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synced 2026-02-09 02:20:17 +01:00
intégration formulaire avec l'api
This commit is contained in:
Quentin Roussel
@@ -1,5 +1,6 @@
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||||
#Emplacements des fichiers contenants le lexique et les avis
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||||
lexiconPath = r"C:\Users\kesha\Desktop\TelecomParis\PACT\fr_lexicon.txt"
|
||||
# lexiconPath = r"C:\Users\kesha\Desktop\TelecomParis\PACT\fr_lexicon.txt"
|
||||
lexiconPath = "fr_lexicon.txt"
|
||||
|
||||
#Création d'une liste de listes ordonnée alphabétiquement pour ne pas
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#avoir à chercher un mot d'un avis dans le lexique en entier à chaque fois.
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@@ -66,7 +67,7 @@ def isNegative(sentence):
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return True
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return False
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def ReviewAnalyzer(review):
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||||
def reviewAnalyzer(review):
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reviewScore = 0
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#miniKey donne les mots-clé contenus dans l'avis en train d'être analysé
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@@ -75,7 +76,7 @@ def ReviewAnalyzer(review):
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### Recherche de mots positifs/négatifs ###
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||||
#On découpe l'avis en une liste de phrases
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sentences = Review.split('.')
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sentences = review.split('.')
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for sent in sentences:
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#On découpe la phrase en une liste de mots
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||||
@@ -99,3 +100,6 @@ def ReviewAnalyzer(review):
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#Sur demande de Quentin: on ne renvoie que le score de l'avis pour l'instant
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||||
return(reviewScore)
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||||
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print(reviewAnalyzer("Je n'ai pas passé un mauvais moment."))
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||||
@@ -1,412 +0,0 @@
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||||
{
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||||
"cells": [
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 39,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"#pip install unidecode\n",
|
||||
"#pip install dataclass\n",
|
||||
"#pip install nltk\n",
|
||||
"#import os\n",
|
||||
"#from unidecode import unidecode\n",
|
||||
"#import nltk\n",
|
||||
"#from dataclasses import dataclass"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Première partie : presentation du problème et du materiel\n",
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||||
"\n",
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||||
"Nous cherchons a attribuer à une liste d'avis laissés un score global de satisfaction, ainsi qu'un score de satisfaction concernant chaque point pour lequel il sera particulierement interessant de se pencher (par exemple le delais d'attente dans un parc d'attraction ou la propreté dans un hotel).\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"Nous allons pour cela utiliser une base de mots français associés chacun a un score de positivité, ainsi qu'une liste d'avis concernant le musée du Louvre.\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 40,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"#Emplacmement du fichier contenant des mots francais associés a une score sous la forme\n",
|
||||
"#mot1->son score\n",
|
||||
"#mot2->son score\n",
|
||||
"#mot3->son score ...\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"lexiconPath = r\"fr_lexicon.txt\" \n",
|
||||
"nomsCommunsPath= r\"mots-communs.txt\"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"#Emplacmement du fichier contenant des des avis sur le musée du Louvre sous la forme\n",
|
||||
"#Avis1\n",
|
||||
"#//Avis2\n",
|
||||
"#//Avis3 ...\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"reviewPath = r\"LouvreAvis.txt\""
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"Nous créons une liste de listes ordonnée alphabétiquement pour ne pas avoir à chercher un mot d'un avis dans le lexique en entier à chaque fois. La dernière case correspond aux expressions n'étant pas des mots."
