partage/nlp_a2019_tp3
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HTML 4.9%
TeX 4.5%
Python 2.7%
Makefile 0.3%
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François Pelletier 59a5e53f33 ajout des png
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commentaires.ipynb préparation données terminée 2019-12-16 18:25:47 -05:00
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Makefile corrections pour que ça roule encore 2021-02-19 22:38:43 -05:00
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pretraitement.py préparation données terminée 2019-12-16 18:25:47 -05:00
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README.md corrections pour que ça roule encore 2021-02-19 22:38:43 -05:00
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traitement_commentaires.ipynb corrections pour que ça roule encore 2021-02-19 22:38:43 -05:00
transactions-on-speech-and-language-processing.csl ajout début du rapport 2019-12-19 00:25:23 -05:00
wn_pos_from_ud_pos.py ajout de plusieurs graphiques et métriques dans le rapport 2019-12-27 00:26:38 -05:00

README.md

Travail pratique 3

Cours: IFT-7022 Session: Automne 2019 Auteur: François Pelletier

Installation des dépendances du projet

Installer Anaconda3 depuis https://www.anaconda.com/distribution/#download-section

Installer ces paquets additionnels dans l'environnement

pip install newspaper3k
pip install emoji
pip install git+https://github.com/ClaudeCoulombe/FrenchLefffLemmatizer.git

Installations des dépendances de nltk

import nltk
nltk.download('wordnet')
nltk.download('omw')
nltk.download('punkt')

Obtenir CoreNLP

Télécharger CoreNLP depuis

https://stanfordnlp.github.io/CoreNLP/download.html

  • Le fichier principal: stanford-corenlp-full-2018-10-05.zip
  • Les fichiers de modèles pour le français, à mettre dans le même dossier que CoreNLP: stanford-french-corenlp-2018-10-05-models.jar

Démarrer le serveur CoreNLP

Exécuter cette commande dans le répertoire de CoreNLP

java -mx8g -cp "*" edu.stanford.nlp.pipeline.StanfordCoreNLPServer -serverProperties StanfordCoreNLP-french.properties -preload tokenize,ssplit,pos,lemma,ner,parse,depparse -status_port 9000 -port 9000 -timeout 15000 &

Compilation du rapport en PDF (requiert pandoc et texlive, a installer depuis les paquets de la distribution linux utilisée):

make