Projets Intelligence Artificielle II

Équipe : Jessica Chan et Sebastian Perez

Répertoire C62 (IA) contenant les TP1, TP2 et TP3 de la session A2022

Dossier TP1 :

Création d'un dictionnaire de synonymes fournissant une liste des n meilleurs synonymes pour un mot fournit à la ligne de commande en prenant compte la taille de fenêtre, de l'encodage, du fichier texte et la valeur du verbose à l'exécution.

Notes La ligne de commande du programme peut prendre un quatrième arguments (0 ou 1) pour l'affichage du temps. Si la valeur n'est pas définie au départ, elle est automatiquement initialisée à 0 et n'affichera pas le temps.

Les méthodes de score :

• 0 : Produit scalaire
• 1 : Least-squares
• 2 : City-block

Dossier TP2 :

Utilisation d'une base de données pour emmagasiner les données qui nous ont permis d'effectuer les comparaisons du TP1

Structure de la base de données utilisée

Notes
Pour partir le programme, commencer par faire la commande python mainBD.py -b pour créer la base de données avant de faire l'entraînement suivi de la recherche. La ligne de commande du programme peut prendre l'argument facultatif -v lors de l'entraînement et la recherche pour afficher le temps. S'il n'est pas utilisé, le temps ne sera pas affiché.

Dossier TP3 :

• se deplacer dans le fichier TP3 et entrer :

Pour utiliser utiliser le K-means:

• -c pour cluster
• -t pour la taille de fênetre
• -k pour le nombre de centroïdes
• -n pour le nombre maximal de mots affichés par cluster

mainCluster.py -c -t 5 -k 3 -n 10

Pour utiliser le Knn :

• mot représente le mot à chercher et nb_voisin le nombre de voisins désirés.

knn.py utf-8 mot nb_voisin