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 41,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"scoreWords = open(lexiconPath, \"r\")\n",
|
||||
"scoreTable = [[] for i in range(27)]\n",
|
||||
"line = scoreWords.readline()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"#Fonction d'ajout d'une paire mot-score par ordre alphabétique avec les\n",
|
||||
"#expressions n'étant pas des mots à la dernière case.\n",
|
||||
"#L'indice de la bonne case est trouvée avec le code ASCII en minuscule\n",
|
||||
"#(a vaut 97 et z vaut 122)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"def add(scoreword):\n",
|
||||
" if (ord(scoreword[0][0]) < 97 or ord(scoreword[0][0]) > 122):\n",
|
||||
" scoreTable[26].append(scoreword)\n",
|
||||
" else:\n",
|
||||
" scoreTable[ord(scoreword[0][0])-97].append(scoreword)\n",
|
||||
" \n",
|
||||
"#Ajout des paires mot-score dans scoreTable\n",
|
||||
"while (line != ''):\n",
|
||||
" line = line.strip().split(\"->\")\n",
|
||||
" add([line[0].lower(), float(line[1])])\n",
|
||||
" line = scoreWords.readline()\n",
|
||||
"scoreWords.close()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"print(line)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 42,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"['abandon', -2.4]\n",
|
||||
"['abandonnant', -1.6]\n",
|
||||
"['abandonne', -1.3]\n",
|
||||
"['badass', 1.4]\n",
|
||||
"['badin', 1.2]\n",
|
||||
"['badine', 1.2]\n",
|
||||
"['cachant', -1.2]\n",
|
||||
"['cache', -0.7]\n",
|
||||
"['cachent', -0.7]\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"for i in range (3):\n",
|
||||
" print(scoreTable[i][0])\n",
|
||||
" print(scoreTable[i][1])\n",
|
||||
" print(scoreTable[i][2])"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Deuxieme partue : analyse d'avis"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 57,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stderr",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"C:\\Users\\yanni\\anaconda3\\lib\\site-packages\\sklearn\\utils\\deprecation.py:87: FutureWarning: Function get_feature_names is deprecated; get_feature_names is deprecated in 1.0 and will be removed in 1.2. Please use get_feature_names_out instead.\n",
|
||||
" warnings.warn(msg, category=FutureWarning)\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"file = open(reviewPath, \"r\", encoding='UTF-8')\n",
|
||||
"reviews = (file.read()).split('//')\n",
|
||||
" \n",
|
||||
"import pandas as pd\n",
|
||||
"from sklearn.feature_extraction.text import *\n",
|
||||
"dataset = reviews\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"mots_communs=[\"\"]\n",
|
||||
" \n",
|
||||
"tfIdfVectorizer=TfidfVectorizer(use_idf=True)\n",
|
||||
"tfIdf = tfIdfVectorizer.fit_transform(dataset)\n",
|
||||
"df = pd.DataFrame(tfIdf[0].T.todense(), index=tfIdfVectorizer.get_feature_names(), columns=[\"TF-IDF\"])\n",
|
||||
"df = df.sort_values('TF-IDF', ascending=False)\n",
|
||||
"liste = df.head(50)\n",
|
||||
"listeMotsTFIDF=list(liste.index)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"\n",
|
||||
"\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": null,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": []
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 58,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [
|
||||
{
|
||||
"name": "stdout",
|
||||
"output_type": "stream",
|
||||
"text": [
|
||||
"\n",
|
||||
" \n",
|
||||
" mots dans mots communs \n",
|
||||
" \n",
|
||||
