erreurs de style added

app.py

@@ -21,6 +21,7 @@ from pattern_il_suffit_de import detect_il_suffit_de, il_suffit_de_prompt_templa
 from pattern_important_crucial import importance_prompt_template, importance_detection
 from pattern_permettre import permettre_detection, permettre_prompt_template
 from pattern_voici_decouvrez import detect_voici_decouvrez, voici_decouvrez_prompt_template
+from faute_style import detect_errors, academie_prompt_template
 
 # Interface Streamlit
 st.title("Analyse du texte")
@@ -43,7 +44,8 @@ List_prompt = {
     "< Détection du pattern 'il suffit de' >": il_suffit_de_prompt_template(),
     "< Détection du pattern 'important crucial' >": importance_prompt_template(),
     "< Détection du pattern 'permettre' >": permettre_prompt_template(),
-    "< Détection du pattern 'voici découvrez' >": voici_decouvrez_prompt_template()
+    "< Détection du pattern 'voici découvrez' >": voici_decouvrez_prompt_template(),
+    "< Détection des erreurs de style" : academie_prompt_template()
 }
 
 # Menu déroulant pour sélectionner l'analyse
@@ -352,5 +354,22 @@ if st.button("Lancer l'analyse"):
                 logging.error(f"Error during analysis: {e}")
                 st.error(f"Une erreur s'est produite lors de l'analyse : {str(e)}")
         
+        elif option == "< Détection des erreurs de style" :
+            try:
+                # Analyser le texte pour les fautes de style
+                result = detect_errors(input_text)
+
+                # Afficher les résultats en JSON formaté
+                st.subheader("Résultats de l'analyse des erreurs de style")
+                st.json(result['result'], expanded=True)
+
+                # Afficher le prompt final
+                st.subheader("Prompt final envoyé au modèle")
+                st.write(result['prompt'])
+
+            except Exception as e:
+                logging.error(f"Error during analysis: {e}")
+                st.error(f"Une erreur s'est produite lors de l'analyse : {str(e)}")
+        
     else:
         st.error("Veuillez entrer du texte pour lancer l'analyse.")

