Architecture pour le TAL

Pour pouvoir travailler sur l'analyse automatique. Il faut qu'on sache quelle ressources on peut mobiliser (et comment).

Stratégies possibles

Il va falloir choisir entre deux stratégies :

1. Pyodide
   • Voir si on peut déclencher pyodide au moment où on lance les statistiques
   • Regarder les mécanismes d'inclusion de module de pyodide
   • Dans ce cas demander à l'utilisateur de sélectionner les langues (ou aller les chercher dans son profil BaLex) et ne charger QUE les modules des langues sélectionnées
2. Worker
   • Faire communiquer un worker python avec l'extension ;
   • Comment structurer le python :
     • est-il possible de le faire tourner avec un environnement virtuel ?
     • Est-ce que dans la procédure d'installation on peut aller chercher les librairies python ou faut-il tout mettre directement dans les sources ?
     • Est-ce qu'on peut créer un exécutable ligne de commande (avec pyinstaller ou cxfreeze qu'il suffit de mettre sur l'ordi et indiquer à l'extension où cette appli est située ? cf. video DownloadHelper
3. Pure JS

• https://github.com/stdlib-js/nlp-porter-stemmer
• https://github.com/spencermountain/compromise
• autre ?

TODO

• Tester les deux stratégies
• en choisir une en fonction de
  • Difficulté d'installation
  • Efficacité

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On a décidé d'utiliser simplemma avec Pyodide

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