Résumés
Abstract
Within a digital corpus of 20 Italian post-unification conduct books (1860 to 1900), UAM CorpusTool is used to perform a manual annotation of 13 emotive rhetorical figures as indices of “shown” emotion (émotion montrée, Micheli 2014). The analysis consists in two text mining tasks: classification, which identifies emotive figures using the 13 categories, and clustering, which identifies groups, i.e. clusters where emotive figures co-occur. Emotive clusters mainly discuss diligence and parsimony—personal values linked to self-improvement for which reader agreement is not taken for granted. In this corpus they function as “moving” values, that is, values acting recurrently as contexts for “argued” emotion (émotion étayée, Micheli 2014).
Résumé
Dans un corpus numérique de 20 livres de conduite post-unification italiens (1860 à 1900), UAM CorpusTool est utilisé pour annoter manuellement 13 figures rhétoriques émotives en tant qu’indices de l’émotion “montrée” (Micheli 2014). L’analyse consiste en deux tâches d’exploration de texte: la classification, qui identifie les figures émotives à l’aide des 13 catégories, et la mise en grappes, qui identifie des groupes, c’est-à-dire des grappes où coexistent des figures émotives. Les grappes émotives discutent principalement de la diligence et de la parcimonie, valeurs personnelles liées à l'amélioration de soi, pour lesquelles l'accord du lecteur n'est pas pris pour acquis. Dans ce corpus, elles fonctionnent comme des valeurs “émotionnantes,” c’est-à-dire des valeurs agissant de manière récurrente comme des contextes pour l’émotion “étayée” (Micheli 2014).