El Moatez

Billah Nagoudi
email: 1e.nagoudi@lagh-univ.dz2amakhorsi@imamu.edu.sa3h.cherroun@lagh-univ.dz4

Ahmed Khorsi

Hadda Cherroun

Didier Schwab
email: didier.schwab@imag.fr

A Two-Level Plagiarism Detection System for Arabic Documents

Keywords: Plagiarism Detection, Intelligent Plagiarism, Fingerprinting, Word Embedding, Arabic Language

Measuring the amount of shared information between two documents is a key to address a number of Natural Language Processing (NLP) challenges such as Information Retrieval (IR), Semantic Textual Similarity (STS), Sentiment Analysis (SA) and Plagiarism Detection (PD). In this paper, we report a plagiarism detection system based on two layers of assessment: 1. fingerprinting which simply compares the documents fingerprints to detect the verbatim reproduction. 2. Word embedding which uses the semantic and syntactic properties of words to detect much more complicated reproductions. Moreover, Word Alignment (WA), Inverse Document Frequency (IDF) and Part-of-Speech (POS) weighting are applied on the examined documents to support the identification of words that are most descriptive in each textual unit. In the present work, we focused on Arabic documents and we evaluated the performance of the system on a data-set of holding three types of plagiarism: 1. Simple reproduction (copy and paste), 2. Word and phrase shuffling 3. Intelligent plagiarism including synonym substitution, diacritics insertion and paraphrasing. The results show a recall of 88% and a precision of 85%. Compared to the results obtained by the systems participating in the Arabic Plagiarism Detection Shared Task 2015, our system outperforms all of them with a plagiarism detection score (Plagdet) of 83%.

1. Introduction 1.1. Plagiarism Detection "Plagiarism is the use of ideas, concepts, words, or structures without appropriately acknowledging the source to benefit in a setting where originality is expected" [START_REF] Fishman | we know it when we see it" is not good enough: toward a standard definition of plagiarism that transcends theft[END_REF]. The easy access to the vast amount of information on the net has shown to be an appealing opportunity for authors of diverse backgrounds to steel and claim others' works. In the last few years, the phenomenon has been reported to have spread over different areas including academia, literature, media and not to mention the industry [START_REF] Gipp | Citation-based plagiarism detection[END_REF]. In academia, for instance, a study conducted by Guibert and Michau [START_REF] Guibert | Le plagiat étudiant[END_REF], reported that about 35% of the students in Europe have re-used all or a portion of a document to present it as their own work. McCabe [START_REF] Donald L Mccabe | Cheating among college and university students: A north American perspective[END_REF] who studied a sample of more than 80.000 students in the U.S. and Canada between 2002 to 2005 showed that more than 25% of graduate and 38% of undergraduate students have at least copied or paraphrased sentences without citing the source.

Compared to formal languages (i.e. programs) plagiarism in natural language is relatively more difficult to identify because of the flexibility of morphology and syntax [START_REF] Liu | Gplag: detection of software plagiarism by program dependence graph analysis[END_REF]. In addition, plagiarists use different ways to bypass the plagiarism detection systems. A plagiarism detection system task is then to uncover what the plagiarist did his best to hide using rewording, synonym substitution, paraphrasing, text manipulation, text translation and idea adoption [START_REF] As Bin-Habtoor | A survey on plagiarism detection systems[END_REF].

From the perspective of the resources used to make the detection, there are two approaches: (1) Intrinsic, (2) Extrinsic [START_REF] As Bin-Habtoor | A survey on plagiarism detection systems[END_REF]. The first one examines the linguistic features of a document against itself to spot the catching variations in styles, this technique is known as stylometry [START_REF] Stein | Near similarity search and plagiarism analysis[END_REF]. The extrinsic plagiarism, however, compares the suspicious document with a source collection of documents [START_REF] Salha M Alzahrani | Understanding plagiarism linguistic patterns, textual features, and detection methods[END_REF]. One could say the first technique tries to find the differences while the second tries to spot similarities.

Arabic Language

As the language we study in the present work brings a number of linguistic challenges we extend this section with a brief introduction to this language. The Arabic language is a Semitic language with rich and complex morphology compared to the Indo-European languages [START_REF] El | Detection of plagiarism in Arabic documents[END_REF]. It is spoken by more than 330 million people as a native language and it is the fourth most used language on the Internet 1 . Arabic is written from right to left and it has 28 alphabet letters. In Arabic text, letters are attached and they change shape in accordance with their position in the word. In the other hand, diacritic marks may optionally be present, consequently, for a word with k letters, we can have at least 2 k different representations [START_REF] Farghaly | Arabic natural language processing: Challenges and solutions[END_REF]. Another issue is the fact that some letters are frequently used interchangeably, such as (ً ، ى ), ه( ، ة ) and ( ، إ ، أ ا ، آ ) [START_REF] Bensalem | Overview of the araplagdet pan@ fire2015 shared task on arabic plagiarism detection[END_REF].

Our contribution

In this paper, we present a Two-Level Arabic Plagiarism Detection system (2L-APD), built around the extrinsic plagiarism detection approach. The proposed 2L-APD system is based on two modules (levels), (1) Fingerprinting detection module, (2) Word embedding detection module. The first one is designed to detect literal reproduction of texts. The word embedding detection module tries to discover synonym substitution and paraphrasing if any.

The rest of this paper is organised as follows, in the next section we provide a quick overview of Arabic plagiarism detection published works. Section 3 introduces some background on fingerprinting and word embedding models. Section 4 describes the architecture of our plagiarism detection system 2L-APD. In Section 5, we report the test results and compare it to the results of similar systems. Finally, our conclusions and some future research directions are drawn in Section 6.

Arabic Plagiarism Detection Systems

While we focus on Arabic language the interested reader may refer to a number of surveys on the subject of plagiarism detection in general and on other languages [START_REF] Hermann A Maurer | Plagiarism a survey[END_REF], [START_REF] Salha M Alzahrani | Understanding plagiarism linguistic patterns, textual features, and detection methods[END_REF], [START_REF] As Bin-Habtoor | A survey on plagiarism detection systems[END_REF] and [START_REF] Gipp | Citation-based plagiarism detection[END_REF]. In the context of Arabic language, several plagiarism detection systems are proposed. For instance, Alzahrani and Salim [START_REF] Mohammed | Plagiarism detection in arabic scripts using fuzzy information retrieval[END_REF] have introduced a statement-based plagiarism detection system for Arabic (FS-APD) using fuzzy-set information retrieval model [START_REF] Ogawa | A fuzzy document retrieval system using the keyword connection matrix and a learning method[END_REF]. The degree of similarity between two statements is computed and compared to a fixed threshold value to judge whether are similar or not. This approach led to perform well on verbatim reproductions. To address the rewording, they have proposed another system named fuzzy semantic-based string similarity for extrinsic plagiarism detection (SFS-APD) [START_REF] Alzahrani | Fuzzy semantic-based string similarity for extrinsic plagiarism detection: Lab report for PAN at CLEF'10[END_REF]. This uses a shingling algorithm, Arabic WordNet lexical database [START_REF] Black | Introducing the arabic wordnet project[END_REF] and Jaccard coefficient for retrieving a list of candidate documents. The suspicious document is then compared sentence by sentence with the candidate documents to compute the fuzzy degree of similarity.

Meni [START_REF] El | Detection of plagiarism in Arabic documents[END_REF] proposed a plagiarism detection tool for Arabic documents (Aplag). Aplag is based on heuristics to compare suspect documents at different hierarchical levels to avoid unnecessary comparisons. In addition, to address the problem of rewording, Aplag replaces each word's root by the most frequent synonym extracted from Arabic WordNet [START_REF] Black | Introducing the arabic wordnet project[END_REF].

Jadalla and Elnagar [START_REF] Jadalla | A plagiarism detection system for arabic text-based documents[END_REF] introduced a plagiarism detection system for Arabic text-based documents named Iqtebas. It uses a fingerprint search engine to compute the distance between each sentence in the suspected text and the closest sentence in the source documents. Iqtebas seems to perform well the copy-and-paste (C&P) plagiarism, but it handles neither word shuffling nor rewording.

