FinalProject.ipynb

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    "- TP2 : Adding weights\n",
    "- TP4 : Vector Space Models implementation\n",
    "- TP5 : Probabilistic Model(BM25) implementation\n",
    "- TP6 : Query validity\n",
    "- TP7 : Boolean Model implementation\n",
    "- TP8 : Metrics and Precision-Recall curve implementation\n"
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      "3709 50\n",
      "3710 36\n",
      "3710 68\n",
      "3710 69\n",
      "3710 54\n",
      "3710 87\n",
      "3710 58\n",
      "3710 60\n",
      "3710 17\n",
      "3710 23\n",
      "3710 30\n",
      "3710 44\n",
      "3710 16\n",
      "3710 16\n",
      "3710 35\n",
      "3710 41\n",
      "3710 55\n",
      "3711 45\n",
      "3711 32\n",
      "3712 45\n",
      "3712 72\n",
      "3712 74\n",
      "3712 58\n",
      "3712 47\n",
      "3712 37\n",
      "3712 64\n",
      "3712 19\n",
      "3712 13\n",
      "3712 64\n",
      "3713 61\n",
      "3714 53\n",
      "3715 27\n",
      "3715 36\n",
      "3715 19\n",
      "3715 72\n",
      "3715 54\n",
      "3715 68\n",
      "3715 59\n",
      "3716 32\n",
      "3716 36\n",
      "3716 53\n",
      "3717 44\n",
      "3718 50\n",
      "3718 18\n",
      "3718 27\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "import tkinter as tk\n",
    "from tkinter import ttk\n",
    "from matplotlib.figure import Figure\n",
    "from matplotlib.backends.backend_tkagg import FigureCanvasTkAgg\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt\n",
    "import nltk \n",
    "from Data import loadCollection, loadQueries, loadJudgements\n",
    "from InverseDescriptor import Tokenization, Normalization, indexing, Descriptor, Inverse, descriptorSearch, inverseSearch, weightsCompute, update\n",
    "from Vector import VSM\n",
    "from Probabilistic import BM25\n",
    "from Boolean import isValidQuery, Boolean\n",
    "from Evaluation import evaluation\n",
    "\n",
    "\n",
    "# Create the main application window\n",
    "root = tk.Tk()\n",
    "root.title(\"Search Application\")\n",
    "\n",
    "root.geometry('1200x800')\n",
    "\n",
    "# Function to perform the search\n",
    "def perform_search():\n",
    "    \n",
    "    # Get the search term from the Entry widget\n",
    "    search_term = entry.get()\n",
    "    search_term_VSM = search_term.lower()\n",
    "    \n",
    "    # Get the selected options from the radio buttons\n",
    "    matching_option = search_option0.get()\n",
    "    tokenization_option = search_option.get()\n",
    "    stemming_option = search_option2.get()\n",
    "    vsmMeasure_option = choices.index(combo.get())\n",
    "    \n",
    "    if search_term == '':\n",
    "        # Display results in the Text widget\n",
    "        result_display.delete(1.0, tk.END)  # Clear previous results\n",
    "        result_display.insert(tk.END, \"Error: enter a query please.\")\n",
    "        return None\n",
    "    \n",
    "    # filtering\n",
    "    stopW = nltk.corpus.stopwords.words('english')\n",
    "    # load documents\n",
    "    docs = loadCollection(\"LISA\")\n",
    "\n",
    "# REGEX #\n",
    "    if tokenization_option == 1:\n",
    "        # query treatement\n",
    "        ExpReg = nltk.RegexpTokenizer('(?:[A-Za-z]\\.)+|[A-Za-z]+[\\-@]\\d+(?:\\.\\d+)?|\\d+[A-Za-z]+|\\d+(?:[\\.\\,]\\d+)?%?|\\w+(?:[\\-/]\\w+)*')\n",
    "        query = [term for term in ExpReg.tokenize(search_term_VSM)]\n",
    "\n",
    "    # Porter Stemmer #\n",
    "        if stemming_option == 1:\n",
    "            # query treatement\n",
    "            query = [nltk.PorterStemmer().stem(terme) for terme in query]\n",
    "            # docs treatement\n",
    "            descV0 = Descriptor(docs, 1, 1)\n",
    "            invV0 = Inverse(docs, 1, 1)\n",
    "            weights = weightsCompute(descV0, invV0)\n",
