aucun critique n'emballe les échantillons
Pour qu'un évènement ait lieu dans le cadre du cours de Juan il m'a fallu confectionner un générateur de texte. J'avais des bases en langage en html et CSS mais je voulais le coder en python car ce langage me semblait plus approprié à la conception de ce générateur. J'ai donc dû apprendre ce langage, j'ai donc suivi ce cours en ligne, j'y ai pioché les informations nécessaires à la conception du logiciel.
J'ai dû aussi récupérer et agencer des lexiques spécifiques dans lequel le générateur irait piocher pour générer ses phrases. J'ai dû réviser mes bases de français quant à la composition d'une phrase pour savoir quel mot devait induire le choix d'un autre et dans quel sens la phrase allait prendre forme. J'ai confectionné un schéma censé m'aider à la confection du logiciel, il s'est avéré faux mais il m'a tout de même aidé.
Déterminants
A l'origine, j'ai commencé à écrire le logiciel dans le sens de la phrase faisant en sorte que le déterminant soit celui qui induit le choix du sujet (si il est au pluriel ou non, féminin ou masculin). Je me suis rendu compte après qu'il ne me semblait pas que ce soit de cette façon qu'on m'ait appris l'agencement des mots dans une phrase lorsque j'étais petit. Pourtant son nom est bien déterminant, il me semble donc logique que ce soit lui qui détermine ensuite le sujet, j'ai laissé le logiciel fonctionner de cette façon. Voici la liste des déterminants comme elle apparaît dans mon script.
determinants_masc_sing = ["ce","le"]
determinants_fem_sing = ["ma","ta","sa","la"]
determinants_ind_sing = ["notre","votre","leur","chaque"]
determinants_ind_plur = ["nos","vos","leurs","maint","les","des"]
determinants_masc_particulier = ["tout","aucun","nul","un"]
determinants_fem_particulier = ["cette","toute","aucune","nulle","une"]
determinants_ind_particulier = ["mon","ton","son"]
determinants_ap = ["l\'"]
determinants_cet = ["cet"]
determinants_apmasc_plur =["certains"]
determinants_apfem_plur = ["certaines"]
Sujets
J'ai récupéré un document m'ayant été fourni l'année dernière quand j'ai commencé mon temps plein au Auchan Les 3 Fontaines. Ce document est un mini-dictionnaire propre au jargon des grandes surfaces sans lequel je pouvais difficilement comprendre ce qui m'était parfois demandé et sans lequel il m'était impossible de comprendre le moindre debriefing. J'ai aussi fouillé dans ma mémoire, et surtout sur internet, pour établir un lexique se rapportant aux différents rôles occupés dans le monde de l'art aujourd'hui ainsi que dans le monde de l'entreprise. Plus tard ont été ajouté des sujets faisant partie de l'espace dans laquelle s'est déroulée la première itération de ces lectures, ces sujets ont été dispersés à plusieurs niveaux du script. Il existe des déterminants et des sujets appelés ap ou particulier pour différencier les sujets commencant par des consonnes et ceux commencant par des voyelles. Certains sujets ne fonctionnent qu'avec certains déterminants et vice-versa. Voici la première liste des sujets qui apparaît dans le script.
