import spacy # Charger le modèle de langue française nlp = spacy.load('fr_core_news_md') # Utilisez 'fr_core_news_sm' si 'md' n'est pas disponible def est_auxiliaire(token): return token.pos_ == "AUX" or (token.pos_ == "VERB" and token.tag_ and "Aux" in token.tag_) def est_infinitif(token): return token.pos_ == "VERB" and "Inf" in token.tag_ def trouver_formes_permettre(texte): doc = nlp(texte) resultats = [] for i, token in enumerate(doc): # Vérifier si le lemme est "permettre" et que le mot est un verbe (autre que "permis") if token.lemma_ == "permettre" and token.pos_ == "VERB" and token.text.lower() != "permis": resultats.append((token.text, token.idx)) # Traiter spécifiquement le mot "permis" elif token.text.lower() == "permis": est_verbe = False # Vérifier si le mot précédent est un auxiliaire if i > 0 and est_auxiliaire(doc[i - 1]): est_verbe = True # Vérifier si le mot suivant est "de" suivi d'un verbe à l'infinitif elif i + 2 < len(doc) and doc[i + 1].text.lower() == "de" and est_infinitif(doc[i + 2]): est_verbe = True # Vérifier si le mot précédent est un déterminant (le, la, un, une, etc.) elif i > 0 and doc[i - 1].pos_ == "DET": est_verbe = False else: # Autres vérifications possibles si nécessaire est_verbe = False if est_verbe: resultats.append((token.text, token.idx)) else: continue # C'est un nom, on l'exclut return resultats # Exemple d'utilisation texte = """ Il m'a permis de partir. J'ai besoin d'un permis de conduire. Cela permet de comprendre. La loi permettra des changements. Le permis de construire a été accordé. Nous avons permis cette action. """ formes_permettre = trouver_formes_permettre(texte) print("Les formes du verbe 'permettre' trouvées dans le texte avec leurs index sont :") for mot, index in formes_permettre: print(f"Mot : '{mot}' à l'index {index}")