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Commited403a8

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Merge pull request#19 from ShortyLogos/final
Ajout args, 2 bd
2 parents913bb99 +0123967 commited403a8

File tree

8 files changed

+45
-25
lines changed

8 files changed

+45
-25
lines changed

‎c62/tp3/README.md‎

Lines changed: 18 additions & 6 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -5,21 +5,33 @@
55
+ Karl Marchand
66

77
##Commandes pour exécuter le logiciel:
8-
1. Générer la base de données (et la réinitialiser)
8+
###1. Générer la base de données (et la réinitialiser)
99
```
10-
python main.py -b
10+
python main.py -b --bd NOM_BD
1111
```
12+
---
1213

13-
2. Effectuer un entraînement et stocker les résultats
14+
###2. Effectuer un entraînement et stocker les résultats
1415
```
15-
python main.py -e -t TAILLE_FENETRE --enc ENCODAGE --chemin \texte\NOM_FICHIER.txt
16+
python main.py -e -t TAILLE_FENETRE --enc ENCODAGE --chemin \texte\NOM_FICHIER.txt --bd NOM_BD
1617
```
1718
*Note* : pour utiliser le mode verbeux (analyse des performances), ajouter l'argument -v.
1819

19-
3. Effectuer une recherche de synonymes
20+
---
21+
22+
###3. Effectuer une recherche de synonymes
2023
```
21-
python main.py -r -t TAILLE_FENETRE
24+
python main.py -r -t TAILLE_FENETRE --bd NOM_BD
2225
```
2326
*Notes* :
2427
+ Pour utiliser le mode verbeux (analyse des performances), ajouter l'argument -v. Valide pour la phase d'entraînement.
2528
+ Pour spécifier le chemin vers un autre fichier de*stopwords* que celui intégré par défaut, ajouter l'argument -s CHEMIN_DU_FICHIER
29+
30+
---
31+
32+
###4. Effectuer du partionnement à partir d'un ensemble de données
33+
```
34+
python main.py -c -t TAILLE_FENETRE -k NOMBRE_CLUSTERS -n NOMBRE_RESULTATS --bd NOM_BD
35+
```
36+
**Exemple :
37+
main.py -c -t 5 -k 10 -n 12 --bd juridique**

‎c62/tp3/dao.py‎

Lines changed: 2 additions & 2 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -4,8 +4,8 @@
44
importtraceback
55

66
classDao:
7-
def__init__(self,verbose:bool=False)->None:
8-
self.chemin_bd='./mainBD.db'
7+
def__init__(self,chemin:str,verbose:bool=False)->None:
8+
self.chemin_bd='./'+chemin+'.db'
99
self.__verbose=verbose
1010
self.__start_time_training=perf_counter()
1111

File renamed without changes.

‎c62/tp3/kmeans.py‎

Lines changed: 0 additions & 6 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -9,12 +9,6 @@
99
importnumpyasnp
1010
importrandom
1111

12-
# méthode qui sera utilisée par le main/argparse
13-
defpartionnement(bd:Dao,taille:int,k:int,nb_resultats:int):
14-
donnees_uniques,liste_cooccurrences=bd.obtenir_donnees(taille)
15-
kmeans=KMeans(k,liste_cooccurrences,donnees_uniques,nb_resultats)
16-
kmeans.equilibrer()
17-
1812
classKMeans:
1913
def__init__(self,k:int,liste_cooccurrences:list,donnees_uniques:dict,nb_resultats:int):
2014
self.__temps_completion=perf_counter()

‎c62/tp3/litteraire.db‎

97.9 MB
Binary file not shown.

‎c62/tp3/main.py‎

Lines changed: 10 additions & 4 deletions
Original file line numberDiff line numberDiff line change
@@ -2,6 +2,7 @@
22
fromtypingimportOptional,Sequence
33
fromentrainementimportEntrainement
44
frompredictionimportPrediction
5+
fromkmeansimportKMeans
56
fromoptionsimportgestion_arguments
67
fromdaoimportDao
78

@@ -26,7 +27,7 @@ def recherche(bd: Dao, taille: int, stopwords: str, verbose: bool, **kwargs: Opt
2627
mot,nbr_reponses,methode_choisie=str.lower(entree_utilisateur).split()
2728
predicteur.predire(mot,int(nbr_reponses),int(methode_choisie))
2829
exceptValueError:
29-
print('Vous devez entrer 3 arguments. Veuillez réessayer.')
30+
print("Vous devez entrer 3 arguments. Veuillez réessayer.")
3031
entree_utilisateur=input(prompt_utilisateur)
3132

3233
defreinitialise(bd:Dao,**kwargs:Optional[Sequence[str]])->None:
@@ -35,10 +36,15 @@ def reinitialise(bd: Dao, **kwargs: Optional[Sequence[str]]) -> None:
3536
bd.creer_tables()
3637
print("La base de données a été réinitialisée avec succès.")
3738

39+
defpartionnement(bd:Dao,taille:int,k:int,nb_resultats:int,**kwargs:Optional[Sequence[str]])->None:
40+
donnees_uniques,liste_cooccurrences=bd.obtenir_donnees(taille)
41+
kmeans=KMeans(k,liste_cooccurrences,donnees_uniques,nb_resultats)
42+
kmeans.equilibrer()
43+
3844
defmain(argv:Optional[Sequence[str]]=None)->int:
39-
arguments=gestion_arguments(entrainement,recherche,reinitialise,argv)
40-
withDao(arguments["verbose"])asbd:
41-
arguments['function'](bd,**arguments)
45+
arguments=gestion_arguments(entrainement,recherche,reinitialise,partionnement,argv)
46+
withDao(arguments["bd_name"],arguments["verbose"])asbd:
47+
arguments["function"](bd,**arguments)
4248
return0
4349

4450
if__name__=='__main__':

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