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| import tkinter as tk
from tkinter import filedialog , messagebox
from locallm import InferenceParams, LmParams, LocalLm
import PyPDF2
from PyPDF2 import PdfReader # Importation de PdfReader
# modele d'analyse de text
import re
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import SnowballStemmer
from nltk.tokenize import sent_tokenize
import os
nom_fichier_origine =None
nom_repertoire_origine =None
nltk.data.path.append(r"C:\environnement_python\models-ia\nltk_data")
models_dir=r"C:\environnement_python\models-ia"
# Déclaration d'une instance de LocalLm
lm = LocalLm(
LmParams(
models_dir=models_dir,
threads =get_num_threads,
is_verbose=True,
)
)
lm.load_model("mistral-7b-instruct-v0.1.Q4_K_M.gguf", 8192)
def get_num_threads():
"""Obtient le nombre de threads sur le système."""
try:
num_threads = os.cpu_count() # Récupère le nombre de processeurs logiques
if num_threads is not None:
return int(num_threads * 0.8)
else:
messagebox.showerror("Problème pc", "Impossible de récupérer le nombre de threads.")
return None
except NotImplementedError:
messagebox.showerror("Problème pc", "Impossible de récupérer le nombre de threads.")
return None
# Fonction pour traduire un texte
def traduire(Le_texte):
template = "<s>[INST] Traduite d'anglais en français[ le text {prompt} /INST]"
result = lm.infer(
Le_texte,
InferenceParams(
template=template,
temperature=0.2,
stream=False,
max_tokens=8192,
),
)
result_text = result['text']
return result_text
def analyse_de_text_v(text):
# Tokenization : Diviser un texte en mots, phrases ou autres éléments linguistiques plus petits.
# Stopwords : Fournit une liste de mots courants qui sont souvent considérés comme non informatifs et qui peuvent être omis lors de l'analyse de texte.
# Stemming : Réduire les mots à leur forme de base en supprimant les affixes. Par exemple, "running" devient "run".
# Lemmatization : Réduire les mots à leur forme de base en utilisant des règles linguistiques et en tenant compte du contexte. Par exemple, "running" deviendrait "run".
# Part-of-speech (POS) tagging : Assigner des parties du discours à chaque mot dans un texte.
# Analyse syntaxique : Analyser la structure grammaticale des phrases dans un texte.
# WordNet : Une base de données lexicale comprenant des mots groupés par synonymes et organisés en concepts.
# Supprimer les blocs de caractères inutiles
# Tokenization : Diviser un texte en mots, phrases ou autres éléments linguistiques plus petits.
words = word_tokenize(text)
# Suppression des stopwords et application du stemming tout en préservant la casse originale
stemmer = SnowballStemmer('english')
processed_words = []
for word in words:
if word.lower() not in stopwords.words('english'): # Vérification du mot en minuscule pour les stopwords
processed_words.append(stemmer.stem(word)) # Application du stemming au mot d'origine
else:
processed_words.append(word) # Ajout du mot tel quel s'il est dans les stopwords
# Reconstruction du texte
processed_text = ' '.join(processed_words)
return processed_text
def analyse_de_text(text):
text = re.sub(r'\.{4,}', '', text)
text = re.sub(r'(\S+)\n(\S+)', r'\1 \2', text)
text = re.sub(r'(\S+)\-\n(\S+)', r'\1\2', text) # Supprimer les retours à la ligne entre les mots
return text
# Fonction pour extraire le texte d'un fichier PDF
def extract_text_from_pdf(pdf_file_path):
global nom_repertoire_origine, nom_fichier_origine
status_label.config(text="Traitement en cours convertion pdf en texte... Veuillez patienter.")