    "            descriptor, inverse = update(descV0, invV0, weights)\n",
    "\n",
    "    # Lancaster Stemmer #\n",
    "        else:\n",
    "            # query treatement\n",
    "            query = [nltk.LancasterStemmer().stem(terme) for terme in query]\n",
    "            # docs treatement\n",
    "            descV0 = Descriptor(docs, 1, 0)\n",
    "            invV0 = Inverse(docs, 1, 0)\n",
    "            weights = weightsCompute(descV0, invV0)\n",
    "            descriptor, inverse = update(descV0, invV0, weights)\n",
    "# Split #\n",
    "\n",
    "    else:\n",
    "        # query treatement\n",
    "        Texte = search_term_VSM.split()\n",
    "        query = [term for term in Texte]\n",
    "\n",
    "    # Porter Stemmer #\n",
    "        if stemming_option == 1:\n",
    "            # query treatement\n",
    "            query = [nltk.PorterStemmer().stem(terme) for terme in query]\n",
    "            # docs treatement\n",
    "            descV0 = Descriptor(docs, 0, 1)\n",
    "            invV0 = Inverse(docs, 0, 1)\n",
    "            weights = weightsCompute(descV0, invV0)\n",
    "            descriptor, inverse = update(descV0, invV0, weights)\n",
    "\n",
    "    # Lancaster Stemmer #\n",
    "        else:\n",
    "            # query treatement\n",
    "            query = [nltk.LancasterStemmer().stem(terme) for terme in query]\n",
    "            # docs treatement\n",
    "            descV0 = Descriptor(docs, 0, 0)\n",
    "            invV0 = Inverse(docs, 0, 0)\n",
    "            weights = weightsCompute(descV0, invV0)\n",
    "            descriptor, inverse = update(descV0, invV0, weights)\n",
    "    \n",
    "    result_text2.set(\"\")  # Clear previous results\n",
    "    \n",
    "# VECTOR SPACE MODEL #\n",
    "    if matching_option == 1:\n",
    "        query = [term for term in query if term not in stopW]\n",
    "        result, relevant = VSM(descriptor, inverse, weights, vsmMeasure_option, query)\n",
    "        \n",
    "# PROBABILISTIC MODEL #\n",
    "    elif matching_option == 2:\n",
    "        query = [term for term in query if term not in stopW]\n",
    "        if entry1.get() == '' or entry2.get() == '':\n",
    "            result_display.delete(1.0, tk.END)  # Clear previous results\n",
    "            result_display.insert(tk.END, \"Error: Enter BM25 parameters.\")\n",
    "            return None\n",
    "        K = float(entry1.get())\n",
    "        B = float(entry2.get())\n",
    "        result, relevant = BM25(descriptor, inverse, K, B, query)\n",
    "        \n",
    "# BOOLEAN MODEL #\n",
    "    elif matching_option == 4:\n",
    "        result, relevant = Boolean(descriptor, query)\n",
    "        \n",
    "    else:\n",
    "        relevant = None\n",
    "        # docs\n",
    "        if search_term.isdigit():\n",
    "            result = descriptorSearch(search_term, descriptor, inverse)\n",
    "        # terms\n",
    "        else:\n",
    "            result = inverseSearch(search_term, stemming_option, inverse)\n",
    "    \n",
    "    # Display results in the Text widget\n",
    "    result_display.delete(1.0, tk.END)  # Clear previous results\n",
    "    result_display.insert(tk.END, result)\n",
    "    \n",
    "    if relevant:\n",
    "        metrics, curve = evaluation(relevant, int(spinbox.get()))\n",
    "        # displaying metrics\n",
    "        metric_display = \"\"\n",
    "        for key, value in metrics.items():\n",
    "            metric_display += f\"{key}: {value}\\t\\t\"\n",
    "        result_text2.set(f\"{metric_display}\")\n",
    "        # displaying PR curve\n",
    "        ax.clear()\n",
    "        ax.plot(curve[\"recall\"], curve[\"precision\"], color='red')\n",
    "        # add axis labels to plot\n",
    "        ax.set_title('Precision-Recall Curve')\n",
