Historique

3.4 (2019-29-04)

  • Fixed bug when verbs with no common roots with their conjugated form get their root inserted as a prefix.
  • Added the method iterate() to the Verb Class as per @poolebu’s feature request.
  • Updated Dependencies.

3.3.2 (2019-06-04)

  • Corrected bug with regular english verbs not being properly regulated. Thanks to @vectomon
  • Updated Dependencies.

3.3.1 (2019-02-04)

  • Corrected bug when updating dependencies to use scikit-learn v 0.20.2 and higher.
  • Updated Dependencies.

3.3 (2019-04-03)

  • Updated Dependencies to use scikit-learn v 0.20.2 and higher.
  • Updated the pre-trained models to use scikit-learn v 0.20.2 and higher.

3.2.3 (2019-26-02)

  • Updated Dependencies.
  • Fixed bug which prevented the installation of the pre-trained models.

3.2.2 (2018-18-11)

  • Updated Dependencies.

3.2.0 (2018-04-11)

  • Updated Dependencies.

3.1.3 (2018-07-10)

  • Updated Documentation.
  • Added support for pipenv.
  • Included tests and documentation in the package distribution.

3.1.2 (2018-06-27)

3.1.1 (2018-06-26)

3.1.0 (2018-06-24)

  • Mise à jour des modèles de conjugaison pour l’espagnol et le portugais.
  • Changements internes du format des données verbistes de xml à json pour une meilleure gestion des caractères Unicode.
  • Nouvelle classe ConjugManager pour ajouter plus facilement de nouvelles langues à mlconjug.
  • Amélioration mineure de l’Api (voir documentation de l’API)

3.0.1 (2018-06-22)

  • Mise à jour de tous les modèles de prédiction pré-entrainés fournis:
    • Implémentation d’un nouveau vectrorizer extrayant des fonctionnalités plus significatives.
    • En conséquence, les performances des modèles ont nettement augmenté dans toutes les langues.
    • Le rappel et la précision sont intimement proches de 100%. L’anglais étant le seul à atteindre un score parfait à la fois en Recall et Precision.
  • Principales modifications de l’API:
    • J’ai supprimé la classe EndingCustomVectorizer et refactorisé sa fonctionnalité dans une fonction de niveau supérieur appelée extract_verb_features ()
    • Le nouveau modèle amélioré fourni est maintenant compressé par zip avant la publication, car la taille des modèles a tellement augmenté que leur taille les rendait peu pratiques à distribuer avec le paquet.
    • Renommé « Model.model » en « Model.pipeline »
    • Renommé « DataSet.liste_verbes » et « DataSet.liste_templates » à « DataSet.verbs_list » et « DataSet.templates_list » respectivement. (Excusez mon français ;-) )
    • Ajout des attributs « predicted » et « confidence_score » à la classe Verb.
    • L’ensemble du package a été annoté avec les informations sur le type de tous les objets.

2.1.11 (2018-06-21)

  • Mise à jour de tous les modèles de prédiction pré-entrainés fournis
    • Le Conjugueur français a une précision d’environ 99,94% dans la prédiction de la classe de conjugaison correcte d’un verbe français. C’est la base de référence car je travaille dessus depuis un certain temps maintenant.
    • Le Conjugueur anglais a une précision d’environ 99,78% dans la prédiction de la classe de conjugaison correcte d’un verbe anglais. C’est l’une des plus grandes améliorations depuis la version 2.0.0
    • Le Conjugueur espagnol a une précision d’environ 99,65% dans la prédiction de la classe de conjugaison correcte d’un verbe espagnol. Il a également vu une amélioration considérable depuis la version 2.0.0
    • Le Conjugateur roumain a une précision d’environ 99,06% pour prédire la bonne classe de conjugaison d’un verbe roumain. C’est de loin le gain le plus important. J’ai modifié le vectorizer pour mieux prendre en compte les caractéristiques morphologiques ou les verbes roumains. (Le score précédent était d’environ 86%, donc ce sera sympa pour nos amis roumains d’avoir un conjugateur de confiance)
    • Le Conjugueur portugais a une précision d’environ 96,73% pour prédire la bonne classe de conjugaison d’un verbe portugais.
    • Le Conjugueur Italien a une précision d’environ 94.05% dans la prédiction de la classe de conjugaison correcte d’un verbe italien.

2.1.9 (2018-06-21)

  • Maintenant, le Conjugateur ajoute des informations supplémentaires à l’objet Verbe renvoyé.
    • Si le verbe considéré est déjà dans Verbiste, la conjugaison pour le verbe est récupérée directement de la mémoire.
    • Si le verbe à l’étude est inconnu dans Verbiste, la classe Conjugator définit maintenant l’attribut booléen “predicted” et l’attribut float “confidence_score” à l’instance de l’objet Verb renvoyé par Conjugator.conjugate (verbe).
  • Ajout de Type annotations à la bibliothèque entière pour garantir la robustesse du programme.
  • La performance des modèles anglais et roumain s’est considérablement améliorée ces derniers temps. Je suppose que dans quelques itérations, ils seront à égalité avec le modèle français qui est le plus performant en ce moment car j’ai réglé ses paramètres depuis pas mal de temps maintenant.
  • Amélioration de la localisation du programme.
  • Maintenant, l’interface utilisateur de mlconjug est disponible en français, espagnol, italien, portugais et roumain, en plus de l’anglais.
  • Toute la documentation du projet a été traduite dans les langues supportées.

2.1.5 (2018-06-15)

  • Localisation ajoutée.
  • Maintenant, l’interface utilisateur de mlconjug est disponible en français, espagnol, italien, portugais et roumain, en plus de l’anglais.

2.1.2 (2018-06-15)

  • Ajout de la détection des verbes invalides.

2.1.0 (2018-06-15)

  • Mise à jour de tous les modèles d’apprentissage de langue pour compatibilité avec scikit-learn 0.19.1.

2.0.0 (2018-06-14)

  • Inclut le modèle de conjugaison anglais.
  • Inclut le modèle de conjugaison espagnol.
  • Inclut le modèle de conjugaison italien.
  • Inclut le modèle de conjugaison portugais.
  • Inclut le modèle de conjugaison roumain.

1.2.0 (2018-06-12)

  • Refactorisé l’API, une classe unique Conjugateur est maintenant suffisante pour l’interface avec le module.
  • Inclut un modèle de conjugaison du français amélioré.
  • Ajout du support pour plusieurs langues.

1.1.0 (2018-06-11)

  • Refactorisé l’API, une classe unique Conjugateur est maintenant suffisante pour l’interface avec le module.
  • Inclut un modèle de conjugaison du français amélioré.

1.0.0 (2018-06-10)

  • Première version sur PyPI.