Recently, Hussein [START_REF] Ashraf S Hussein | A plagiarism detection system for arabic documents[END_REF] proposed a new plagiarism detection system for Arabic documents based on modeling the relation between texts and their n-gram unique sentences. The system involves several steps, including Part-of-Speech (POS) tagging, text indexing, stop-words removal, synonyms substitution and heuristic pairwise phrase matching algorithm to build documents Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) model [START_REF] Salton | Automatic text processing: The transformation, analysis, and retrieval of[END_REF]. The Latent Semantic Analysis (LSA) [START_REF] Simmons | Using latent semantic analysis to estimate similarity[END_REF] and Singular Value Decomposition (SVD) [START_REF] Ceska | Plagiarism detection based on singular value decomposition[END_REF] are then used to analyse the hidden associations between text documents. The Arabic Plagiarism Detection Shared Task 2015 (AraPlagDet)2 [START_REF] Bensalem | Overview of the araplagdet pan@ fire2015 shared task on arabic plagiarism detection[END_REF] is the first and only shared task that addresses the evaluation of plagiarism detection methods for Arabic texts. It has two sub-tasks: extrinsic and intrinsic plagiarism detection. A major advantage of the AraPlagDet evaluation campaign is enabling the evaluation of different systems on the same dataset. In AraPlagDet 2015 three systems are participated in the extrinsic plagiarism detection subtask: Magooda [START_REF] Magooda | Rdi system for extrinsic plagiarism detection (rdi red), working notes for panaraplagdet at fire 2015[END_REF], Alzahrani [START_REF] Alzahrani | Arabic plagiarism detection using word correlation in n-grams with koverlapping approach, working notes for panaraplagdet at fire 2015 workshops[END_REF] and Palkovskii 3 . Two participants (Magooda and Alzahrani) among the three submitted working notes describing their systems.

Magooda et al. [START_REF] Magooda | Rdi system for extrinsic plagiarism detection (rdi red), working notes for panaraplagdet at fire 2015[END_REF] proposed an extrinsic plagiarism detection system named RDI_RED. In this system, Lucene search engine [START_REF] Mccandless | Lucene in Action: Covers Apache Lucene 3[END_REF] is used to select a list of candidate source documents. The candidate documents are aligned to detect plagiarised segments (aligned parts). Finally, a set of rules is applied by a filtering module in order to filter the aligned parts. RDI_RED system can be easily deployed on-line. Though, it does not address synonyms substitution and paraphrasing.

Alzahrani's [START_REF] Alzahrani | Arabic plagiarism detection using word correlation in n-grams with koverlapping approach, working notes for panaraplagdet at fire 2015 workshops[END_REF] system goes through four main steps: (1) Pre-processing which includes tokenization and stop-word removal, (2) retrieve a list of candidate source documents for each suspicious document using n-gram fingerprinting and Jaccard coefficient, (3) An in-depth comparison between the suspicious documents and the associated source candidate documents using k-overlapping approach [START_REF] Alzahrani | Fuzzy semantic-based string similarity for extrinsic plagiarism detection: Lab report for PAN at CLEF'10[END_REF], (4) Postprocessing where consecutive n-grams are joined to form united plagiarised segments. Table 1 summarizes the Arabic plagiarism detection systems described above according to the technique used, the comparison level and their efficiency in detecting different plagiarism types.

Table1 Details of the Arabic plagiarism detection systems.

Systems

FS-APD [30]

SFS-APD [START_REF] Jadalla | A plagiarism detection system for arabic text-based documents[END_REF] Aplag [START_REF] El | Detection of plagiarism in Arabic documents[END_REF] Iqtebas [START_REF] Bensalem | Overview of the araplagdet pan@ fire2015 shared task on arabic plagiarism detection[END_REF] Hussein [START_REF] Magooda | Rdi system for extrinsic plagiarism detection (rdi red), working notes for panaraplagdet at fire 2015[END_REF] RDI-RED [START_REF] Pasha | Madamira: A fast, comprehensive tool for morphological analysis and disambiguation of arabic[END_REF] Alzahrani [START_REF] Mcdonald | Multilingual dependency analysis with a two-stage discriminative parser[END_REF] 2L-APD Technique

Fingerprinting     Fuzzy-set   SVD  LSA  Search Engine  Linguistic Resources    Word Embedding  Comparison Level Sentence- Level         Paragraph - Level   Plagiarism Type C&P         Reordering         Synonyms substitution     Paraphrasing  3 http://plagiarism-detector.com/ 3. Background 3.1. Fingerprinting
Fingerprinting is widely applied extrinsic plagiarism [START_REF] Potthast | Overview of the 5th international competition on plagiarism detection[END_REF]. The purpose is to reduce the size of the compared texts and speed up the comparison without missing a significant match. A document fingerprint is a list of integers resulting from hashing substrings of the document. The comparison is then performed on the fingerprint rather than the whole text [START_REF] Stein | Near similarity search and plagiarism analysis[END_REF]. The process of creating a fingerprint involves three steps:

-Chunking: the document is segmented into substrings (called chunks or minutiae). A chunk might be a sequence of letters, words or even sentences.

-Hashing: a hash function is applied to the chunks to generate list of integers.

-Selection: The final fingerprint is a subsequence of the list of hashes.

There are four factors which must be carefully balanced when constructing a fingerprint: the fingerprint granularity, the hash function, the selection strategy and the fingerprint resolution [START_REF] Timothy | Methods for identifying versioned and plagiarized documents[END_REF]:

• Fingerprint Granularity The size of chunk determines the fingerprint granularity, and they have a significant impact on the accuracy of fingerprint [START_REF] Stein | Near similarity search and plagiarism analysis[END_REF]. Large chunks fingerprint (coarse granularity), is fast to compute but highly sensitive to changes, whereas small chunks fingerprint (fine granularity) is less sensitive to such changes, yet they require significant computational effort and allows a higher rate of false positive.

• Hash Function A hash function maps the chunks to integers. It is especially important to choose the hash function in such a way as to minimize the collisions due to mapping different chunks to the same hash [START_REF] Stein | Near similarity search and plagiarism analysis[END_REF].

• Selection Strategy

While hashing all chunks is likely to be the best choice for strict matching, keeping only a subsequence of the checks has shown to be more efficient and less sensitive to insignificant changes [START_REF] Stein | Near similarity search and plagiarism analysis[END_REF]. A number of chunk selection approaches have been used so far such as "i th hash" [START_REF] Richard | Efficient randomized pattern-matching algorithms[END_REF], "0 mod k" [START_REF] Udi | Finding similar files in a large file system[END_REF], first-k [START_REF] Timothy | Methods for identifying versioned and plagiarized documents[END_REF], first-k-sliding strategy [START_REF] Timothy | Methods for identifying versioned and plagiarized documents[END_REF] and winnowing [START_REF] Schleimer | Winnowing: local algorithms for document fingerprinting[END_REF].

• Fingerprint Resolution

The number of the selected hashes to represent a document defines the fingerprint resolution. The processing and the storage requirements increase proportionally with the fingerprint resolution [START_REF] Schleimer | Winnowing: local algorithms for document fingerprinting[END_REF].

Word Embedding

Recently, word embedding representation has received a lot of attention in the NLP community and has become a core building to many NLP applications, such as information retrieval, plagiarism detection, machine translation, text classification and text summarization. Word embedding represents words as vectors in a continuous high-dimensional space. Indeed, these representations allow to capture the syntactic and semantic properties of the language [START_REF] Mikolov | Efficient estimation of word representations in vector space[END_REF]. Most word embedding techniques are relying on the neural network to train the word vectors from a large collection of text documents. In the literature, several techniques are proposed to build a word embedding model, among the most famous are: Collobert and Weston model [START_REF] Collobert | A unified architecture for natural language processing: Deep neural networks with multitask learning[END_REF], Hierarchical Log-Bilinear Model (HLBL) [START_REF] Mnih | A scalable hierarchical distributed language model[END_REF], Turian et al. model [START_REF] Turian | Word representations: a simple and general method for semi-supervised learning[END_REF], Recurrent Neural Network (RNN) model [START_REF] Mikolov | Linguistic regularities in continuous space word representations[END_REF], Continuous Bag-of-Words model (CBOW) [START_REF] Mikolov | Efficient estimation of word representations in vector space[END_REF], Skip-gram model (SKIP-G) [START_REF] Mikolov | Distributed representations of words and phrases and their compositionality[END_REF] and Global Vectors model (GloVe) [START_REF] Pennington | Glove: Global vectors for word representation[END_REF].

