TAC

Ce répertoire contient le matériel pour le cours de "Traitement automatique de corpus" (STIC-B545) donné à l'ULB pour l'année académique 2022-2023.

Installation

1. Créez un compte Github et générez un fork du répertoire tac. Votre version du répertoire se trouvera alors à l'adresse https://github.com/<YOUR-GITHUB-ID>/tac
2. Téléchargez et installez une version récente de Python (>= 3.9)
   • !! Pour les utilisateurs Windows, au moment de l'installation, cochez la case "Add Python 3.XX to PATH" et préférez installer Python à la racine du disque (C:\Python310) via le custom install.
   • !! Si votre ordinateur ne supporte pas les versions récentes de Python, vous pouvez utiliser une machine virtuelle Docker. Vous trouverez les instructions ici
3. Téléchargez et installez Visual Studio Code
4. Téléchargez et installez Git
5. Dans Visual Studio Code, ouvrez un terminal (Terminal > New Terminal) et déplacez-vous dans le dossier qui contiendra les documents du cours (utilisez la commande cd)
6. Exécutez dans l'ordre les commandes suivantes:

Windows:

Set-ExecutionPolicy -Scope CurrentUser RemoteSigned
git clone https://github.com/<YOUR-GITHUB-ID>/tac
cd tac
pip install virtualenv
virtualenv tac_venv --python=python3
.\tac_venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
python -m spacy download fr_core_news_md

Linux / MacOS:

git clone https://github.com/<YOUR-GITHUB-ID>/tac
cd tac
pip install virtualenv
virtualenv tac_venv --python=python3 (ou: python3 -m venv tac_venv)
source tac_venv/bin/activate
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
python -m spacy download fr_core_news_md

7. Vous pouvez maintenant utiliser et exécuter le code qui se trouve dans les notebooks (fichiers .ipynb) en choisissant l'environnement tac_venv (en haut à droite de votre écran)

Module 1

s1_sql: requêtes dans une base de données SQL

s2_sparql: requêtes sur l'endpoint SPARQL de Wikidata

s3_api: requêtes sur les APIs OpenStreetMap et EUcountries

s4_scrape: scraping d'articles dans les archives du journal Le Soir

Module 2

s1_convert: conversion de fichiers .pdf en fichier .txt, et aggrégation en un long fichier texte

s2_explore: statistiques de fréquences de fichiers

s3_freq: Analyse des fréquences, des hapax, recherche des mots les plus longs...

Module 3

Extraction de mots-cls

s1_keyword: utilisation de YAKE pour extraire des keywords au sein de chacun des fichiers

s2_wordcloud: génération d'un nuage de mots

Reconnaissance d'entités nommées

s3_ner: reconnaissance d'entités à l'aide d'un modèle SpaCy

Analyse de sentiments

s4_sentiment: analyse de sentiment à l'aide de Textblob

Module 4

s1_classification: classification supervisée de textes

s2_clustering: clustering non supervisé à l'aide de K-means

s3_sentence_tokenizer: séparation de textes en phrases

s4_word_embeddings: exploration du modèle Word2Vec sur un corpus

Module 5

s1_language_detection: identification de la langue d'un texte

s2_machine_translation: traduction automatique à l'aide de modèle transformers

s3_anonymization: anonymisation/pseudonymisation de données with Faker

Module 6

s1_extraction: extraction de texte à partir de formats variés

s2_fuzzy_matching: correction d'erreurs OCR à l'aide de distances d'édition