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Bonsoir,
Le problème c'est que je peux pas trouver une solution autrement ...
Pour un identificateur de language , je demande toujours à l'utilisateur de taper: le texte à identifier
quelque soit au niveau console , ou bien à travers un champ input pour les jsf ...
Pourriez-vous me proposer une autre solution si c'est possible ?
Merci
Pour la console on a déjà résolu le problème. Pour JSF, il faut reprendre à à tout la chaine d'input output puisque rien ne correspond à ce que tu as décrit jusqu'à présent. Donc va falloit que tu nous renseigne sur toutes tes étapes. Comment le formulaire est généré, quel est son template, où apparaît l'erreur,...
Bonsoir
Juste pour votre information que j'utilise primeFaces, les mêmes fonctions sont utilisées , le même principe qu'avec la console ... Un fichier xhtml, contient un champs inputText , qui acccept une chaine de caratère (mot à identifié) et réelement au niveau class bean c'est la fonction :
Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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donne nous ton formulaire jsf, ton bean jsf, ton faces-config si tu en as un, ton web.xml. Une transcription de la requête http qui pose problème serait pas mal non plus (afficahge du formulaire et soumission du formulaire).
calsse web.xml:
pour le xhtml je colle l'interrassant :
Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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Au niveau bean (les mêmes fonction utiilisées dans l'appli java):
Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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Comme réponse à la requette , le resultat souhaité est que pour chaque portion de texte (et même qu'elle contient des caractères accentuée) la probabilité d'existance dans mon fichier sera mis dans le map affiché. ()
Je voudrais donc éliminer les zeros affichés
Merci de m'aider s'il vous plaît
ok donc pas de problème d'encodage à priori. Donc pas le problème qu'en console puisque en console les séries de 3 caractères étaient mauvaise. Tu peux poster un code qu'on peut lancer et qui reproduise ton problème, parce que là sans avoir tout le code je pense que ça va devenir difficile à démêler.
je doute que le problème vient du SE , j'essayes prochainement d'exécuter l'application sur une autre machine
Sinon voulez vous que je dépose tout le projet ? J'ai essayé de mettre le necéssaire car j'ai plus qu'une tâche dans l'application aussi j'ai des fichiers que je les y accéde de ma machine.
Bonjour,
Même sur une autre machine la commandem'a affiché null
Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part System.out.println(System.console());
Concernant le temps d'exécution , merci pour votre remarqueEnvoyé par FaridDelaMorlette
Mais j'ai constaté que ce n'est pas le temps réél d'exécution du programme plutôt il inclut aussi le temps d'attente jusqu'à que l'utilisateur saisisse un mot au clavier
le temps réél de l'exécution (quand l'utilisateur tappe le mot directement à la demande )ne dépasse pas:
Merci
Bonjour
Voila :
ExtractionNGram2.java
sinon pour le fichier texte , il dépasse la taille autorisée
Merci pour votre aide
bonsoir,
Voila mon corpus compressé.
Merci de m'aider à résoudre le problème de l'encodage
Je viens d'exécuter ton code et de regarder les problèmes.Tu as de gros problèmes d'optimisation comme déjà mentionnés que je te laisse réparer (ouvrir 3 fois un fichier plutot qu'une par exemple). Tu as des problème de consistence (parfois un utile l'api files, parfois les BufferedReader/Writer, parfois les printWriter.
Enfin pour le problème d'accents, je me réfère à ces deux messages qui n'ont pas été pris en compte dans ton code:
ce qui n'est pas fait quand tu crée tes fichiers DT/NDT, du coup il ne sont pas en utf8. Par contre tu essaie de les relire en utf-8 d'où le 0 match lors du equals avec la valeur au clavier.
Une fois ce que tu utlise bien console et non Scanner(System.in), tu as bien une lecture correct des accents au clavier. Alors que sans ça sous windows, t'obtiens de la purée en sortie du Scanner.
Et une fois que tu écrit correctement en utf=8 et non pas en encodage par défaut tes fichiers DT/NDT, tu as des matchs corrects.
Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
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8static String lireChaine() { System.out.println("Saisissez votre mot: "); String mot = System.console().readLine(); System.out.println("Le mot à identifier sera limité par deux espaces: " + "_" + mot + "_"); return "_" + mot + "_"; }
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41static void collectStats(BufferedReader file, int nombre) { String line = ""; try { line = file.readLine(); ArrayList<String> nGramsDT = new ArrayList<String>(); ArrayList<String> nGramsNDT = new ArrayList<String>(); while (line != null) { String[] ss = line.split("\\["); String line1 = ss[0].toLowerCase(); String line2 = ss[1]; // DT] ou NDT] String firstChar = line2.substring(0, 1); // avec substring if (firstChar.equals("N")) { gnerationNGrams(nGramsNDT, line1, nombre); } else { gnerationNGrams(nGramsDT, line1, nombre); } line = file.readLine(); } System.out.println("Le nombre de " + nombre + "-gramme de la liste Non Dialecte Tunisien (NDT) = " + nGramsNDT.size()); PrintWriter fichNDT = new PrintWriter(Files.newBufferedWriter(Paths.get("Mes corpus/NDT.txt"), StandardCharsets.UTF_8)); ExtractionNGram2 EN = new ExtractionNGram2(); fichNDT.print(EN.occurence(nGramsNDT)); fichNDT.close(); System.out.println("fichier NDT.txt est créé avec succès!"); //DT System.out.println("Le nombre de " + nombre + "-gramme de la liste Dialecte Tunisien (DT) = " + nGramsDT.size()); BufferedWriter fichDT = Files.newBufferedWriter(Paths.get("Mes corpus/DT.txt"), StandardCharsets.UTF_8); fichDT.write(EN.occurence(nGramsDT)); fichDT.close(); System.out.println("fichier DT.txt est créé avec succès !"); } catch (Exception e) { System.out.println("erreur"); } }et en bonus, je te transforme ton code affreux en N² qui génère ta liste de fréquence après 1 minute de travail intensif en un machin qui te la sort instantanément en temps N. Parce que appeler en boucle Collection.frequency c'est un peu n'importe nawak sur une liste de 200.000 entrées.C:\Users\tchize\Downloads>"c:\Program Files\Java\jdk1.8.0_11\bin"\java corpus.ExtractionNGram2
Saisissez le nombre de gramme : Unigramme (n=1) | Bigramme (n=2) | Trigramme (n=3) n ==>
3
Le nombre de 3-gramme de la liste Non Dialecte Tunisien (NDT) = 193657
fichier NDT.txt est créé avec succès!
Le nombre de 3-gramme de la liste Dialecte Tunisien (DT) = 225696
fichier DT.txt est créé avec succès !
Saisissez votre mot:
évé
Le mot à identifier sera limité par deux espaces: _évé_
l'extraction de 3-grames: [_év, évé, vé_]
les fréquences de chaque 3-gram dans DT
trouver _év dans Mes corpus/DT.txt
trouver évé dans Mes corpus/DT.txt
trouver vé_ dans Mes corpus/DT.txt
_év = 0
évé = 0
vé_ = 0
les fréquences de chaque 3-gram dans NDT
trouver _év dans Mes corpus/NDT.txt
trouvé _év fréquence=7
trouver évé dans Mes corpus/NDT.txt
trouvé évé fréquence=6
trouver vé_ dans Mes corpus/NDT.txt
trouvé vé_ fréquence=12
_év = 7
évé = 6
vé_ = 12
la somme des fréqeunce DT ==225696
la somme des fréqeunce NDT ==193657
******************** DT ********************
_év = 0.0
évé = 0.0
vé_ = 0.0
**** la somme des proba DT = 0.0 ********
_év = 3.614638252167492E-5
évé = 3.0982613590007074E-5
vé_ = 6.196522718001415E-5
**** la somme des proba NDT = 1.2909422329169615E-4 ********
le mot _évé_ est un NDT
Cp1252
java.io.Console@74a14482
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12public String occurence(ArrayList<String> list) { StringBuilder sb = new StringBuilder(); Map<String, Long> counted = list.stream() .collect(Collectors.groupingBy(Function.identity(), Collectors.counting())); for (Map.Entry<String,Long> e : counted.entrySet()) { long frequency = e.getValue(); sb.append(e.getKey()).append(":").append(e.getValue()).append("\n"); listOcc.add((int)frequency); } return sb.toString(); }
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