In a comparative study conducted by Mikolov et al. [START_REF] Mikolov | Efficient estimation of word representations in vector space[END_REF] all the methods [START_REF] Collobert | A unified architecture for natural language processing: Deep neural networks with multitask learning[END_REF], [START_REF] Mnih | A scalable hierarchical distributed language model[END_REF], [START_REF] Turian | Word representations: a simple and general method for semi-supervised learning[END_REF], [START_REF] Mikolov | Linguistic regularities in continuous space word representations[END_REF], and [START_REF] Mikolov | Distributed representations of words and phrases and their compositionality[END_REF] have been evaluated and compared, and they show that CBOW and SKIP-G are significantly faster to train with better accuracy. For this reason, we have used the CBOW word representations for Arabic model proposed by Zahran et al. [START_REF] Mohamed A Zahran | Word representations in vector space and their applications for arabic[END_REF]. To train this model, they have used a large collection from different sources containing more than 5.8 billion words 4 . In this model, each word w is represented by a vector v of 300-dimension. The similarity between two words w i and w j is obtained by comparing their vector representations v i and v j respectively [START_REF] Mikolov | Efficient estimation of word representations in vector space[END_REF]. This similarity can be evaluated using the Cosine similarity, Manhattan distance, Euclidean distance or any other similarity measure functions. For example: let "الجامعة" (university), "المساء" (evening) and "الكلَة" (faculty) be three words. The similarity between them is measured by computing the cosine similarity between their vectors as follows:

{ المساء الجامعة ( )المساء( ))الجامعة( الجامعة( )الكلَة ( )الجامعة( ))الكلَة(
This means that the words "الكلَة" (faculty) and "الجامعة" (university) are semantically closer than "المساء" (evening) and "الجامعة" (university).

Proposed System

In order to detect different types of plagiarism, our proposed 2L-APD system is based on two modules (levels): Fingerprinting detection module and Word embedding detection module. The fingerprinting module is designed to detect the literal plagiarism (lexical level), such as C&P, reordering of words and adding filler words. However, in the practical plagiarism cases especially in scientific research, several intelligent plagiarism forms are used, including obfuscations, synonym replacement and paraphrasing. These techniques often generate a significant change in the structure of the original text, which can affect considerably the document fingerprint. This fact makes the fingerprinting module quite weak against textual modification. To address this issue, we have proposed a word embedding module (semantic level). If the plagiarism is not detected in the fingerprinting module, the suspect document is sent to the word embedding module to detect intelligent plagiarism. Figure1 illustrates an overview of 2L-APD system.

Let D = {d1, d2, ..., di} be a set of potential source of plagiarism documents and let dsus denote a suspicious document. The main task of a plagiarism detector consists in locating the highly similar pairs of passages (p, p′) from dsus and dsrc (dsrc ∊ D). These passages could have many levels of similarity, such as p′ is exactly similar to p, p′ is obtained from p by obfuscation techniques or p′ and p are semantically similar. In the following, we develop our proposed modules and we provide for each one how the plagiarism detection is performed.

Segmentation and Pre-processing

In a first step, each document dsus and dsrc is chunked into sentences. The average length of Arabic sentence is widely higher than other languages, it is around 35 words per sentence [START_REF] Mcdonald | Multilingual dependency analysis with a two-stage discriminative parser[END_REF]. Therefore, we have chosen to use (.), (,), (;), (:), (!) and (?) punctuation marks as a segmentation point, provided that the sentence length should be between 25 and 35 words. In order to normalize the sentences for detection modules, a set of preprocessing steps are applied:

• Tokenization: decompose each sentence into a set of tokens (words).

• Remove diacritics and non-letters.

• Stop-words removal.

• Lemmatization: MADAMIRA tool [START_REF] Pasha | Madamira: A fast, comprehensive tool for morphological analysis and disambiguation of arabic[END_REF] is used only for the fingerprinting module to reduce words to their lemma, however, in the word embedding module, we use the normal form of words to capture the semantic properties.

Fingerprinting Detection Module

Detecting plagiarism between a suspicious (dsus) and source document (dscr ∊ D) in the fingerprinting module is carried out as follows:

1. Fingerprinting: we construct for each sentence its fingerprint as follows:

• Chunking: each sentence is broken into a set of n-grams (character-based).

• Selection: in this step, we propose a new selection strategy based on our previous work presented in [START_REF] Moatez | Efficient inverted index with ngram sampling for string matching in arabic documents[END_REF]. The key idea of [START_REF] Moatez | Efficient inverted index with ngram sampling for string matching in arabic documents[END_REF] is how to effectively exploit the uneven distribution of the n-grams frequencies in natural language text, to reduce the n-gram inverted index size, where we store only the less frequent n-grams. In fact, we proved that the least frequent n-grams are the most significant. Let us illustrate this fact by considering the problem of searching the word 'dozen' within the Gutenberg corpus [START_REF] Lebert | Project Gutenberg[END_REF]. The sequential search suggests starting either with the first letter 'd', or the last one 'n'. If we take the first choice, the text is scanned letter by letter until a match with 'd' is found. If so, the process compares the remaining letters in the word one by one with those in the text until a full match is verified or a mismatch is faced. Since the frequency of the letter 'd' in our case is 387,163. Starting the search by checking the first letter implies that we will look further nearly 387,163 times at the letter just next to 'd' to check if it is an 'o'. However, the letter 'z' appears no more than 4,735 times in the text. So, if the matching starts from the letter 'z' almost 99% of the fruitless extra comparisons are avoided. In this way, we propose to select only the n-grams having a frequency smaller than the sampling threshold (Tsmp). • Hashing: the Brian Kernighan and Dennis Ritchie (BKDR) [START_REF] Dennis M Ritchie | The C programming language[END_REF] hash function is applied to the selected n-grams to generate the sentence fingerprint. 2. Plagiarism Detection: measuring the similarity between two documents is carried out by comparing their sentences fingerprints using the Jaccard similarity. Then, the similarity is compared to a fixed threshold (Tlex) to judge whether the existence of a shared text and suggest potential plagiarism. If the similarity is lower than Tlex, then the suspect sentence is sent to the word embedding module to detect a potential intelligent plagiarism.

Word Embedding Detection Module

Plagiarism detection at the semantic level is carried out as follows: let Ssrc= w 1 ,w 2 ,...,wi and Ssus=w' 1 ,w' 2 ,…, w' j be a source and suspect sentences, their word vectors in the Arabic CBOW are (v 1 ,v 2 ,…,v i ) and (v' 1 ,v' 2 ,…,v' j ) respectively. A simple method to compare two sentences is to sum their word vectors [START_REF] Moatez | Semantic Similarity of Arabic Sentences with Word Embeddings[END_REF]. Then, the similarity between Ssrc and Ssus is obtained by calculating the cosine similarity between Vsrc and Vsus, where: ∑ ∑

. For example, Ssrc Ssrc= " إلي ٍوسف ذهب الكلَة " (Joseph went to college) and Ssus= للجامعة" مسرعا ٍوسف "ٍمضي (Joseph goes quickly to university).

The similarity between Ssrc and Ssus is obtained by calculating the Cosine similarity

Cos(

), where:

{ ذهب ٍوسف إلي الكلَة للجامعة مسرعا ٍوسف ٍمضي
The similarity between Ssrc and Ssus is obtained by calculating the cosine similarity between their sentence vectors V src and V sus as follows: Sim(Ssrc , Ssus) = Cos(Vsrc , Vsus) = 0.71 In order to improve the similarity results, we have used the word alignment method presented by Sultan et al. [START_REF] Arafat Sultan | Dls@ cu: Sentence similarity from word alignment and semantic vector composition[END_REF], with the difference that we align the words based on their semantic similarity in the word embedding model. We assume also that the words do not have the same importance for the meaning of the sentences. For that, we have used two weighting functions (IDF and POS) proposed by El Moatez and Didier in [START_REF] Moatez | Semantic Similarity of Arabic Sentences with Word Embeddings[END_REF] to weight the aligned words. Then, the similarity between Ssrc and Ssus is measured by the formula (1):

(1)

∑ ∑ ∑ ∑
where WT (wk ) is a mix of both IDF and POS weight of wk , and BM (wk , Sx) is the Best Match score between wk and all words in the sentence Sx. The BM function aligns words based on their semantic similarity, BM is defined as:

(2) Finally, the similarity Sim(Ssrc, Ssus) is compared to a second fixed threshold (Tsem) to judge whether the existence of a potential plagiarism. Let us continue with the same example above. The similarity between Ssrc and Ssus is obtained in four steps:

1. POS Tagging in this step the POS tagger of G. Braham et al. [START_REF] Gahbiche-Braham | Joint segmentation and pos tagging for arabic using a crf-based classifier[END_REF] is used to estimate the POS of each word wk in Sk, { 2. Word Alignment In this step, we align words that have similar meaning in both sentences. For that, we compute the similarity between each word in Ssrc and the semantically closest word in Ssus by using the BM function, e.g. BM(ٌ,ٍمض Ssrc)= Max{Cos(ٌ,ٍمض v k ), w k ∊ Ssus }=Cos(v(ٌ,)ٍمضv(.))ذهب

IDF & POS Weighting

In order to weight the descriptive aligned words, we retrieve for each word wk in the Sx its IDF weight id f (wk ), we also use the POS weights proposed in [START_REF] Moatez | Semantic Similarity of Arabic Sentences with Word Embeddings[END_REF]. The weight of each word w k is obtained as follows: WT(w k ) = idf(w k ) Pos_weight(w k ), where Pos_weight(w k ) is the function which return the weight of POS tagging of w k .