faute_style.py

@@ -0,0 +1,135 @@
+import json
+from langchain.prompts import PromptTemplate
+from langchain.chains import LLMChain
+from pydantic import BaseModel, Field
+from typing import List, Tuple
+from langchain.chat_models import ChatOpenAI
+from langchain.output_parsers import PydanticOutputParser
+
+
+# Modèles Pydantic pour structurer la réponse
+class AlternativeSuggestion(BaseModel):
+    suggestion_1: str = Field(..., description="Première suggestion de reformulation.")
+    suggestion_2: str = Field(..., description="Deuxième suggestion de reformulation.")
+    suggestion_3: str = Field(..., description="Troisième suggestion de reformulation.")
+    suggestion_4: str = Field(..., description="Quatrième suggestion de reformulation.")
+    suggestion_5: str = Field(..., description="Cinquième suggestion de reformulation.")
+    justification: str = Field(..., description="Justification de la suggestion.")
+
+
+class PatternDetail(BaseModel):
+    pattern: str = Field(..., description="Mot ou expression détectée.")
+    indices: List[Tuple[int, int]] = Field(..., description="Indices de début et de fin pour chaque occurrence de l'expression dans le texte.")
+    sentence: str = Field(..., description="Phrase complète où l'expression apparaît.")
+    sentence_indices: Tuple[int, int] = Field(..., description="Indices de début et de fin de la phrase complète dans le texte.")
+    alternative_suggestions: AlternativeSuggestion = Field(..., description="Cinq suggestions de reformulation avec justification. La phrase complète peut être modifiée.")
+
+    def to_dict(self):
+        return {
+            "pattern": self.pattern,
+            "indices": self.indices,
+            "sentence": self.sentence,
+            "sentence_indices": self.sentence_indices,
+            "alternative_suggestions": {
+                "suggestion_1": self.alternative_suggestions.suggestion_1,
+                "suggestion_2": self.alternative_suggestions.suggestion_2,
+                "suggestion_3": self.alternative_suggestions.suggestion_3,
+                "suggestion_4": self.alternative_suggestions.suggestion_4,
+                "suggestion_5": self.alternative_suggestions.suggestion_5,
+                "justification": self.alternative_suggestions.justification
+            }
+        }
+
+
+class Summary(BaseModel):
+    total_patterns_detected: int = Field(..., description="Nombre total de patterns détectés.")
+    alternative_suggestions_provided: int = Field(..., description="Nombre total de suggestions fournies.")
+    occurrences: int = Field(..., description="Nombre total d'occurrences trouvées dans le texte.")
+
+    def to_dict(self):
+        return {
+            "total_patterns_detected": self.total_patterns_detected,
+            "alternative_suggestions_provided": self.alternative_suggestions_provided,
+            "occurrences": self.occurrences
+        }
+
+
+class DetectionResult(BaseModel):
+    patterns: List[PatternDetail] = Field(..., description="Liste des patterns détectés avec détails.")
+    summary: Summary = Field(..., description="Résumé de la détection.")
+
+    def to_dict(self):
+        return {
+            "patterns": [pattern.to_dict() for pattern in self.patterns],
+            "summary": self.summary.to_dict()
+        }
+
+
+def academie_prompt_template():
+    return """Tu es un détecteur de texte AI super cool et très strict. Je vais te donner un texte, et ta mission est de repérer des erreurs de langue courantes, notamment celles répertoriées par l'Académie Française (site : https://www.academie-francaise.fr/dire-ne-pas-dire/).
+   
+Voici quelques exemples d'erreurs que tu dois détecter et corriger :
+- On ne dit pas "Faire recours", mais on dit "Avoir recours" ou "Recourir"
+- On ne dit pas "Souscrire à un contrat", mais on dit "Souscrire un contrat"
+- On ne dit pas "Dans ce sens" (pour parler d’un raisonnement), mais on dit "En ce sens"
+- On ne dit pas "En termes de" pour parler de "En matière de"
+- On ne dit pas "Palier à", mais on dit "Palier" tout court
+- On ne dit pas "code de la route", mais "Code de la route"
+
+Pour chaque occurrence trouvée, veille à :
+   
+- Citer la phrase complète où l'expression apparaît, avec les **indices de début et de fin** de cette phrase dans le texte.
+- Indiquer l'expression exacte utilisée dans le texte, avec ses **indices de début et de fin** pour chaque occurrence.
+- Proposer 5 reformulations. Vous pouvez modifier toute la phrase si nécessaire pour améliorer le style tout en conservant le sens original et en prenant en compte le **contexte global** de la phrase dans le texte.
+- Fournir une justification pour expliquer pourquoi la reformulation est plus correcte ou meilleure.
+- Les reformulations proposées doivent être fluides, naturelles, et respecter les règles suivantes :
+   - Évitez les anglicismes et les formulations informelles.
+   - Utilisez des termes et expressions appropriés pour un contexte formel ou professionnel.
+   - Les expressions comme "crucial", "essentiel", "important", "fondamental", etc., ne doivent pas être utilisées dans les phrases.
+   - Les expressions comme "Il existe", "il faut", "cependant", "de plus", "en revanche", "néanmoins", "toutefois" ne doivent pas être utilisées en début de phrase.
+   - Les expressions comme "joue un rôle", "il est", ou "est une étape" ne doivent pas être associées à des adjectifs comme "important", "essentiel", etc.
+   - "En plus" ne doit pas être utilisé seul en début de phrase.
+   
+Assurez-vous que chaque reformulation tient compte du **contexte sémantique** et logique de la phrase et du paragraphe dans lequel elle apparaît. Les reformulations doivent préserver le sens global de la phrase et son intention originale, même si la structure de la phrase change.
+
+Voici le texte à analyser :
+```{text}```
+
+Le format de sortie doit être un JSON structuré avec les éléments suivants pour chaque pattern détecté :
+\n{format_instruction}
+"""
+
+
+def detect_errors(text):
+    # Créer le template avec la variable text intégrée directement
+    prompt_template = academie_prompt_template()
+
+    output_parser = PydanticOutputParser(pydantic_object=DetectionResult)
+
+    # Créer le prompt avec le texte intégré
+    gen_prompt_template = PromptTemplate(
+        input_variables=["text"],
+        template=prompt_template,
+        partial_variables={'format_instruction': output_parser.get_format_instructions()}
+    )
+
+    # Créer une instance du modèle de langage
+    llm = ChatOpenAI(model='gpt-4', temperature=0.5)
+
+    # Exécuter la chaîne avec le LLM
+    llm_chain = gen_prompt_template | llm | output_parser
+
+    # Appel du modèle avec le texte fourni
+    result_dict = llm_chain.invoke({"text": text}).to_dict()
+
+    # Parsing de la réponse JSON
+    json_result = json.dumps(result_dict, indent=8, ensure_ascii=False)
+
+    # Générer le prompt final
+    final_prompt = gen_prompt_template.format(text=text)
+
+    # Retourne les suggestions ou les erreurs de parsing
+    return {
+        "result": json_result,
+        "prompt": final_prompt
+    }

pattern_adverbe_ment.py

@@ -70,7 +70,7 @@ def adverbement_prompt_template():
     - Fournir une justification de la suggestion, expliquant en quoi elle améliore la clarté ou le style.
     
     Assurez-vous de respecter les règles suivantes :
-    1. Les expressions comme "crucial", "essentiel", "important", "fondamental", etc., ne doivent pas être utilisées plus d'une fois dans l'introduction.
+    1. Les expressions comme "crucial", "essentiel", "important", "fondamental", etc., ne doivent pas être utilisées dans les phrases.
     2. Les expressions comme "Il existe", "il faut", "cependant", "de plus", "en revanche", "néanmoins", "toutefois" ne doivent pas être utilisées en début de phrase.
     3. Les expressions comme "joue un rôle", "il est", ou "est une étape" ne doivent pas être associées à des adjectifs comme "important", "essentiel", etc.
     4. "En plus" ne doit pas être utilisé seul en début de phrase.