" ['homme', 'le', 'de', 'est', 'pas', 'peu', 'un', 'une', 'la', 'des', 'mari', 'femme', 'jour', 'mer', 'temps', 'main', 'chose', 'vie', 'yeux', 'heure', 'enfant', 'fois', 'moment', 'tête', 'père', 'fille', 'coeur', 'an', 'terre', 'dieu', 'monsieur', 'voix', 'maison', 'coup', 'air', 'mot', 'ami', 'porte', 'amour', 'pied', 'pays', 'ciel', 'frère', 'regard', 'âme', 'côté', 'ville', 'rue', 'soir', 'chambre', 'pas', 'soleil', 'roi', 'état', 'corps', 'bras', 'parti', 'année', 'visage', 'lettre', 'franc', 'fond', 'force', 'effet', 'saint', 'idée', 'mois', 'fils', 'raison', 'point', 'personne', 'peuple', 'fait', 'parole', 'guerre', 'pensée', 'affaire', 'matin', 'pierre', 'doute', 'front', 'ombre', 'part', 'maître', 'besoin', 'question', 'peine', 'madame', 'sorte', 'figure', 'droit', 'bout', 'bois', 'mari', 'feu', 'partie', 'face', 'mouvement', 'arbre', 'cas', 'mur', 'ordre', 'est', 'travers', 'instant', 'façon', 'oeil', 'forme', 'cheveu', 'suite', 'être', 'nature', 'or', 'pouvoir', 'bouche', 'sens', 'cri', 'espèce', 'cheval', 'loi', 'ministre', 'société', 'politique', 'oreille', 'fortune', 'compte', 'manier', 'action', 'garçon', 'exemple', 'premier', 'projet', 'étude', 'journal', 'geste', 'situation', 'oiseau', 'siècle', 'million', 'groupe', 'centre', 'chien', 'peau', 'reste', 'nombre', 'mesure', 'article', 'vue', 'âge', 'système', 'rêve', 'rapport', 'soldat', 'lèvre', 'signe', 'vérité', 'dos', 'dame', 'doigt', 'objet', 'fer', 'lendemain', 'train', 'papa', 'secret', 'haut', 'vieillard', 'docteur', 'ton', 'jambe', 'minute', 'nuage', 'présence', 'épaule', 'feuille', 'résultat', 'hôtel', 'semaine', 'forêt', 'qualité', 'prince', 'bien', 'médecin', 'volonté', 'seigneur', 'ligne', 'condition', 'classe', 'voyage', 'présent', 'CommonWords1.txt', 'tout', 'même', 'autre', 'seul', 'jeune', 'premier', 'quel', 'dernier', 'blanc', 'vrai', 'toute', 'rouge', 'humain', 'général', 'français', 'politique', 'bleu', 'social', 'certain', 'différent', 'ne', 'pas', 'si', 'là', 'même', 'tout', 'encore', 'aussi', 'alors', 'non', 'très', 'ainsi', 'ici', 'oui', 'déjà', 'tant', 'enfin', 'maintenant', 'point', 'presque', 'ailleurs', \"aujourd'hui\", 'autour', 'dessus', 'comme', 'comment', 'autant', \"d'abord\", 'surtout', 'cependant', 'pourtant', 'ci', 'vraiment', 'bientôt', 'partout', 'debout', 'plutôt', 'combien', 'hier', 'parfois', 'et', 'que', 'comme', 'mais', 'ou', 'quand', 'si', 'puis', 'donc', 'car', 'ni', 'parce que', 'pourquoi', 'lorsque', 'tandis que', 'puisque', 'comment', 'soit', 'or', 'le', 'un', 'son', 'ce', 'du', 'au', 'de', 'mon', 'leur', 'notre', 'votre', 'quelque', 'ton', 'tout', 'chaque', 'aucun', 'tel', 'certain', 'plusieurs', \"d'autres\", 'deux', 'cent', 'mille', 'trois', 'quatre', 'vingt', 'cinq', 'dix', 'neuf', 'six', 'huit', 'sept', 'trente', 'quarante', 'cinquante', 'quinze', 'douze', 'un', 'à', 'en', 'dans', 'pour', 'par', 'sur', 'avec', 'sans', 'sous', 'après', 'entre', 'vers', 'chez', 'jusque', 'contre', 'devant', 'depuis', 'pendant', 'avant', 'voilà', 'près', 'dès', 'malgré', 'voici', 'selon', 'derrière', 'parmi', 'afin de', 'auprès', 'quant à', 'hors', 'durant', 'grâce', 'il', 'je', 'se', 'qui', 'elle', 'ce', 'le', 'que', 'vous', 'me', 'on', 'lui', 'nous', 'y', 'en', 'où', 'tu', 'moi', 'te', 'celui', 'dont', 'tout', 'ça', 'cela', 'autre', 'un', 'toi', 'lequel', 'leur', 'quoi', \"l'un\", 'chacun', 'auquel', \"quelqu'un\", \"d'autres\", 'ceci', \"l'une\", 'soi', 'sien', 'mien', 'aucu']\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" \n",
|
||||
" mots dans khey de base \n",
|
||||
" \n",
|
||||
" ['attente', \"d'attente\", 'queue', 'patienter', 'patience', 'patient', 'patients', 'patiente', 'patientes', 'impolitesse', 'impolie', 'impolies', 'impoli', 'impolis', 'gentillesse', 'amabilité', 'aimable', 'aimables', 'gentil', 'gentils', 'gentille', 'gentilles', 'personnel', 'sales', 'sale', 'saleté', 'propre', 'propres', 'propreté', 'acceuil', 'prix', 'cher', 'chers', 'chère', 'chères', 'onéreux', 'onéreuse', 'onéreuses', 'abordable', 'raisonnable', 'raisonnables', 'accessible', 'accessibilité', 'orienter', 'employé', 'employés', 'employées', 'employée', 'orientation', 'orienté', \"s'orienter\", 'désorienter', 'désorienté', 'désorientée', 'désorientés', 'désorientées', 'panneau', 'panneaux', 'signalétique', 'labyrinthe', 'perdu', 'perdus', 'perdue', 'perdues']\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" \n",