4. Calculate the similarity the similarity between Ssrc and Ssus is obtained by using the formula (1), which gives us:

Experiments and Results

Data Set

In order to evaluate our system and monitor its performance against other systems on the same dataset, we have used the "External Arabic Plagiarism Corpus" (ExAra-2015) 5 . This corpus is released as part of the AraPlagDete Shared Task 2015 [START_REF] Bensalem | Overview of the araplagdet pan@ fire2015 shared task on arabic plagiarism detection[END_REF]. The ExAra-2015 corpus contains two sets of documents: (1) the source documents, from which passages of text are extracted; and (2) the suspicious documents, in which the plagiarised passages are inserted directly or after undergoing obfuscation processing. The suspicious documents contain two kinds of plagiarism cases: artificial (created automatically) and simulated (created manually). The first one, use two types of obfuscation, phrase shuffling and word shuffling. The manually created plagiarism simulates a real plagiarism cases by using a manual synonym substitution, diacritics insertion and paraphrasing. More details about the ExAra-2015 and the obfuscation used are given in Table 2 and 3 respectively.

Performance Measures

The performance of our 2L-APD system is quantified by the character-based macro recall and precision, supplemented by two other measures proposed in [START_REF] Potthast | An evaluation framework for plagiarism detection[END_REF] called granularity and plagdet. These measures are computed using the two sets: plagiarism cases annotated in the corpus S (actual cases) and the cases detected by our system R (detected cases). Let d p be a document that contains plagiarism. A plagiarism case in d p is a 4-tuple s∊ S, where s=< sp, dp, ssr , dsr >, s p is a plagiarized passage in d p , and s sr is its original passage in some source document d sr . Let ∊ denote a plagiarism detection for the document d p , where r=< rp, dp, rsr , d'sr >, r p is a potential plagiarized passage in d p , and r sr its source d' sr . We say that, s is detected by r iff dsr = d'sr , rp sp ≠ ø and rsr dsr = ø.

• Recall and Precision: recall and precision is the fraction of the true positive part in each actual and detected case respectively. Their formulas are given in the equations ( 2) and (3).

(

) | | ∑ ⋃ | | ; 2
| | ∑ ⋃ | | { (3)
Neither recall nor precision account for the fact that plagiarism systems may report multiple or overlapping detections for the same plagiarism case. To address this issue, also a granularity detector is used [START_REF] Potthast | Overview of the 5th international competition on plagiarism detection[END_REF].

• Granularity: quantifies whether the contiguity between plagiarized text passages is properly recognized [START_REF] Potthast | An evaluation framework for plagiarism detection[END_REF]. The granularity is depicted in the formula (4).

(

) | | ∑ | | 4
where S R ⊆S is the set of the actual cases that have been detected, and Rs⊆R are the detections of a given s:

| , |
• Plagdet: precision, recall, and granularity not allow for an absolute ranking among different system [START_REF] Potthast | An evaluation framework for plagiarism detection[END_REF], plagdet that combines these measures in one measure as expressed in the formula (5). ( 5)

( )
where F 1 is the equally-weighted harmonic mean of recall and precision.

Manual Paraphrasing

The passages to be obfuscated are manually selected from the source documents then paraphrased manually, e.g.

القضيةُال فلسطينيةُمصطلحُيشارُبهُللخالفُ السياسيُوُالتاريخيُوُاألزمةُاالنسانيةُفيُفلسطين ُ بدءاُمنُعام ٔ٤٨ٓ  بدءُالخالفُالس ياسيُفي ُ فلسطينُمنذُأواخرُالقرن ُ التاسعُعشرُمماُ أدىُإلىُأزمةُإنسانيةُأصبحتُتعرفُبالقضية الفلسطينية ُ ُ

Thresholds

Before presenting the results, we should mention that the sampling (T smp ), lexical (T lex ) and semantic (T sem ) thresholds are empirically fixed using the training data of the AraPlagDet 2015 (Tr-ExAra-2015 corpus) [START_REF] Bensalem | Overview of the araplagdet pan@ fire2015 shared task on arabic plagiarism detection[END_REF]. In Tr-ExAra-2015 each suspicious document is associated with an XML document that locates the exact position of the plagiarised passages. Additionally, the suspicious documents are classified into four sets according to the type of plagiarism used which include: without plagiarism, C&P plagiarism, artificial plagiarism (phrase shuffling and word shuffling) and simulated plagiarism (synonym substitution, added diacritics and paraphrasing). In fact, we have used the C&P and artificial plagiarism cases to determine the lexical threshold value T lex and the simulated plagiarism cases for the semantic threshold T lex . Thus, T lex is set to 15%, which means that two fingerprints describing two different sentences have an intersection less than 15%, and T sem is set to 60% to indicate a potential intelligent plagiarism. Regarding the sampling threshold T smp , it is adjusted according to n-gram size used. As we have chosen to use 3-gram as a unit of chunk, T smp is set to 0.008%, 0.01%, and 0.05% respectively for selecting 10%, 20% and 50% of all 3-grams.

Results

Several variants of 2L-APD were tested to measure the impact of the fingerprint resolution and the word embedding level on the detection accuracy. The values of the precision, recall , granularity and plagdet for different fingerprint resolution: Fine (F), Medium (M) and Coarse (C) (10%, 20% and 50% off all 3-grams are selected receptively), with and without the Word Embedding (WE) detection module are shown in Table 4. The results obtained can be summarized as follows: when the fingerprint resolution is Fine, the precision is reasonable where 73% of detected cases were correct, but the recall is very low and equal to about 43%. When applying the Medium resolution the precision increases slightly to 79%, however, the recall is greatly enhanced to 62%. This is due to increased number of n-grams selected in the fingerprint (i.e. more information is encoded and used as indicative of reused text segments). For the coarse resolution, the rate of increase is not significant compared to the Medium. This means that the medium resolution is able to encode sufficient information about the documents to ensure the detection. Interestingly, employing the word embedding model significantly enhances the recall (with a mean of +24.3%). This is due to the inability to detect the intelligent plagiarism in the fingerprint model.

Comparison

We have compared our best method FP(M)+WE to the ones obtained by Magooda (3 methods) [START_REF] Magooda | Rdi system for extrinsic plagiarism detection (rdi red), working notes for panaraplagdet at fire 2015[END_REF], Alzahrani [START_REF] Alzahrani | Arabic plagiarism detection using word correlation in n-grams with koverlapping approach, working notes for panaraplagdet at fire 2015 workshops[END_REF], Palkovskii (3 methods) and the baseline [START_REF] Bensalem | Overview of the araplagdet pan@ fire2015 shared task on arabic plagiarism detection[END_REF].

Table 5 shows the overall performances of the plagiarism detectors methods that were tested on the ExAra-2015 corpus. As expected, in terms of the recall, plagdet and granularity our method outperforms the baseline. The overall best performing method is the FP(M)+WE with a gain of +2.89% on plagdet. In term of recall, FP(M)+WE leads to an overall recall score of 87.81% against 83.10% for Magooda [START_REF] Gipp | Citation-based plagiarism detection[END_REF]. The low recall of other methods due to their inability to detect some obfuscation plagiarism cases like manual paraphrasing.

Conclusion and Future Work

In this paper, we presented a Plagiarism Detection system acting at two layers: fingerprinting and word embedding. At the first layer, the system computes the fingerprints of all sentences in the source and suspect documents. The comparison is then performed between fingerprints rather than original texts. Our contribution to such classical approach of plagiarism detection is the introduction of a novel selection strategy in which the statistical characteristics of the natural text are used to select only the less frequent n-grams as a fingerprint.

To push the capabilities of the system further to handle more advanced plagiarism cases such obfuscations, synonym substitution and paraphrasing. The second layer uses the semantic properties of words characterised in the word embedding combined with word alignment, IDF and POS weighting to support the identification of the words that are the most descriptive in each textual units.

The performance of the system is confirmed in terms of recall which reached 88% and precision with 85%. Our system outperformed all systems participating in the Arabic Plagiarism Detection Shared Task 2015 with a plagiarism detection score of 83%. The tests show clearly the ability of the system to handle various types of plagiarism including literal plagiarism, reordering, rewording, synonym substitution and paraphrasing.

As our method consists in cutting up the document into sentences, an improvement would be to use a sentence2vec model instead of a word2vec model. We would also like to further investigate the plagiarism detection task with more sophisticated methods, such as Recurrent Neural Network (RNN) and Convolutional Neural Networks (CNN) trained on a pre-trained word/sentence embedding vectors.

While the investigation has been conducted on one application namely the plagiarism detection, intuition suggests that an efficient assessment of shared information is applicable to other applications such as authorship classification, semantic similarity and sentiment analysis. An obvious elaboration would be to investigate the performance of the system once adapted to other languages.

Figure 1 :

 1 Figure 1: Overview of 2L-APD system

Table 2 :

 2 Details of ExAra-2015 corpus[START_REF] Bensalem | Overview of the araplagdet pan@ fire2015 shared task on arabic plagiarism detection[END_REF]

		Documents number	1171
	Generic Information	Cases number Source documents Suspicious documents	1727 48.68% 51.32%
		Without plagiarism	28.12%
	Plagiarism per document	With plagiarism Hardly (1%-20%) Medium (20%-50%)	71.88% 36.94% 32.95%
		Much	(50%-80%)	2.00%
		Very short (300 chars)	21.25%
	Length of	Short (300-1k chars)	42.50%
	plagiarism case	Medium (1k-3k chars)	28.26%
		Long (3k-30k chars)	7.99%
		Artificial		88.94%
		Without obfuscation	40.30%
	Plagiarism type	Phrase shuffling	10.42%
	and obfuscation	Word shuffling Simulated	38.22% 11.06%
		Manual synonym substitution.	9.79%
		Manual paraphrasing	1.27%

Table 3 :

 3 Types of plagiarism and obfuscation used in ExAra-2015 corpus

	Type					Description
	Obfuscatio Manual n Synonym	Replaced some words with their synonyms by using the Microsoft Word synonym checker, Almaany dictionary, Arabic WordNet Browser, and the
	Substitution	synonyms provided by Google translate.
	Added and/or	Diacritics in Arabic are optional and their exclusion or inclusions are
	removed	orthographically acceptable. For example:
	diacritics	… ≡	الفلسطينية	القضية	≡	ُ ّة ِي ين ْطِ س َ ِل الف	ُ َّة ي ِ َض الق	≡	ُ ّة ِي ْطين س َ ِل الف	ُ ّة َضي الق	≡ ُ سطَنَة َ ِل الف ُ ّة َضَ الق
		Phrase shuffling and word shuffling strategy are used to create
	Automatically obfuscation	automatically obfuscation cases, e.g. يشارُبهُللخالفُالسياسي ُ والتاريخي  يشارُمصطلحُ للخالفُالتاريخيُوالسياس مصطلحُ به ي	القضيةُالفلسطينيةُ الفلسطينيةُالقضية

Table 4 :

 4 Performance of the 2L-APD on the ExAra-2015 corpus

	Method	Precision Recall Granularity Plagdet
	FP(F)	0.7315 0.4347	1.055	0.5255
	FP(M)	0.7713 0.6251	1.058	0.6631
	FP(C)	0.7856 0.6383	1.059	0.6882
	FP(F)+WE	0.7521 0.6623	1.057	0.6769
	FP(M)+WE	0.8593 0.8781	1.064	0.8308
	FP(C)+WE	0.8413 0.8867	1.068	0.8236

Table 5 :

 5 Comparison Results

	Method	Precision Recall Granularity Plagdet
	FP(M)+WE	0.859	0.878	1.064	0.831
	Magooda(2)	0.852	0.831	1.069	0.802
	Magooda(3)	0.854	0.759	1.058	0.772
	Magooda(1)	0.805	0.786	1.052	0.767
	Palkovskii(1)	0.997	0.542	1.062	0.627
	Baseline	0.990	0.535	1.209	0.608
	Alzahrani	0.831	0.530	1.186	0.574
	Palkovskii(3)	0.658	0.589	1.161	0.560
	Palkovskii(2)	0.564	0.589	1.163	0.518

http://www.internetworldstats.com/stats7.htm

http://misc-umc.org/AraPlagDet/

https://sites google.com/site/mohazahran/data .

http://misc-umc.org/AraPlagDet/#datasets


Les collines dans deux récits d'adventus d'Ammien Marcellin et de Claudien

Florence Garambois-Vasquez On me pardonnera de commencer par quelques rappels qui semblent importants sur la représentation du sujet à l'époque à laquelle nous nous intéressons 1.Rome -La place de Rome dans l'Empire ; il y a là paradoxe : au moment où elle est le plus menacée par les invasions goths notamment et par la multiplication des capitales, dans la littérature pour le moins, Rome a suscité le plus d'éloges. Tandis qu'elle perd son importance politique, sa place centrale dans l'Empire 1 , son prestige moral augmente d'autant. La grandeur de Rome apparaît aux auteurs comme solide et fondée : à tous égards, elle est le produit d'un achèvement, une réussite acquise par une longue et soigneuse élaboration, le point d'aboutissement de l'histoire universelle. Il n y a dès lors rien d'étonnant à ce qu'elle puisse perdurer et les auteurs peuvent proclamer l'éternité de la domination romaine.

Cette célébration littéraire de Rome commence en 144 avec Aelius Aristide qui prononce dans la ville elle-même un éloge grec de Rome, éloge qui sera la matrice des suivants, particulièrement ceux de l'antiquité tardive. Au sein de cette topique s'observe une évolution : les éloges de la Ville Éternelle composés après la destruction de Rome par Alaric, tel celui de Rutilius Namatianus 2 auront un retentissement émotionnel très fort.

Rome en tant qu'entité géographique apparaît donc symboliquement comme essentielle dans la vision du pouvoir et de sa légitimation. Nos deux auteurs conçoivent par ailleurs l'Vrbs principalement en opposition à Constantinople qui se prétend, disent-ils, la rivale de Rome.

La cérémonie de l'Aduentus :

Les cérémonies auxquelles nous allons nous intéresser dans les textes incarnent des adventus différents des aduentus primitifs 3 . Avec le régime impérial et le développement du culte des empereurs 4 , l'usage de l'adventus va peu à peu s'institutionnaliser et surtout se rapprocher du Cet adventus peut prendre trois formes : littéraire, monumentale et monétaire sans forcément qu'elles coexistent. Ainsi, par ex au cours du IVème siècle, les représentations monétaires de l'aduentus sont plus rares et sobres qu'aux époques précédentes, mais on note une présence plus importante sur les monuments 7 .

3.Les textes et leurs auteurs

-Ammien Marcellin 8 , historien latin, né à Antioche, de sensibilité païenne, ne semble pas avoir adhéré au christianisme. Officier de carrière, protector domesticus de Constance II, il a été enrôlé dans l'armée de Julien. Il compose à Rome les Res Gestae dont ne sont conservés que les livres 14 à 31 qui couvrent la période 353-378.

5

L'Histoire Auguste fournit, du moins jusqu'à Constantin, une sorte de cadre paradigmatique à toute forme de cérémonie triomphale : le cortège se rend au Capitole, avec sénateurs et chevaliers, soldats vêtus de blanc et le peuple portant des torches. Il est également question des animaux de cortège, de gladiateurs et de mimes.

6

Dans les Panégyriques latins (VIII,[START_REF] Soler | Écritures du voyage. Héritages et inventions dans la littérature latine tardive[END_REF]8 ;X,5,30) qui décrivent les aduentus milanais après la défaite de Maxence montrent que le cérémonial impérial se reproduit à l'identique dans tous les déplacements solennels d'entrée du Prince. Pour des éléments de biographie, voir Matthews 1989. Ces deux textes de facture très différentes, l'un écrit en prose avec la volonté d'objectivité de l'historien, l'autre en vers, qui vise à glorifier l'empereur mais surtout son régent, décrivent le parcours de l'empereur lors de son adventus. En ce sens, ce poème marque un point d'aboutissement : il résume en quelque sorte une affirmation à plusieurs reprises martelée :Rome est bien la ville de tous les dieux, elle est un vaste panthéon au remarquable pouvoir d'assimilation, (célébré notamment en Stil. 3 (v. 166 sqq.) capable de permettre à chacun une adhésion au programme politique et culturel qu'il expose.

16

Claudien a souvent utilisé le mythe de l'âge d'or sous sa forme traditionnelle : si l'on examine l'ensemble de l'oeuvre, on s'aperçoit qu'il a procédé à de nombreuses variations du mythe, de sa forme la plus merveilleuse (De Raptu Proserpinae) à sa forme la plus historicisée (notamment le panégyrique en l'honneur du Consulat de Stilicon). Voir pour une analyse complémentaire Charlet 2014,145-163. Par ailleurs, les nombreux jeux et spectacles que fit donner Honorius (malgré la loi restrictive de janvier 409) avaient certes vocation à célébrer la pérennité du culte impérial mais surtout à célébrer la joie comme manifestation du bonheur qu'apportait le règne en cours. Voir [START_REF] Thalamon | Les jeux et les spectacles dans l'empire romain tardif et les royaumes barbares[END_REF] 1 0 dans une époque qui privilégie la cité de Dieu à la cité terrestre, la réflexion sur l'éternité de Rome est indissociable, de la question religieuse et politique 17 . Or l'adhésion à ce mythe païen qu'avaient énergiquement refusé les chrétiens, tout en se défendant de manquer de patriotisme, ne pouvait être neutre après les édits promulgués par Théodose.

  la fin du IIIème siècle, se mettent en place des rituels auliques qui se justifient par la seule fonction impériale et ne sont plus liés à un cadre urbain précis ni à un héritage ou une histoire multi-séculaire. triomphe parce qu'il est devenu la célébration d'une victoire. C'est donc un cérémonial honorifique par lequel on accueille le triomphateur à son entrée dans la ville et qui fait partie des rituels communautaires du citoyen romain. C'est aussi la manifestation de l'accord entre la communauté civique et ses dieux chargés d'assurer la pax deorum, le princeps étant devenu le véhicule entre les deux. Après la conversion au christianisme le caractère païen de la cérémonie triomphale très marquée religieusement la rend impossible telle quelle, elle sera donc peu à peu remplacée par l'adventus militaire avec une confusion entre la cérémonie d'entrée dans la cité et celle de triomphe 5 . Les aduentus que nous examinerons concernent Rome, mais, avec l'installation des empereurs, depuis Hadrien, dans d'autres villes, le pouvoir et sa représentation sont alors liés à la cité dans laquelle il se trouve. Dès lors, l'adventus peut s'appliquer à toute cérémonie impériale qui reçoit la visite du prince 6 .

4.

  Deux aduentus très différents -Ammien Marcellin (Res Gestae, XVI, 10) décrit l'entrée triomphale, après la défaite de Magnence en 357, d'un empereur oriental Constance II et très chrétien dans la capitale du paganisme à l'issue d'une guerre civile où avait été éliminé un tyran que l'aristocratie romaine n'avait pas complètement désavoué. -Claudien récite à Rome au mois de janvier 404 le panégyrique en l'honneur du VIème consulat d' Honorius. Honorius s'est établi à Ravenne en 402, il vient à Rome pour ce consulat en 404. C'est une période de paix puisque, grâce à Stilicon, Alaric a été vaincu et que cette victoire est beaucoup plus nette et moins sujette à caution 10 que celle de Pollentia l'année précédente. Honorius vient à Rome pour la seconde fois, la première fois c'était lors du triomphe de son père Théodose en 389. Or cette entrée triomphale ne comportait aucun caractère pacifique, elle visait à impressionner ceux qui, comme Symmaque, s'étaient rapprochés de l'usurpateur Maxime dont l'exécution était récente. L'annonce de la venue de Théodose fut donc source d'appréhension par certains milieux qui craignaient la sévérité et le désir de vengeance de l'empereur. De fait, cette entrée triomphale ouvrit aussi un débat qui se prolongea au-delà de 403 : Théodose pouvait-il de droit faire une entrée triomphale dans Rome alors qu'il était vainqueur d'une guerre civile, c'està-dire une victoire d'un Romain sur d'autres romains ? Par contraste la venue d'Honorius est présentée comme animée d'une toute autre ambition. C'est un empereur citoyen qui arrive à Rome et qui se soumet à la puissance de Rome. Claudien saisit l'occasion de ce récit pour délivrer un message politique, que sa position de poète officiel pouvait autoriser, une sorte de testament politique sur ce que doit être un pouvoir légitime. 9 Pour des éléments biographiques, voir l'introduction de l'édition de J.L. Charlet, Claudien, Poèmes politiques, Tome I , Paris, CUF 2000. 10 Pour un écho de cette polémique au sujet de l'attitude d'Alaric, voir Heim 1992.

  sont éblouis d'une continuité de prodiges. Après une allocution à la noblesse dans la salle du sénat, et une autre adressée au peuple du haut de son tribunal, il se rend au palais au milieu d'acclamations réitérées, et savoure enfin dans sa plénitude le bonheur objet de tous ses voeux. En présidant les jeux équestres, il prit grand plaisir aux saillies du peuple, qui sut s'interdire les écarts sans renoncer à ses habitudes de liberté. Le prince lui-même observait un juste milieu entre la roideur et l'oubli de son rang. Il n'imposa pas, comme il faisait ailleurs, sa volonté pour limite aux plaisirs de la multitude, laissant, selon l'usage ordinaire, dépendre des circonstances du spectacle la durée de la représentation. Il parcourut tous les quartiers construits de plain-pied ou sur les flancs des sept collines, sans oublier même les faubourgs, croyant toujours n'avoir rien à voir au-dessus du dernier objet qui frappait ses yeux. Ici c'était le temple de Jupiter Tarpéien, qui lui parut l'emporter sur le reste autant que les choses divines l'emportent sur les choses humaines; là les thermes, comparables pour l'étendue à des provinces; plus loin la masse orgueilleuse de cet amphithéâtre dont la pierre de Tibur a fourni les matériaux, et dont la vue se fatigue à mesurer la hauteur; puis la voûte si hardie du Panthéon et sa vaste circonférence; puis ces piles gigantesques, accessibles jusqu'au faîte par des degrés, et que surmontent les effigies des princes; et le temple de la déesse Rome, et la place de la Paix, et le théâtrede Pompée, et l'Odéon, et le Stade, et tant d'autres merveilles qui font l'ornement de ta ville éternelle. Mais quand il fut parvenu au forum de Trajan, construction unique dans l'univers, et digne, suivant nous, de l'admiration des dieux même, il s'arrêta interdit, cherchant par la pensée à mesurer ces proportions colossales, qui bravent toute description et qu'aucun effort humain ne saurait reproduire. Convenant de son impuissance à rien créer de pareil, il dit qu'il voulait du moins élever un cheval à l'imitation de celui de la statue équestre de Trajan, placée au point central de l'édifice, et qu'il en tenterait l'entreprise. Près de lui se trouvait en ce moment le royal émigré Hormisdas, dont l'évasion de Perse a été racontée plus haut. Il répondit à l'empereur, avec toute la finesse de sa nation : « Commencez, sire, par bâtir l'écurie sur ce modèle, afin que votre cheval soit aussi commodément logé que celui que nous voyons ici. » On demandait à ce même Hormisdas ce qu'il pensait de Rome : « Ce qui m'en plaît, dit-il, c'est qu'on meurt ici comme ailleurs. » Dans ce récit et les Res Gestae en général, Ammien procède à une assimilation implicite de Constance II à Théodose parce que cela permettait à l'historien de critiquer un prince régnant en ayant l'air de s'en prendre à un prince disparu depuis à peu près trente ans. Les similitudes politiques existaient toutefois entre les deux empereurs qui avaient mené une politique d'assimilation des Barbares 12 (notamment Quades, Goths, Sarmates et autres). Les deux empereurs orientaux et chrétiens, voire dévôts pour Constance, avaient tous deux procédé à une entrée triomphale dans une ville pour célébrer une victoire sur un tyran Magnence qui s'était suicidé ou l'usurpateur Maxime, qui avait eu les faveurs d'une partie de l'aristocratie. En outre, dans la mesure où pour nos deux auteurs, le triomphe ne pouvait être un triomphe militaire, la question qui se posait était celle de la posture de l'empereur lors de son entrée dans l'Vrbs. Dès lors, l'épisode historique que rapporte Ammien doit être également appréhendé dans sa dimension symbolique, notamment en lien avec le mythe de Rome éternelle et éternellement victorieuse.Le récit de cette entrée triomphale suit le schéma narratif commun des aduentus à savoir visite au Forum, discours à la Curie, arrêt devant les principaux monuments publics. Mais cet itinéraire prend ici une valeur particulière parce qu'il met aux prises immédiatement deux antagonistes, Rome et Constance figé dans une attitude hiératique (inutile selon l'historien) et, malgré un instant de communion provisoire, la mise en présence des deux entités, l'une humaine, l'autre éternelle, s'exprime en termes de combat et de victoires. En effet, l'empereur que décrit Ammien (mais cela fut vrai également pour Théodose) est pétrifié d'admiration devant les monuments de Rome et en particulier devant le forum de Trajan 13 (Théodose fera d'ailleurs construire à Constantinople le forum Tauri sur ce modèle). Cette soumission devant la beauté de la Ville Éternelle traduit l'évolution de l'attitude de l'empereur : l'attitude hautaine et méprisante qu'arborait Constance avant d'entrer dans Rome laisse place à un éblouissement véritable. Devant le spectacle qui s'étale sous ses yeux, l'empereur renonce à utiliser l'illusion de force 12 Pour plus de précisions sur cette politique d'assimilation, voir Maraval 2009 ou encore Pattier L. 2009, 6, 109-127. 13 Ammien Marcellin insiste sur l'enthousiasme de Constance II devant le forum de Trajan bordé de statues honorifiques de grands hommes. Ce type d'architecture montre la persistance du modèle du gymnase grec dans les complexes impériaux. temporelle que cherchait à imposer son attitude figée et hiératique. La feinte immobilité de Constance laisse place, au fur et à mesure que chemine le récit, à l'immobilité essentielle de Rome qui est celle de l'éternité. Mais s'il reste ébahi par ce qu'il voit, Constance n'en oublie cependant pas qu'il est chrétien : arrivé au Forum il visite toute la ville, y compris nous dit Ammien, quartiers et faubourgs. Il rejoint le Palatin mais évite soigneusement le Capitole qu'il contemple en affirmant, de manière topique, que le temple de Jupiter tarpéien l'emportait sur le reste autant que les choses divines l'emportent sur les choses humaines. Or, de la même façon que les chrétiens refusaient au IVème siècle de considérer la Curie comme un temple, de même, les empereurs convertis, bien qu'ils possédaient encore le titre de Pontifex Maximus, refusaient, depuis Constantin, de se rendre sur le Capitole et excluaient toute possibilité d'un sacrifice à Jupiter. Le récit de cet adventus est mené sur un mode extrêmement critique, la cérémonie est présentée comme faussement triomphale, Constance n'a cherché par sa posture qu'à impressionner le peuple romain, sans comprendre ce qui fait l'éternité de Rome. Cette ignorance souligne son illégitimité. b. Le panégyrique de Claudien Le panégyrique pour le VIème consulat d'Honorius, qui se caractérise par la subtilité de son architecture et de sa structure, est placé sous le signe du retour à Rome, retour lié à un autre thème dominant, celui de la redécouverte de Roma Aeterna. Par ailleurs ce panégyrique est le plus audacieux de tous les panégyriques écrits par Claudien, car le plus politique, les thèmes abordés auparavant sont ici repris et remaniés dans une orientation particulière qui ne devait pas nécessairement plaire à tout le monde. D'ailleurs, après ce dernier poème, la trace du poète se perd sans qu'on connaisse les raisons de cette disparition prématurée. Avant même l'entrée dans Rome proprement dite, Claudien a parsemé la description de l'itinéraire du prince de Ravenne à Rome d'indices qui orientent la lecture de la cérémonie de triomphe. L'itinéraire est le suivant : entrée par le nord par les murailles nouvellement construites pour lutter contre les invasions, traversée du Champ de Mars, adresse aux sénateurs devant la statue de la Victoire, parcours sur la Voie Sacrée, arrivée au Circus Maximus pour admirer la parade équestre. Dans cet itinéraire qui n'est pas neutre, rien n'est dit, sans doute du fait de leur forte charge idéologique, ni du Palatin ni du Capitole :or il est indéniable que Claudien a cherché à faire du triomphe d'Honorius un symbole du triomphe païen traditionnel, alors même que dans ses aspects religieux païens, il était irrecevable pour un empereur chrétien. Ainsi, par exemple, notre poète mentionne la statue de la Victoire dans son temple alors même que les chrétiens ne voulaient considérer la Curie plus que comme un lieu de réunion des sénateurs 14 . Par ailleurs Claudien "omet " d'évoquer les enseignes au chrisme dans la description du cortège princier, quand elles sont fréquemment attestées, notamment par Prudence (Contre Symmaque, 1, 465). Puisque les empereurs chrétiens ne peuvent se rendre au Capitole, et que malgré tout, pour Claudien, il était difficile de passer outre cet interdit, le poète recourt à un expédient narratif : sortir cette étape du récit d'adventus à proprement parler : en effet dans un bel effet d'hypotypose, au début du panégyrique (v. 42-47), Claudien met sous les du lecteur Honorius contemplant du haut du Palatin la vue sur les temples qui protègent Rome et en particulier sur le Capitole. Cette mise en scène du pouvoir se construit autour du constat qu' Honorius a non seulement rétabli mais respecté la légalité républicaine . Pour le dire, Claudien recourt à un jeu d'échos littéraires et de reprise quasi à l'identique (v. 5-10) : … Neque enim Campus sollemnis et urna luditur in morem, species nec dissona coetu aut peregrina nitet simulati iuris imago. Indigenas habitus natiua Palatia sumunt et, patriis plebem castris sociante Quirino, Mars Augusta sui renouat suffragia Campi. … On ne se moque plus selon l'usage Du Champ et de l'urne annuelle ; aucun visage dissonant Dans l'assemblée, aucune image d'étrangers qui simulent le droit. Notre Palatin ancestral prend son habit originel; Quirinus associe la plèbe aux troupes nationales Et Mars renouvelle en son Champ le suffrage impérial . (Traduction J.L. Charlet). Ces quelques vers renvoient en effet au passage du livre V du Bellum ciuile de Lucain qui accuse César d'avoir manipulé les institutions républicaines (V 392-394) : Fingit solemnia Campus et non admissae dirimit suffragia plebis decantatque tribus et uana uersat in urna. Le Champ de Mars ne garde des élections annuelles que l'apparence : il dépouille les suffrages de la plèbe qu'il a écartée ; il appelle les tribus et agite leur nom dans une urne vide. Le rappel du républicanisme de Lucain vient mettre en lumière l'anti-modèle que constitue César mais également Auguste qui ont détourné les usages politiques pour des régimes expressément condamnables. Ce retour à une forme de légalité républicaine est indissociable à la fois du culte de Fortuna Redux et à la prise d'auspices depuis le Palatin, donc à des cultes et des pratiques spécifiquement païennes, ce qui en 404 est très audacieux. En effet, après la polémique sur l'affaire de l'autel de la Victoire, une telle démarche envoyait des signes très clairs à l'aristocratie païenne. Claudien pose en outre une affirmation politique essentielle à ses yeux : Rome est le centre, le zénith de l'Empire et ce n'est que lorsque l'empereur est lui-même au zénith qu'il peut assurer pleinement la felicitas de l'Empire. À cette condition, le Palatin, plus sûrement que le sanctuaire de Delphes pourra émettre des oracles et restera le séjour des dieux 15 . Dans cette optique la mention des jeux séculaires, antique tradition républicaine, invite le lecteur à comprendre que ce consulat marque l'avènement d'un nouvel âge d'or 16 : iam flauescentia centum messibus aestiuae detondent Gargara falces, spectatosque iterum nulli celebrantia ludos circumflexa rapit centenus saecula consul. … Voilà cent fois que les faux de l'été Ont rasé les moissons du blondissant Gargare Et que le centième consul entraîne le retour des siècles Qui célèbrent des jeux que nul ne reverra.(Traduction J.L. Charlet) D'autre part, puisque traditionnellement l'adventus de l'empereur est assimilé à celui d'un dieu, il faut assimiler Honorius à Jupiter qui est capable de faire renaître le monde, notamment grâce au mythe de Phaeton. Sur le Palatin, Claudien isole le palais qui domine la Rome païenne et victorieuse ainsi que les temples et statues qui montent la garde comme s'il s'agissait du feu sacré. De ce point de vue, l'audace de Claudien vient du fait qu'il mentionne le Capitole alors que les empereurs chrétiens n'y allaient plus mais il le mentionne indirectement en utilisant le truchement d'une oeuvre d'art (les statues des géants, vaincus par Jupiter qui semblent tomber du temple de Jupiter Capitolin v. 45) mais on comprend aisément qu'Honorius les voit (uidet), signe de sa proximité avec le lieu. Ces quelques vers consacrés à la description du Palatin et du Capitole ne sont pas qu'une simple ekphrasis soulignant la beauté et la majesté de Rome, ils interviennent dans le processus de légitimation du pouvoir, d'un pouvoir tel que l'entend Claudien via Honorius, à savoir un pouvoir dans la lignée de celui incarné par Trajan. Pour renforcer cette affirmation, le poète convoque à nouveau la dimension mythique de Rome, Roma Aeterna parce que, pour notre poète qui vit 15

