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File size: 16,281 Bytes
55f834a 606b6a4 55f834a 606b6a4 55f834a 606b6a4 55f834a 606b6a4 55f834a 606b6a4 55f834a 606b6a4 55f834a 606b6a4 55f834a 606b6a4 dab11f0 606b6a4 55f834a 606b6a4 55f834a 606b6a4 55f834a dab11f0 55f834a dab11f0 55f834a |
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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
class Expression(BaseModel):
expression: str = Field(..., description="Expression détectée (ex: 'est une étape importante')")
indice_debut: int = Field(..., description="Indice de début de l'expression")
indice_fin: int = Field(..., description="Indice de fin de l'expression")
class Phrase(BaseModel):
texte: str = Field(..., description="Phrase complète contenant l'expression ou les expressions détectées")
indice_debut: int = Field(..., description="Indice de début de la phrase")
indice_fin: int = Field(..., description="Indice de fin de la phrase")
class Reformulation(BaseModel):
texte: str = Field(..., description="Texte de la reformulation")
class PhraseDetectee(BaseModel):
phrase: Phrase = Field(..., description="Détails de la phrase")
erreurs: List[Expression] = Field(..., description="Liste des expressions détectées dans la phrase")
reformulations: List[Reformulation] = Field(..., description="Liste des reformulations proposées")
justification: str = Field(..., description="Justification des reformulations proposées")
class Summary(BaseModel):
total_erreurs: int = Field(..., description="Nombre total d'expressions détectées")
total_phrases: int = Field(..., description="Nombre total de phrases contenant des expressions")
total_reformulations: int = Field(..., description="Nombre total de reformulations proposées")
class DetectionResult(BaseModel):
phrases_detectees: List[PhraseDetectee] = Field(..., description="Liste des phrases détectées avec détails")
summary: Summary = Field(..., description="Résumé de la détection")
def to_dict(self):
return {
"phrases_detectees": [phrase.model_dump() for phrase in self.phrases_detectees],
"summary": self.summary.model_dump()
}
def adverbement_prompt_template():
return """En tant que rédacteur web expert, votre mission est d'analyser le texte suivant et d'identifier tous les adverbes se terminant par "-ment".
Exemples d'erreurs à corriger :
- "Elle a rapidement terminé son travail", évite "rapidement" mais on peut dire "Elle a terminé son travail vite".
- "Il a soigneusement rangé ses affaires", évite "soigneusement" mais on peut dire "Il a rangé ses affaires avec soin".
- "Ils ont efficacement géré la situation", évite "efficacement" mais on peut dire "Ils ont bien géré la situation".
Pour chaque phrase où une ou plusieurs occurrences sont trouvées, veuillez :
1. Citer la phrase complète avec ses indices de début et de fin.
2. Identifier l'adverbe exact utilisé dans la phrase avec ses indices.
3. Proposer cinq reformulations de la phrase en supprimant l'adverbe sans le remplacer par un autre adverbe se terminant par "-ment". La reformulation doit préserver le sens et utiliser des expressions alternatives ou des verbes plus précis pour remplacer les combinaisons "adverbe + verbe". Veillez à ce que le style soit amélioré sans redondance ou répétition de mots.
4. Justifier les reformulations proposées en expliquant comment elles améliorent le style, la clarté ou la précision, tout en respectant l'intention de la phrase originale.
5. Respecter les règles suivantes lors de la reformulation :
- Ne pas utiliser : "Crucial", "Essentiel", "Important", "Fondamental", "Le monde de", "Dans l’univers de", "À l’ère de", "Généralement", "Outre", "Cela signifie que", "Ce qui signifie que", "Voici", "Découvrez", "S’avérer être", "Il suffit de", "Permet", "Décision éclairée", "Décision avisée" et leurs variantes.
- Ne pas utiliser "Look" et ses variantes dans un contexte de décoration.
- Ne pas commencer une phrase par "Il existe", "Il faut", "Cependant", "De plus", "En revanche", "Néanmoins", "Toutefois", "Imaginez" ou leurs variantes.
- Ne pas associer "Joue un rôle", "Il est", "Est une étape" à des mots tels que "Important", "Essentiel", "Crucial", "Primordial", "Fondamental", "Indispensable", "Déterminant".
- Ne pas commencer une phrase par "En plus" ou ses variantes.
Ton analyse doit être retournée en JSON avec la structure suivante :
{{
"phrases_detectees": [
{{
"phrase": {{
"texte": "Phrase complète contenant l'expression ou les expressions détectées",
"indice_debut": x,
"indice_fin": y
}},
"erreurs": [
{{
"expression": "Expression détectée",
"indice_debut": a,
"indice_fin": b
}}
],
"reformulations": [
{{ "texte": "Reformulation 1" }},
{{ "texte": "Reformulation 2" }},
{{ "texte": "Reformulation 3" }},
{{ "texte": "Reformulation 4" }},
{{ "texte": "Reformulation 5" }}
],
"justification": "Justification des reformulations proposées en s'il est disponible l'adjectif qualificatif à laquelle c'est associés."
}}
],
"summary": {{
"total_erreurs": nombre_total_d_expressions_detectées,
"total_phrases": nombre_total_de_phrases_contenant_des_expressions,
"total_reformulations": nombre_total_de_reformulations_proposées
}}
}}
Texte à analyser :
{text}
Assurez-vous que les indices correspondent aux positions exactes dans le texte original et que le JSON est correctement formaté.
{format_instruction}
"""
def adverbement_prompt_template_v3():
return """En tant que rédacteur web expert, veuillez analyser le texte suivant et identifier tous les adverbes se terminant par "-ment".
Pour chaque phrase ou une ou plusieurs occurrences sont trouvée , veuilles :
Citez la phrase complète où apparaissent les expressions
Indiquer les expressions exactes utilisées dans la phrase
Propose cinq Reformulations de la phrase de sorte a supprimer l'adverbe sans le remplace par un autre se terminant par "-ment",
sans altérer le sens ou en le remplaçant par une expression alternative adaptée au contexte,
ou des verbes plus précis pour remplacer les combinaisons adverbe + verbe en veillant à ce que le sens reste inchangé et que le style soit amélioré,
en évitant impérativement toute redondance ou répétition de mot,
tout t'assurrant de respecter aussi les regles suivante enumerer dans les list suivante:
1- Crucial, essentiel, important, fondamental, Le monde de, dans l’univers de, à l’ère de,
Généralement, outre, cela signifie que, ce qui signifie que, Voici, découvrez
s’avérer être, il suffit de, permet, décision éclairée, décision avisée(et leurs variantes ne doivent pas etre utilisé)
2- Look (et leurs variantes ne doivent pas etre utilisé dans un contexte de décoration)
3- Il existe, il faut, cependant, De plus, en revanche, Néanmoins, toutefois, imaginez (et leurs variantes ne doivent pas etre en début de phrase)
4- Joue un rôle, il est, est une étape (et leurs variantes ne doivent pas etre associer des mots tel que important, essentiel, crucial, primordial, fondamental, indispensable, déterminant)
5- En plus (et leurs variantes ne doivent pas etre seul en début de phrase)
Fournissez une brève justification de la suggestion en expliquant comment elle améliore le style ou la clarté.
Ton analyse doit être retournée en JSON avec la structure suivante :
{{
"phrases_detectees": [
{{
"phrase": {{
"texte": "Phrase complète contenant l'expression ou les expressions détectées",
"indice_debut": x,
"indice_fin": y
}},
"erreurs": [
{{
"expression": "Expression détectée (ex: 'est une étape importante')",
"indice_debut": a,
"indice_fin": b
}}
],
"reformulations": [
{{ "texte": "Reformulation 1" }},
{{ "texte": "Reformulation 2" }},
{{ "texte": "Reformulation 3" }},
{{ "texte": "Reformulation 4" }},
{{ "texte": "Reformulation 5" }}
],
"justification": "Justification des reformulations proposées en s'il est disponible l'adjectif qualificatif à laquelle c'est associés."
}}
],
"summary": {{
"total_erreurs": nombre_total_d_expressions_detectées,
"total_phrases": nombre_total_de_phrases_contenant_des_expressions,
"total_reformulations": nombre_total_de_reformulations_proposées
}}
}}
Texte à analyser :
{text}"""
def adverbement_prompt_template_v3_1():
return """En tant que rédacteur web expert, veuillez analyser le texte suivant et identifier tous les adverbes se terminant par "-ment".
Exemples d'erreurs à corriger :
- "Elle a rapidement terminé son travail", évite "rapidement" mais on peut dire "Elle a terminé son travail vite".
- "Il a soigneusement rangé ses affaires", évite "soigneusement" mais on peut dire "Il a rangé ses affaires avec soin".
- "Ils ont efficacement géré la situation", évite "efficacement" mais on peut dire "Ils ont bien géré la situation".
Pour chaque phrase ou une ou plusieurs occurrences sont trouvée , veuilles :
Citez la phrase complète où apparaissent les expressions
Indiquer les expressions exactes utilisées dans la phrase
Propose cinq Reformulations de la phrase de sorte a supprimer l'adverbe sans le remplace par un autre se terminant par "-ment",
sans altérer le sens ou en le remplaçant par une expression alternative adaptée au contexte,
ou des verbes plus précis pour remplacer les combinaisons adverbe + verbe en veillant à ce que le sens reste inchangé et que le style soit amélioré,
en évitant impérativement toute redondance ou répétition de mot,
tout t'assurrant de respecter aussi les regles suivante enumerer dans les list suivante:
1- Crucial, essentiel, important, fondamental, Le monde de, dans l’univers de, à l’ère de,
Généralement, outre, cela signifie que, ce qui signifie que, Voici, découvrez
s’avérer être, il suffit de, permet, décision éclairée, décision avisée(et leurs variantes ne doivent pas etre utilisé)
2- Look (et leurs variantes ne doivent pas etre utilisé dans un contexte de décoration)
3- Il existe, il faut, cependant, De plus, en revanche, Néanmoins, toutefois, imaginez (et leurs variantes ne doivent pas etre en début de phrase)
4- Joue un rôle, il est, est une étape (et leurs variantes ne doivent pas etre associer des mots tel que important, essentiel, crucial, primordial, fondamental, indispensable, déterminant)
5- En plus (et leurs variantes ne doivent pas etre seul en début de phrase)
Fournissez une brève justification de la suggestion en expliquant comment elle améliore le style ou la clarté.
Ton analyse doit être retournée en JSON avec la structure suivante :
{{
"phrases_detectees": [
{{
"phrase": {{
"texte": "Phrase complète contenant l'expression ou les expressions détectées",
"indice_debut": x,
"indice_fin": y
}},
"erreurs": [
{{
"expression": "Expression détectée (ex: 'est une étape importante')",
"indice_debut": a,
"indice_fin": b
}}
],
"reformulations": [
{{ "texte": "Reformulation 1" }},
{{ "texte": "Reformulation 2" }},
{{ "texte": "Reformulation 3" }},
{{ "texte": "Reformulation 4" }},
{{ "texte": "Reformulation 5" }}
],
"justification": "Justification des reformulations proposées en s'il est disponible l'adjectif qualificatif à laquelle c'est associés."
}}
],
"summary": {{
"total_erreurs": nombre_total_d_expressions_detectées,
"total_phrases": nombre_total_de_phrases_contenant_des_expressions,
"total_reformulations": nombre_total_de_reformulations_proposées
}}
}}
Texte à analyser :
{text} """
# def adverbement_prompt_template():
# return """
# Veuillez analyser le texte suivant et identifier tous les adverbes se terminant par "-ment".
# Regroupe ces patterns par phrase afin de les reformuler ensemble dans la seule phrase.
# Pour chaque occurrence trouvée, veuillez :
# - Citer la phrase complète où l'expression apparaît.
# - Indiquer l'expression exacte utilisée dans le texte.
# - Proposer deux reformulations de la phrase en supprimant les adverbes redondants ou superflus, ou en les remplaçant par des verbes plus précis pour améliorer le style, tout en conservant le sens original.
# - 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 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.
# Le format de sortie doit être un JSON structuré avec les éléments suivants pour chaque pattern détecté :
# - "pattern": "mot ou expression détectée",
# - "indices": [[index de début, index de fin pour chaque occurrence]],
# - "sentence": "phrase où l'expression est utilisée",
# - "alternative_suggestions": ["suggestion 1", "suggestion 2"],
# - "justification": "justification de la suggestion"
# Si aucun pattern n'est trouvé, retournez un JSON avec :
# - "pattern0": "",
# - "occurrences": 0,
# À la fin, ajoutez un résumé avec :
# - "total_patterns_detected": nombre total de patterns détectés,
# - "alternative_suggestions_provided": nombre de suggestions données,
# - "occurrences": nombre d'occurrences.
# Voici le texte à analyser :
# ```{text}```
# \n{format_instruction}
# """
def adverbement(text , version = 1):
# Créer le template avec la variable text intégrée directement
print("Version : ", version)
if version == 1:
prompt_template = adverbement_prompt_template()
elif version == 2:
prompt_template = adverbement_prompt_template_v3()
elif version == 3:
prompt_template = adverbement_prompt_template_v3_1()
else:
prompt_template = adverbement_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-4o', temperature=0.5, api_key="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")
# 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
}
|