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Version réduite d'analyse d'avis demandée par Quentin pour le PAN3
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101
code/Traitement Langage Naturel/ScoreOnlyReviewAnalysis.py
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101
code/Traitement Langage Naturel/ScoreOnlyReviewAnalysis.py
Normal file
@@ -0,0 +1,101 @@
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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"
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#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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#La dernière case correspond aux expressions n'étant pas des mots.
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scoreWords = open(lexiconPath, "r")
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scoreTable = [[] for i in range(27)]
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line = scoreWords.readline()
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#Fonction d'ajout d'une paire mot-score par ordre alphabétique avec les
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#expressions n'étant pas des mots à la dernière case.
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#L'indice de la bonne case est trouvée avec le code ASCII en minuscule
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#(a vaut 97 et z vaut 122)
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def add(scoreword):
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if (ord(scoreword[0][0]) < 97 or ord(scoreword[0][0]) > 122):
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scoreTable[26].append(scoreword)
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else:
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scoreTable[ord(scoreword[0][0])-97].append(scoreword)
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#Ajout des paires mot-score dans scoreTable
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while (line != ''):
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line = line.strip().split("->")
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add([line[0].lower(), float(line[1])])
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line = scoreWords.readline()
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scoreWords.close()
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### Partie analyse d'avis ###
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#liste (partielle) de mots-clé pertinents pour un musée
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keys=['attente', "d'attente", 'queue', 'patienter', 'patience', 'patient',
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'patients', 'patiente', 'patientes', 'file', 'files',
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'impolitesse' ,'impolie', 'impolies', 'impoli', 'impolis',
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'gentillesse', 'amabilité', 'aimable', 'aimables','gentil', 'gentils',
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'gentille', 'gentilles', 'personnel',
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'sales', 'sale', 'saleté', 'propre', 'propres', 'propreté',
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'acceuil', 'prix', 'cher', 'chers', 'chère', 'chères',
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'onéreux', 'onéreuse', 'onéreuses', 'abordable',
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'raisonnable', 'raisonnables', 'accessible', 'accessibilité',
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'handicapé', 'handicapée', 'handicapés', 'handicapées', 'orienter','employé',
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'employés', 'employées', 'employée', 'agent', 'agente',
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'orientation', 'orienté', "s'orienter", 'dédale',
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'désorienter', 'désorienté', 'désorientée', 'désorientés', 'désorientées',
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'panneau', 'panneaux', 'signalétique', 'labyrinthe',
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'perdu', 'perdus', 'perdue', 'perdues',
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'toilettes',
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'restaurant', 'restaurants', 'restauration', 'manger', 'mangé', 'déjeuner', 'déjeuné']
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#Fonction de recherche d'un mot d'un avis parmis le lexique
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def search(word):
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if (len(word) != 0):
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if (ord(word[0]) < 97 or ord(word[0]) > 122):
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mots = list(e[0] for e in scoreTable[26])
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if (word in mots):
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return([word, scoreTable[26][mots.index(word)][1]])
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else:
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return(-1)
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mots = list(e[0] for e in scoreTable[ord(word[0])-97])
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if (word in mots):
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return([word, scoreTable[ord(word[0])-97][mots.index(word)][1]])
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return(-1)
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#Fonction déterminant si une phrase contient une négation et renvoyant un booléen
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def isNegative(sentence):
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if (('ne' in sentence) or ("n'" in sentence) or ("pas" in sentence)):
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return True
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return False
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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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miniKey = []
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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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for sent in sentences:
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#On découpe la phrase en une liste de mots
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sentence = list(e.strip(',.') for e in sent.split())
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for Word in sentence:
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#On met tout les mots en minuscule pour ne pas prendre en compte les majuscules
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word = Word.lower()
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temp = search(word)
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#recherche d'un éventuel mot-clé associé à ce caractère positif/négatif
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if (temp != -1):
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#On change la valeur du score associé au mot-clé
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#si la phrase contient une négation
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if (isNegative(sentence)):
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temp[1] = -temp[1]
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#Mise à jour du score de l'avis
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reviewScore += temp[1]
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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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