupture, entraîne une reconfiguration du regard porté sur le monde – qu’il soit fictionnel ou non –, on se demandera si la surprise partagée provoquerait également une reconfiguration des règles sur lesquelles reposait la feinte fictionnelle. Inviterait-elle à apprécier les péripéties et les rebondissements avec un regard différent, peut-être un regard oblique, se situant à la fois face à la représentation – jouant le jeu – et dans ses marges – complice de ses artifices ? S’inscrivant dans le champ poétique, cette recherche conduira à observer les effets de la surprise non plus uniquement comme une rupture au sein d’une intrigue, mais comme un événement inopiné affectant la feinte qui était en place ainsi que l’image filmique sur laquelle elle repose. Par des analyses organisées autour de différents marqueurs d’artificialité (« romanesque », « théâtral », « spectaculaire cinématographique ») ce sera l’occasion d’observer comment la « surprise partagée » vient problématiser les relations entre la vraisemblance et l’invraisemblance, entre l’illusion et l’artifice, ou encore, entre le croyable et l’incroyable. L’objet de la surprise se loge-t-il dans l’idéal d’un personnage, dans une représentation adjacente, ou tout simplement dans la réalité ? Implique-t-il une modalité d’adhésion singulière à la fiction ? Il s’agit de questions qui apparaîtront au fil des analyses et qui permettront de mieux cerner autant cette surprise qui s’annonce de manière complice que ses effets sur le jeu fictionnel. En analysant la part d’artificialité des œuvres à partir du sens large de « romanesque », « théâtral » et « spectaculaire », on se proposera d’observer comment l’art poétique peut inviter à adopter certaines manières d’être au monde, certaines attitudes face à celui-ci. Inversement, il sera aussi question d’observer comment ces manières d’être au monde peuvent, à leur tour, médiatiser des œuvres poétiques : mobiliser le romanesque comme attitude, ou encore placer le théâtral au cœur même de la représentation. Alors que le « romanesque » et le « théâtral » ont souvent un sens péjoratif, indiquant la folie, le délire, ou encore, des comportements excessifs et peu naturels, on avancera que ces deux attitudes n’éloignent pas pour autant de la réalité et qu’elles peuvent même être le gage d’une attention soutenue au réel, d’une attention hospitalière à ses surprises.This thesis focuses on what we chose to call the “shared surprise”. This singular poetic modality concerns the surprises that partially share their execution with the spectator. We must hear “share” in the sense of “giving a part”: offering an invitation behind the scenes of the fiction, to afterward share not only the surprise to come, but mostly the pleasure of its invention and execution. As any surprise causes a reconfiguration of our knowledge of the world – whether it’s fictional or not –, we will ask ourselves if the shared surprise would also provoke a reconfiguration of the rules upon which depended the fictional feint. Would this surprise invite to enjoy the events and twists from another point of view, maybe from an oblique angle, simultaneously facing the representation – playing along – and looking from its margins – accomplice of its tricks? Situated in the poetic field, this research will lead us to observe the effects of the surprise as a rupture within the plot and as an unannounced occurrence affecting the feint and the film images upon which it is based. The analyses, organized around different artificiality indicators (“novelistic”, “theatrical”, “cinematographic spectacular”), will be the occasion to observe how the “shared surprise” problematizes the relations between the verisimilitude and the implausible, the illusion and the artifice, and also, between the credible and the incredible. Is the object of the surprise hidden in the ideal of a character, in an adjacent representation, or simply in the reality? These are the questions that will be asked throughout the analyses, allowing us to better define both this surprise that announces itself in an accomplice way and its effects on the fictional game. By analysing the artificial part of the films from the larger sense of “novelistic”, “theatrical” and “spectacular”, we propose to observe how poetic art may invite oneself to adopt certain “ways of being” in the world, certain attitudes toward it. Inversely, we will also observe how those “ways of being” can mediate poetic works: mobilizing the novelistic as an attitude or placing the theatrical at the center of the representation. While the “novelistic” and the “theatrical” often have a pejorative sense, indicating insanity, delusion, or also excessive and unnatural behaviors, we will advance that those two attitudes do not necessarily chase away the reality and that they can even be the guarantee of a sustained attention to reality, a welcoming attention to its surprises

Actes de la 6e conférence conjointe Journées d'Études sur la Parole (JEP, 33e édition), Traitement Automatique des Langues Naturelles (TALN, 27e édition), Rencontre des Étudiants Chercheurs en Informatique pour le Traitement Automatique des Langues (RÉCITAL, 22e édition. Volume 2 : Traitement Automatique des Langues Naturelles

@ 6ème conférence conjointe: JEP-TALN-RECITAL 2020no abstrac

Langue, corps et altérité dans la poésie d'Anne-Marie Albiach de Flammigère à Objet (1967-1976)

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal