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Python
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from nltk.ccg import chart, lexicon
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import pandas as pd
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import numpy as np
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# On importe notre lexique sous forme de tableur
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table = pd.read_excel("CategoriesGramaticalesCombinatoire.ods", engine="odf")
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# On récupère le nombre de mots qui ont été définis
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n = len(table['MOT'])
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# On donne la liste des catégories primitives
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lexstring=':- S,N,Pp\n'
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# On ajoute la notation V pour N\S
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lexstring+='V :: N\\S\n'
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# On lis les données depuis le tableur en une chaine de caractère parsable
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for i in range(n):
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for j in range(3):
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if isinstance(table['Cat'+str(j)][i],str):
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for mot in table['MOT'][i].split('/'):
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lexstring+=mot+' => ' + table['Cat'+str(j)][i] + '\n'
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# Pour inverser les slash dans le lexicon
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#lexstring = lexstring.replace('\\','#').replace('/','\\').replace('#','/')
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# On crée notre lexique
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lex = lexicon.fromstring(lexstring)
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#print(lex)
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# On crée le parser, on donne l'ensemble des règles qu'il est cencé connaître
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#parser = chart.CCGChartParser(lex, chart.DefaultRuleSet)
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parser = chart.CCGChartParser(lex, chart.ApplicationRuleSet)
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# On lit les phrases dans le fichier
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with open('phrases.txt') as f:
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lines = f.readlines()
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# On ajoute quelques phrases de test supplémentaires
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lines.append("chat dort")
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lines.append("pouet souris")
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lines.append("quel chat mange la souris ?")
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lines.append("pouet prout ?")
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lines.append("chat surdort")
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for phrase in lines:
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# On met tout en minuscule
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phrase = phrase.lower().strip()
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print('#',phrase)
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# Et on affiche tous les arbres de dérivation trouvés
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for parse in parser.parse(phrase.split()):
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chart.printCCGDerivation(parse)
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