# Obtenir le nom du fichier d'origine sans l'extension
nom_fichier_origine = os.path.splitext(os.path.basename(pdf_file_path))[0]
# Obtenir le nom du répertoire et le nom du fichier d'origine sans l'extension
nom_repertoire_origine = os.path.dirname(pdf_file_path)
# Nom du fichier de sortie avec le nom du répertoire et "_V1.txt" ajouté à la fin
fichier_sortie = os.path.join(nom_repertoire_origine, f"{nom_fichier_origine}_V1.txt")
text = ""
with open(pdf_file_path, 'rb') as file:
reader = PdfReader(file)
num_pages = len(reader.pages)
for page_number in range(num_pages):
page = reader.pages[page_number]
text += page.extract_text()
# Supprimer les blocs de caractères inutiles
text =analyse_de_text(text)
with open(fichier_sortie, "w", encoding="utf-8") as file:
file.write(text)
return text
def traduire_et_sauvegarder_tk(pdf_file_path):
global nom_repertoire_origine, nom_fichier_origine
# Afficher un message de traitement en cours dans la fenêtre principale
status_label.config(text="Traitement traduction en cours ... Veuillez patienter.")
# Extraire le texte du PDF
texte_pdf = extract_text_from_pdf(pdf_file_path)
# Chemin du fichier de sortie
fichier_sortie = os.path.join(nom_repertoire_origine, f"{nom_fichier_origine}_fr.txt")
# Découper le texte en blocs de tokens de taille appropriée
taille_max_bloc = 8192
blocs_de_tokens = [texte_pdf[i:i+taille_max_bloc] for i in range(0, len(texte_pdf), taille_max_bloc)]
# Ouvrir le fichier de sortie une seule fois pour toutes les opérations d'écriture
with open(fichier_sortie, "w", encoding="utf-8") as file:
for bloc in blocs_de_tokens:
# Traduire le bloc de texte actuel
bloc_traduit = traduire(bloc)
# Écrire le texte traduit dans le fichier de sortie
file.write(bloc_traduit)
# Indiquer que le traitement est terminé
status_label.config(text="Traitement terminé.")
def traduire_et_sauvegarder(pdf_file_path):
global nom_repertoire_origine, nom_fichier_origine
# Afficher un message de traitement en cours dans la fenêtre principale
status_label.config(text="Traitement traduction en cours ... Veuillez patienter.")
# Extraire le texte du PDF
texte_pdf = extract_text_from_pdf(pdf_file_path)
# Chemin du fichier de sortie
fichier_sortie = os.path.join(nom_repertoire_origine, f"{nom_fichier_origine}_fr.txt")
# Découper le texte en phrases avec NLTK
phrases = sent_tokenize(texte_pdf)
# Concaténer les phrases par blocs de 10
blocs_de_phrases = [' '.join(phrases[i:i+10]) for i in range(0, len(phrases), 10)]
# Ouvrir le fichier de sortie une seule fois pour toutes les opérations d'écriture
with open(fichier_sortie, "w", encoding="utf-8") as file:
for bloc in blocs_de_phrases:
# Traduire le bloc de phrases
bloc_traduit = traduire(bloc)
# Écrire le bloc traduit dans le fichier de sortie
file.write(bloc_traduit + "\n\n")
# Indiquer que le traitement est terminé
status_label.config(text="Traitement terminé.")
# Fonction pour gérer le bouton "Choisir PDF"
def choisir_pdf():
filepath = filedialog.askopenfilename(filetypes=[("PDF files", "*.pdf")])
if filepath:
traduire_et_sauvegarder(filepath)
def about():
messagebox.showinfo("About", "Cette application prend en charge le fichier PDF")
def quit_app(root):
if messagebox.askokcancel("Quitter", "Etes vous sure de vouloir fermer l'application?"):
root.destroy()
def main():
root = tk.Tk()
root.title('CSV File Reader/Writer')
root.geometry('500x500')
# Créer une étiquette pour afficher le statut du traitement
global status_label
status_label = tk.Label(root, text="", bd=1, relief=tk.SUNKEN, anchor=tk.W)
status_label.pack(side=tk.BOTTOM, fill=tk.X)
# Menu bar
menubar = tk.Menu(root)
root.config(menu=menubar)
file_menu = tk.Menu(menubar, tearoff=0)
file_menu.add_command(label="Choisir PDF", command=choisir_pdf)
file_menu.add_separator()
file_menu.add_command(label="Quit", command=lambda: quit_app(root))
menubar.add_cascade(label="File", menu=file_menu)
# About menu
about_menu = tk.Menu(menubar, tearoff=0)
about_menu.add_command(label="About", command=about)
menubar.add_cascade(label="About", menu=about_menu)
# Lancement de la boucle principale de Tkinter
root.mainloop()
if __name__ == "__main__":
main() |