À

  la lecture de cette description on mesure l'audace de Claudien : le poète mentionne le Capitole alors que les empereurs chrétiens n'y allaient plus mais il le mentionne indirectement en utilisant le truchement d'une oeuvre d'art (les statues des géants, vaincus par Jupiter qui semblent tomber du temple de Jupiter Capitolin v 45 Tarpeia rupes étant une métonymie poétique pour désigner le Capitole ), ce autorise une description plus floue et moins évidente à identifier mais on comprend aisément qu'Honorius les voit (uidet), signe de sa proximité avec le lieu. Ces quelques vers consacrés à la description du Palatin et du Capitole ne sont pas qu'une simple ekphrasis soulignant la beauté et la majesté de Rome, ils interviennent dans le processus de légitimation du pouvoir, d'un pouvoir tel que l'entend Claudien via Honorius. Pour cela le poète convoque la dimension mythique de Rome, Roma Aeterna parce que la réflexion sur l'éternité de Rome est indissociable de la question religieuse et politique. Ainsi, sous la plume de nos auteurs, lorsque Constance ou Théodose entrent triomphalement dans Rome, et qu'ils évitent le Capitole, ils font acte de militantisme, comme l'on dirait aujourd'hui. Non seulement il s'agit de neutraliser l'aspect païen de l'aduentus mais aussi, en évinçant complètement le rituel lié à ce lieu, à faire émerger une cérémonie complètement chrétienne. De ce fait, au début du Ve siècle, l'abandon du Capitole et des anciens rites païens de l'adventus est consommé. Il ne fait nul doute que l'abandon du Capitole a été perçu comme gênant, en tout cas par nos deux auteurs. Mais face à ces choix impériaux, soutenus par les évêques qui s'invitent, au IVème siècle particulièrement, dans les cérémonies publiques et d'aduentus, s'observe un silence embarrassé. Peu de voix critiques se font entendre pas même celle d'un païen convaincu, voire enragé, selon certains, comme Rutilius. peut-être est-ce là le signe que la réalité matérielle de Rome tend à s'effacer et à s'estomper au profit du concept, le Prince et la cité terrestre qui lui est attachée tendent en cette fin du IVème siècle à se dématérialiser, la cité terrestre cédant le pas à la cité de Dieu.

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  Claudien 9 , grec d'Alexandrie écrit en latin entre 394 et 404, poète officiel de la cour d'Occident et engagé dans la militia de Stilicon, dont il défendit avec éclat la politique. Il fut le chantre inlassable des qualités du régent Stilicon. Son succès fut immédiat mais il disparut précocement et de manière mystérieuse.

	Nos deux auteurs écrivent pour un public particulier : qu 'il soit converti au christianisme ou non,
	il était constitué d'une élite conservatrice, passionnément attachée à son passé.

  Les visites impériales étant réglées par un cérémonial quasi-immuable 11 , leur description comporte nécessairement des éléments riches de symbolisme politique voire religieux. En outre, parce qu'elles relèvent du rite, elles font également acte d'institution. Pour nos deux auteurs en tout cas, la description de Rome dans l'aduentus est nécessairement un moyen de souligner sa puissance : selon eux, quels que soient les efforts des empereurs chrétiens pour faire de Constantinople la nouvelle Rome, l'entreprise est vouée à l'échec, on ne peut refaire une ville qui a été choisie par les dieux et qui existe pour l'éternité. Ce qui confère réellement au à chaque jointure, à chaque articulation du tronc ou des membres, étaient composées d'un tissu de mailles d'acier si déliées et si flexibles, que toute l'enveloppe de métal adhérait exactement au corps sans gêner aucun de ses mouvements. Un tonnerre d'acclamations fit alors répéter le nom d'Auguste à l'écho des monts et des rivages. Constance en fut un instant troublé, sans quitter toutefois cette attitude immobile qu'il avait constamment montrée aux provinces. Se baissant, tout petit qu'il était, pour passer sous les portes les plus hautes, il portait toujours le regard devant lui, ne tournant non plus la tête ni les yeux que si son col eût été contenu entre des éclisses. On eût dit une statue. Nul ne le vit faire un seul mouvement de corps aux cahots de son char, ni se moucher, ni cracher, ni remuer un doigt. C'était une affectation sans doute; mais elle dénotait chez lui, en ce qui touche à la commodité personnelle, une abnégation bien peu commune, ou plutôt qui n'appartenait qu'à lui. J'ai, je crois, dit en son lieu qu'il s'était, depuis son avènement, imposé comme loi de ne faire monter personne avec lui dans sa voiture, et de ne souffrir aucun homme privé, comme son collègue au consulat; condescendance de la grandeur assez commune chez d'autres têtes couronnées, mais où sa vanité ombrageuse ne voyait qu'une dérogation. Rome, une cité éblouissante Enfin le voilà dans cette Rome, sanctuaire du courage et de la grandeur. Arrivé au Forum, et contemplant du haut de la tribune ce majestueux foyer de l'antique domination romaine, il reste un moment frappé de stupeur. Ses yeux, de quelque côté qu'ils se tournent,

Prince sa légitimité pour nos auteurs, c'est de venir à Rome. Cette légitimité est d'ordre cosmique et le Prince par sa nature solaire est à sa vraie place

(v.18-25)

lorsqu'il est à Rome, centre du monde conquis et pacifié que l'Vrbs éclaire de ses rayons. Par ailleurs, le voyage à Rome est conçu comme l'affirmation d'une légitimité impériale qui ne va pas nécessairement de soi. a. Le récit d'Ammien, Res Gestae, XVI, 10 : Ce fut donc sous la seconde préfecture d'Orfitus que Constance, dans toute la vanité de sa gloire, traversa

Ocricule avec un cortège formidable, composé comme une armée; objet de stupeur pour tous ceux qui le virent, et dont nul ne pouvait détacher les yeux. Quand il approcha de la Ville, le sénat vint lui rendre ses devoirs. Promenant un oeil de satisfaction sur ces vénérables rejetons de l'antique souche patricienne, il lui sembla, non pas comme à Cinéas, l'envoyé du roi Pyrrhus, voir devant lui une assemblée de rois, mais plutôt le conseil du monde entier. Ses regards se reportant sur les flots du peuple, il ne pouvait revenir de son étonnement au spectacle de cet universel rendezvous du genre humain. Lui cependant, précédé de bataillons nombreux aux enseignes déployées, comme s'il se fût agi de terrifier ou le Rhin ou l'Euphrate, s'avançait seul sur un char d'or, où resplendissaient à l'envi les pierres les plus précieuses. Tout autour on voyait flotter les dragons attachés à des hampes incrustées de pierreries, et dont la pourpre, gonflée par l'air qui s'engouffrait dans leurs gueules béantes, rendait un bruit assez semblable aux sifflements de colère du monstre, tandis que leurs longues queues se déroulaient au gré du vent. Des deux côtés du char paraissait une file de soldats, le bouclier au bras, le casque en tête, la cuirasse sur la poitrine; armes étincelantes, dont les reflets éblouissaient les yeux. Venaient ensuite des détachements de cataphractes ou "clibanares", comme les appellent les Perses; cavaliers armés de pied en cap, que l'on eût pris pour autant de bronzes équestres sortis de l'atelier de Praxitèle. Les parties de l'armure de ces guerriers 11 L'apparat impérial de ces cérémonies hérite des composantes rituelles de l'époque classique mais avec une interprétation plus acceptable pour le contexte religieux de cette époque. correspondant

Voir les analysesde Alföldi 49, 1934de Alföldi 49, , et 1935, 1-171. , 1-171.

Pour cette polémique, voir R.Lizzi-Testa, 2014, 251-262.

Sous Odoacre et Theodoric, le sénat romain, majoritairement chrétien, avait émis des monnaies de bronze sur une face Roma Inuicta et sur l'autre les jumeaux légendaires.