EntryMakerBot

Description

EntryMakerBot se base sur des archives de texte afin de déterminer quelles informations pourraient être ajoutées à la page wikipast associée à la recherche. En téléchargeant le texte brut depuis les archives, il est possible de déterminer quelles lignes correspondent au personnage recherché, la date de publication du journal, puis d'effectuer un simple triage en fonction de leur pertinence. L'important réside dans le but fixé d'être capable de savoir quel objet sémantique est le plus important.

Le fonctionnement du bot se divise en 3 étapes: Premièrement, un scrapping d'informations sur le site de référence (wikipédia) est effectué. L'algorithme détermine, grâce aux locations du nom de la personne recherchée, les phrases du texte importantes pour la recherche d'informations. Deuxièmement, les phrases passent par un premier test d'importance puis les dix plus importantes sont sélectionnées afin de passer par la troisième étape: Une sélection basée sur le lexique382.

Scrapping d'informations

En utilisant un crawler, il est possible de trouver un nombre défini d'articles lié au personnage mais ne contenant pas son nom dans le titre (afin d'obtenir des informations différentes de ce que l'on pourrait trouver simplement en lisant son article wikipédia) et de les placer dans un dossier spécifique. Dans chacun de ces fichier, une itération sur chaque mot est effectuée afin de trouver les locations du nom du personnage recherché. En interpolant sur ces locations, il est ensuite possible de reconnaître l'emplacement de l'article concernant la cible. Si le texte contient du bruit, il est ensuite nettoyé, c'est à dire que les phrases illisibles sont supprimées, ainsi que les objets purement typographiques, afin de rendre le texte plus facile à analyser pour un ordinateur.

Test d'importance 1

Le premier test d'importance se fait en utilisant simplement les phrases analysées. Durant ce test, le nombre d'occurrences (le nombre de fois qu'il apparait dans le texte) de chaque mot est compté et avec cela on détermine leur fréquence dans le texte. Si la phrase contient le nom du personnage, on lui attribuera des points (ce qui va la faire monter dans le classement) puis les phrases avant et après celles-ci gagnent des points elles aussi sous forme d'une fonction en inverse d'exponentielle. Grâce à ces informations, il est possible de classer les phrases et de déterminer celles ayant le plus de chances d'avoir des informations importantes.

Test d'importance 2

Le deuxième test prend en input les dix premières phrases dans le classement du premier puis refait un test d'occurence, mais cette fois-ci en utilisant la fréquence reportée sur la table du lexique382. Grâce à cela il est possible d'effectuer un nouveau classement et d'obtenir le résultat final.

Interface

Le bot possède une interface utilisant la librairie tkinter. Elle permet de choisir le nom à chercher ainsi que le fichier dans lequel chercher. Elle affiche ensuite les informations trouvées, classées par ordre d'importance.

Téléchargement

Le code du bot peut être téléchargé à cette adresse.