|
||||
" mots dans listeMotsTFIDF sans les mots communs \n",
|
||||
" \n",
|
||||
" ['regardé', 'venu', 'trouve', 'travaillant', 'carte', 'securitas', 'richelieu', 'responsable', '10h30', 'public', 'escalator', 'grossièrement', 'handicapé', 'paris', 'inadmissible', 'jo', 'niveau', 'lamentable', 'montant', 'rendu', 'accueillis', 'épouse', 'accueil', 'agente', 'accéder', 'arrivée', 'sécurité', 'heureusement', 'avait', 'été', 'avons', 'faire']\n",
|
||||
"\n",
|
||||
" \n",
|
||||
" mots dans keys \n",
|
||||
" \n",
|
||||
" ['attente', \"d'attente\", 'queue', 'patienter', 'patience', 'patient', 'patients', 'patiente', 'patientes', 'impolitesse', 'impolie', 'impolies', 'impoli', 'impolis', 'gentillesse', 'amabilité', 'aimable', 'aimables', 'gentil', 'gentils', 'gentille', 'gentilles', 'personnel', 'sales', 'sale', 'saleté', 'propre', 'propres', 'propreté', 'acceuil', 'prix', 'cher', 'chers', 'chère', 'chères', 'onéreux', 'onéreuse', 'onéreuses', 'abordable', 'raisonnable', 'raisonnables', 'accessible', 'accessibilité', 'orienter', 'employé', 'employés', 'employées', 'employée', 'orientation', 'orienté', \"s'orienter\", 'désorienter', 'désorienté', 'désorientée', 'désorientés', 'désorientées', 'panneau', 'panneaux', 'signalétique', 'labyrinthe', 'perdu', 'perdus', 'perdue', 'perdues', 'regardé', 'venu', 'trouve', 'travaillant', 'carte', 'securitas', 'richelieu', 'responsable', '10h30', 'public', 'escalator', 'grossièrement', 'handicapé', 'paris', 'inadmissible', 'jo', 'niveau', 'lamentable', 'montant', 'rendu', 'accueillis', 'épouse', 'accueil', 'agente', 'accéder', 'arrivée', 'sécurité', 'heureusement', 'avait', 'été', 'avons', 'faire']\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"#print(listeMotsTFIDF)\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"print(\"\\n \\n mots dans mots communs \\n \\n\", motsCommuns) \n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"#liste (partielle) de mots-clé pertinents pour un musée\n",
|
||||
"keys=['attente', \"d'attente\", 'queue', 'patienter', 'patience', 'patient',\n",
|
||||
" 'patients', 'patiente', 'patientes',\n",
|
||||
" 'impolitesse' ,'impolie', 'impolies', 'impoli', 'impolis',\n",
|
||||
" 'gentillesse', 'amabilité', 'aimable', 'aimables','gentil', 'gentils',\n",
|
||||
" 'gentille', 'gentilles', 'personnel',\n",
|
||||
" 'sales', 'sale', 'saleté', 'propre', 'propres', 'propreté',\n",
|
||||
" 'acceuil', 'prix', 'cher', 'chers', 'chère', 'chères',\n",
|
||||
" 'onéreux', 'onéreuse', 'onéreuses', 'abordable',\n",
|
||||
" 'raisonnable', 'raisonnables', 'accessible', 'accessibilité', 'orienter','employé',\n",
|
||||
" 'employés', 'employées', 'employée',\n",
|
||||
" 'orientation', 'orienté', \"s'orienter\",\n",
|
||||
" 'désorienter', 'désorienté', 'désorientée', 'désorientés', 'désorientées',\n",
|
||||
" 'panneau', 'panneaux', 'signalétique', 'labyrinthe',\n",
|
||||
" 'perdu', 'perdus', 'perdue', 'perdues']\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"print(\"\\n \\n mots dans khey de base \\n \\n\", keys) \n",
|
||||
"\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"file = open(nomsCommunsPath, \"r\")\n",
|
||||
"motsCommuns = file.readlines()\n",
|
||||
"file.close()\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"for i in range (len(motsCommuns)) :\n",
|
||||
" motsCommuns[i] = motsCommuns[i][:-1]\n",
|
||||
" \n",
|
||||
"for mot in listeMotsTFIDF :\n",
|
||||
" if mot in motsCommuns :\n",
|
||||
" listeMotsTFIDF=[i for i in listeMotsTFIDF if i!=mot]\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"for mot in listeMotsTFIDF :\n",
|
||||
" if not mot in keys :\n",
|
||||
" keys.append(mot)\n",
|
||||
"print(\"\\n \\n mots dans listeMotsTFIDF sans les mots communs \\n \\n\", listeMotsTFIDF) \n",
|
||||
"print(\"\\n \\n mots dans keys \\n \\n\", keys)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 59,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"#Tableau de paires mots-clé, score associé\n",
|
||||
"keyWords = []\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"#Score moyen d'un avis\n",
|
||||
"averageScore = 0\n",
|
||||
"\n",
|
||||
"#Fonction de recherche d'un mot d'un avis parmis le lexique\n",
|
||||
"def search(word):\n",
|
||||
" if (len(word) != 0):\n",
|
||||
" if (ord(word[0]) < 97 or ord(word[0]) > 122):\n",
|
||||
" mots = list(e[0] for e in scoreTable[26])\n",
|
||||
" if (word in mots):\n",
|
||||
" return([word, scoreTable[26][mots.index(word)][1]])\n",
|
||||
" else:\n",
|
||||
" return(-1)\n",
|
||||
" mots = list(e[0] for e in scoreTable[ord(word[0])-97])\n",
|
||||
" if (word in mots):\n",
|
||||
" return([word, scoreTable[ord(word[0])-97][mots.index(word)][1]])\n",
|
||||
" return(-1)"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 60,
|
||||
"metadata": {
|
||||
"scrolled": true
|
||||
},
|
||||
"outputs": [],
|
||||
"source": [
|
||||
"for Review in reviews:\n",
|
||||
" #print(Review)\n",
|
||||
" reviewScore = 0\n",
|
||||
" miniKey = []\n",
|
||||
" #recherche de mots positifs/négatifs\n",
|
||||
" review = list(e.strip(',.') for e in Review.split())\n",
|
||||
" for Word in review:\n",
|
||||
" word = Word.lower()\n",
|
||||
" temp = search(word)\n",
|
||||
" #recherche d'un éventuel mot-clé associé à ce caractère positif/négatif\n",
|
||||
" if (temp != -1):\n",
|
||||
" for key in keys:\n",
|
||||
" if (key in review):\n",
|
||||
" cles = list(e[0] for e in keyWords)\n",
|
||||
" if (key in cles):\n",
|
||||
" keyWords[cles.index(key)][1] += temp[1]\n",
|
||||
" else:\n",
|
||||
" keyWords.append([key, temp[1]])\n",
|
||||
" miniKey.append(key)\n",
|
||||
" reviewScore += temp[1]\n",
|
||||
" averageScore += reviewScore\n",
|
||||
" #Caractéristique de l'avis analysé\n",
|
||||
" miniKey = set(miniKey)\n"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "markdown",
|
||||
"metadata": {},
|
||||
"source": [
|
||||
"# Troisiere partie : affichage des resultats"
|
||||
]
|
||||
},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
||||
"execution_count": 61,
|
||||
"metadata": {},
|
||||
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|
||||
{
|
||||
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|
||||
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|
||||
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|
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|
||||
"[['regardé', -0.7999999999999998], ['venu', -0.7999999999999998], ['trouve', -0.7999999999999998], ['carte', -0.7999999999999998], ['responsable', -0.7999999999999998], ['10h30', -0.7999999999999998], ['public', -0.7999999999999998], ['escalator', -0.7999999999999998], ['grossièrement', -0.7999999999999998], ['handicapé', -0.7999999999999998], ['inadmissible', -0.7999999999999998], ['niveau', -0.7999999999999998], ['lamentable', -0.7999999999999998], ['montant', -0.7999999999999998], ['rendu', -0.7999999999999998], ['accueillis', -0.7999999999999998], ['épouse', -0.7999999999999998], ['agente', -0.7999999999999998], ['accéder', -0.8999999999999999], ['sécurité', 2.4], ['heureusement', -0.7999999999999998], ['avait', 6.6], ['été', -0.8999999999999999], ['avons', 4.800000000000001], ['faire', 5.300000000000001], ['cher', -0.5000000000000002], ['orientation', -0.5000000000000002], ['abordable', 2.4000000000000004], ['personnel', 2.1999999999999997], [\"s'orienter\", 4.5], ['chères', -2.4], ['queue', -0.09999999999999876], ['orienter', -0.30000000000000004], ['prix', 7.4], ['raisonnable', 7.4], [\"d'attente\", 0.9000000000000012]]\n",
|
||||
"Nombre d'avis: 23\n",
|
||||
"Score moyen d'un avis: 1.6478260869565218\n"
|
||||
]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"source": [
|
||||
"averageScore /= len(reviews)\n",
|
||||
"print(\"Format: [[Mot-clé, score associé]]\")\n",
|
||||
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|
||||
"print(\"Nombre d'avis: \", len(reviews))\n",
|
||||
"print(\"Score moyen d'un avis: \", averageScore)"
|
||||
]
|
||||
},
|
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{
|
||||
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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|
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},
|
||||
{
|
||||
"cell_type": "code",
|
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"execution_count": null,
|
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"metadata": {},
|
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"source": []
|
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|
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],
|
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9098
code/Traitement Langage Naturel/fr_lexicon.txt
Normal file
9098
code/Traitement Langage Naturel/fr_lexicon.txt
Normal file
File diff suppressed because it is too large
Load Diff
@@ -1,382 +0,0 @@
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vraiment
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son
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de
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certain
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se
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elle
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le
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que
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vous
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me
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lui
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nous
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en
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où
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tu
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moi
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te
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celui
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dont
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cela
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un
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@@ -5,13 +5,14 @@
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|
||||
<option value="six">6</option>
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<option value="sept">7</option>
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<option value="huit">8</option>
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<option value="neuf">9</option>
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<option value="dix">10</option>
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<option value="0">0</option>
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||||
<option value="1">1</option>
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<option value="2">2</option>
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<option value="3">3</option>
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||||
<option value="4">4</option>
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||||
<option value="5">5</option>
|
||||
<option value="6">6</option>
|
||||
<option value="7">7</option>
|
||||
<option value="8">8</option>
|
||||
<option value="9">9</option>
|
||||
<option value="10">10</option>
|
||||
</select>
|
||||
</p>
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||||
</div> -->
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||||
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||||
<div class="col-md-6 offset-md-3 form-input">
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||||
<label for="commentaire">Commentaire : </label><br>
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||||
<textarea name="commentaire" id="ameliorer"></textarea>
|
||||
</div>
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||||
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||||
<div class="col-md-6 offset-md-3">
|
||||
<p class="commentaire">
|
||||
<label for="commentaire">Commentaire : </label><br>
|
||||
<textarea name="ameliorer" id="ameliorer"></textarea>
|
||||
</p>
|
||||
</div>
|
||||
|
||||
<div class="col-md-6 offset-md-3">
|
||||
<p class="bonheur">
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||||
<label for="bonheur"> Placez votre humeur sur cette barre du bonheur : </label><br>
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||||
<input type="range">
|
||||
</p>
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</div>
|
||||
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||||
<div class="col-md-6 offset-md-3">
|
||||
<input type="submit" class="envoyer btn btn-primary btn-lg w-100" value="Envoyer">
|
||||
@@ -104,7 +104,7 @@
|
||||
</p>
|
||||
</div>
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||||
</footer>
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||||
<script src="main.js"></script>
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||||
</body>
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||||
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||||
</html>
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||||
21
code/formulaire/main.js
Normal file
21
code/formulaire/main.js
Normal file
@@ -0,0 +1,21 @@
|
||||
document.getElementById("form").addEventListener("submit", function (event) {
|
||||
let payload = {}
|
||||
event.preventDefault();
|
||||
let data = new FormData(event.target);
|
||||
data.append("note", parseInt(document.getElementById("note-range").value))
|
||||
data.append("source","website")
|
||||
let urlEncoded = new URLSearchParams(Object.fromEntries(data.entries()))
|
||||
fetch("http://localhost:8080/add_review", {
|
||||
method: "POST",
|
||||
headers:{
|
||||
'Content-Type': 'application/x-www-form-urlencoded'
|
||||
},
|
||||
body: urlEncoded
|
||||
}).then(res => {
|
||||
document.location = "/merci.html";
|
||||
});
|
||||
});
|
||||
|
||||
document.getElementById("note-range").addEventListener("input", function (event) {
|
||||
document.getElementById("note-display").innerHTML = event.target.value;
|
||||
});
|
||||
@@ -3,6 +3,7 @@
|
||||
<title>Nom de l'exposition</title>
|
||||
<link href="style2.css" rel="stylesheet">
|
||||
<link href="https://cdn.jsdelivr.net/npm/bootstrap@5.3.0-alpha1/dist/css/bootstrap.min.css" rel="stylesheet" integrity="sha384-GLhlTQ8iRABdZLl6O3oVMWSktQOp6b7In1Zl3/Jr59b6EGGoI1aFkw7cmDA6j6gD" crossorigin="anonymous">
|
||||
<meta http-equiv="content-type" content="text/html; charset=utf-8" />
|
||||
</head>
|
||||
|
||||
<body>
|
||||
@@ -1,8 +1,28 @@
|
||||
/* .container{
|
||||
background-color: #FAEBD7;
|
||||
} */
|
||||
.form-input {
|
||||
font-size: 25px;
|
||||
border-top: 3px #6B8E23 solid;
|
||||
border-right: 3px #6B8E23 solid;
|
||||
border-bottom: 3px #6B8E23 solid;
|
||||
border-left: 3px #6B8E23 solid;
|
||||
border-radius: 10px;
|
||||
padding: 50px;
|
||||
display: flex;
|
||||
flex-direction: column;
|
||||
align-content: center;
|
||||
align-content: space-between;
|
||||
gap: 10px;
|
||||
align-content: space-around;
|
||||
margin-bottom: 10px;
|
||||
}
|
||||
|
||||
|
||||
.form-input > textarea {
|
||||
width: -moz-available;
|
||||
width: -webkit-fill-available;;
|
||||
}
|
||||
/*
|
||||
.sexe {
|
||||
font-size: 25px;
|
||||
border-top: 3px #6B8E23 solid;
|
||||
@@ -90,7 +110,7 @@
|
||||
|
||||
.end{
|
||||
background-color: #6B8E23;
|
||||
}
|
||||
} */
|
||||
|
||||
/* .banniere {
|
||||
padding: 100px;
|
||||
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