Fabula-fr

fabula-fr est une bibliothèque Python pour analyser l’évolution du sentiment et/ou des émotions dans un texte et produire des arcs narratifs lissés.

Le package fournit :

• une API Python (Fabula),
• une CLI (fabula score / fabula arc),
• des utilitaires de segmentation,
• des fonctions de resampling + lissage,
• des helpers de visualisation.

Installation

pip install fabula-fr

Pour le développement local :

pip install -e .[dev]

Démarrage rapide

API Python

from fabula.core import Fabula
from fabula.scorer import TransformersScorer

scorer = TransformersScorer(model="cmarkea/distilcamembert-base-sentiment")
fb = Fabula(scorer=scorer, analysis="sentiment")

text = "Bonjour. C'est une belle journée. Je suis triste."

# Scores par segment
scores = fb.score(text)
print(scores[["idx", "rel_pos", "label", "score"]])

# Arc narratif lissé
arc = fb.arc(text, n_points=100, smooth_window=7)
print(len(arc.x), len(arc.y))

CLI

# Scoring par segments (JSON)
fabula score mon_texte.txt --format json

# Scoring par segments (CSV)
fabula score mon_texte.txt --format csv

# Arc narratif
fabula arc mon_texte.txt --n-points 120 --smooth-window 9 --format csv

Lecture depuis stdin :

cat mon_texte.txt | fabula score - --format json

Segmentation

Segmenters disponibles

• RegexSentenceSegmenter : segmentation par ponctuation terminale.
• ParagraphSegmenter : segmentation par paragraphes (\n\n).
• SlidingWindowTokenSegmenter : fenêtres glissantes sur tokens.
• DocumentChunkTokenSegmenter : chunks de document par tokens.

Choix via CLI

Actuellement la CLI expose :

• --segment sentence
• --segment paragraph

Scoring et modèles

Mode standard

Par défaut, la CLI utilise TransformersScorer avec le modèle :

• cmarkea/distilcamembert-base-sentiment

Vous pouvez le changer :

fabula score mon_texte.txt --model astrosbd/french_emotion_camembert

Mode sans téléchargement (--dummy)

Pour des tests rapides sans dépendre de Hugging Face :

fabula score mon_texte.txt --dummy
fabula arc mon_texte.txt --dummy

Arcs narratifs

Fabula.arc(...) :

1. récupère les scores segmentés,
2. interpole vers n_points (resample_to_n),
3. applique un lissage (smooth_series).

Vous pouvez aussi générer des arcs multi-séries avec score_col="probs" dans l’API Python.

Visualisation

Le module fabula.plot expose :

• plot_arc(...) pour un arc scalaire,
• plot_arc_series(...) pour plusieurs séries.

Exemple :

from fabula.plot import plot_arc

fig, ax = plot_arc(arc, title="Arc narratif", save_path="arc.png")

Tests

Exécuter les tests :

python -m pytest -q

Citation

Si vous utilisez fabula, merci de citer :

Cafiero, Florian, et Alexandre Lionnet. Des émotions au fil du récit : fabula, un package pour analyser les textes francophones par Transformers. Communication présentée à Humanistica 2026 (Paris), à paraître dans Anthology of Computers and the Humanities.