sujets_masc_sing = ["miroir", "client", "fournisseur", "collaborateur", "personnel", "repreneur", "salarié", "dirigeant", "comptable", "secrétaire", "technicien", "contremaître", "responsable", "créateur", "galeriste", "mécène", "curateur", "collectionneur", "conservateur", "critique"] sujets_fem_sing = ["cliente","fournisseuse", "collaboratrice", "repreneuse", "salariée", "dirigeante", "comptable", "secrétaire", "technicienne", "contremaîtresse", "responsable", "créatrice", "galeriste", "mécène", "curatrice", "collectionneuse", "conservatrice", "critique", "serviette de bain", "ceinture verte fluo"] sujets_masc_particulier = ["actionnaire", "acheteur", "associé", "interlocuteur", "assistant marketing", "institut", "artiste", "expert"] sujets_fem_particulier = ["actionnaire", "acheteuse", "associée", "interlocutrice", "assistante marketing", "institution", "artiste", "experte", "imprimante"] sujets_masc_ap_plur = ["actionnaires", "acheteurs", "associés", "interlocuteurs", "assistants marketing", "instituts", "artistes", "experts"] sujets_fem_ap_plur = ["actionnaires", "acheteuses", "associées", "interlocutrices", "assistantes marketing", "institutions", "artistes", "expertes"] sujets_fem_plur = ["clientes", "fournisseuses", "collaboratrices", "actionnaires", "acheteuses", "repreneuses", "salariées", "associées", "interlocutrices", "dirigeantes", "techniciennes", "contremaîtresses", "assistantes marketing", "responsables", "institutions", "artistes", "créatrices", "galeristes", "curatrices", "expertes", "collectionneuses", "conservatrices"] sujets_masc_plur = ["clients", "fournisseurs", "collaborateurs", "acheteurs", "repreneurs", "salariés", "associés", "interlocuteurs", "dirigeants", "comptables", "secrétaires", "techniciens", "contremaîtres", "assistants marketing", "instituts", "créateurs", "galeristes", "mécènes", "curateurs", "experts", "collectionneurs", "conservateurs", "critiques", "pieds nus", "récipients en verre"]
Verbes
Même procédé pour les verbes, il a fallu établir un lexique dans lequel le script puisse puiser. Ce lexique est composé de verbes relatifs au moment du montage d'une exposition ainsi que d'autres verbes présents dans le jargon de la grande distribution cité plus haut. J'ai dû faire face à la problématique des sujets qui gardent la même forme au féminin et au masculin (ex : critique), pour coutourner le problème j'ai fais en sorte que le verbe prenne en compte le déterminant pour s'accorder. Cette étape a été un peu longue à appréhender mais j'en suis venu à bout... j'aurais put utiliser l'écriture inclusive mais ça ne m'a pas semblé judicieux puisque le cas où le masculin l'emporte n'existe pas dans mon script. Voici la liste des verbes comme elle apparaît dans le script.
VCIIIs = ["compose", "monte", "démonte", "dispose", "fixe", "déplace", "diffuse", "projète", "désinstalle", "prépare", "vide", "remplit", "positionne", "déballe", "protège", "range", "perce", "porte", "soulève", "bouge", "vérifie", "mesure", "planifie", "déroule", "tend", "balise", "delote", "dépote", "recadre", "rase"] VCIIIs_II = ["associe", "expose", "accroche", "organise", "éclaire", "aménage", "installe", "ajuste", "amène", "emballe", "assemble", "espace", "essaye", "étale"] VCIIIp = ["composent", "montent", "démontent", "disposent", "fixent", "déplacent", "diffusent", "projètent", "désinstallent", "préparent", "vident", "remplissent", "positionnent", "déballent", "emballent", "protègent", "rangent", "percent", "portent", "soulèvent", "bougent", "vérifient", "mesurent", "planifient", "déroulent", "tendent", "balisent", "delotent", "dépotent", "recadrent", "rasent"] VCIIIp_II = ["associent", "exposent", "accrochent", "organisent", "éclairent", "aménagent", "installent", "ajustent", "amènent", "emballent", "assemblent", "espacent", "essayent", "étalent"]
Le reste de la composition du script
J'aimerais appliquer au script un système de "poids" attribué aux mots en fonction de l'importance que je peux leur porter ou de la fréquence à laquelle ils apparaissent. C'est un système que j'aimerais calquer sur celui des lootbox présentes dans de nombreux jeux vidéos aujourd'hui, jouant sur l'économie de l'attention et la rejouabilité. Le jeu vidéo Hearthstone a un système de draft dérivé d'un même système que le jeu de cartes à collectionner Magic : The Gathering. Ce sytème a été en partie expliqué dans un rapport des développeurs à propos de l'équilibrage de ce mode de jeu, ce système est appelé pondération.
Témoins