    "        ax.set_ylabel('Precision')\n",
    "        ax.set_xlabel('Recall')\n",
    "        # draw the plot on the Tkinter canvas\n",
    "        canvas.draw()\n",
    "\n",
    "\n",
    "def set_entry_text(*args):\n",
    "    # get the value from the Spinbox\n",
    "    spinbox_value_str = spinbox.get()\n",
    "    \n",
    "    # check if the Spinbox value is not empty\n",
    "    if spinbox_value_str:\n",
    "        index = int(spinbox_value_str)\n",
    "        # load the sentence corresponding to the index\n",
    "        queries = loadQueries(\"LISA.QUERIES\")\n",
    "        sentence = queries[index-1][1]\n",
    "        # set the Entry text\n",
    "        entry.delete(0, tk.END)\n",
    "        entry.insert(0, sentence)\n",
    "\n",
    "# Create a label next to the entry\n",
    "label = ttk.Label(root, text=\"Query:\")\n",
    "label.pack()\n",
    "\n",
    "# Create an Entry widget for user input\n",
    "entry = ttk.Entry(root, text=\"Query\", width=75)\n",
    "entry.pack(pady=5)\n",
    "\n",
    "# Create a \"Search\" Button\n",
    "search_button = ttk.Button(root, text=\"Search\", command=perform_search, style='TButton')\n",
    "search_button.pack()\n",
    "\n",
    "# Create a Spinbox for selecting the line number\n",
    "spinbox_label = ttk.Label(root, text=\"Queries Dataset:\")\n",
    "spinbox_label.pack(pady=10)\n",
    "\n",
    "# Use the StringVar to track the Spinbox value\n",
    "spinbox_value = tk.StringVar()\n",
    "spinbox = ttk.Spinbox(root, from_=1, to=100, width=5, textvariable=spinbox_value, command=set_entry_text)\n",
    "spinbox.pack(pady=5)\n",
    "\n",
    "# Set an initial value and call set_entry_text to update the Entry widget\n",
    "spinbox_value.set(\"1\")\n",
    "set_entry_text()\n",
    "\n",
    "# Create a label to display search results\n",
    "result_text2 = tk.StringVar()\n",
    "result_label2 = tk.Label(root, textvariable=result_text2, justify=\"left\", anchor=\"w\", font=(\"TkDefaultFont\", 10, \"bold\"), wraplength=800)\n",
    "result_label2.pack(side=tk.BOTTOM, padx=5)\n",
    "\n",
    "# Create a PanedWindow to arrange the panes\n",
    "paned_window = ttk.Panedwindow(root, orient=\"vertical\")\n",
    "paned_window.pack(expand=True, fill=\"both\")\n",
    "\n",
    "# Create a Frame for the radio buttons\n",
    "radio_frame = ttk.Frame(paned_window)\n",
    "paned_window.add(radio_frame)\n",
    "\n",
    "# Create a LabelFrame for Matching models\n",
    "matching_frame = ttk.LabelFrame(radio_frame, text=\"Matching\")\n",
    "matching_frame.pack(side=\"right\", padx=10, pady=10)\n",
    "\n",
    "# Create a set of radio buttons within the Matching frame\n",
    "search_option0 = tk.IntVar()\n",
    "radio = ttk.Radiobutton(matching_frame, text=\"Vector space model\", variable=search_option0, value=1)\n",
    "radio01 = ttk.Radiobutton(matching_frame, text=\"Probabilistic model (BM25)\", variable=search_option0, value=2)\n",
    "radio10 = ttk.Radiobutton(matching_frame, text=\"Data Mining Model\", variable=search_option0, value=3)\n",
    "radio11 = ttk.Radiobutton(matching_frame, text=\"Boolean Model\", variable=search_option0, value=4)\n",
    "\n",
    "radio.grid(row=0, column=0, padx=10, pady=5, sticky=\"w\")\n",
    "radio01.grid(row=0, column=1, padx=10, pady=5, sticky=\"w\")\n",
    "radio10.grid(row=3, column=1, padx=10, pady=5, sticky=\"w\")\n",
    "radio11.grid(row=3, column=0, padx=10, pady=5, sticky=\"w\")\n",
    "\n",
    "\n",
    "# Create and place the first Entry widget\n",
    "label1 = tk.Label(matching_frame, text=\"K\")\n",
    "label1.grid(row=1, column=1, padx=50, pady=10, sticky=\"E\")\n",
    "entry1 = tk.Entry(matching_frame, width=10)\n",
    "entry1.grid(row=1, column=1, padx=10, pady=10)\n",
    "\n",
    "# Create and place the second Entry widget\n",
    "label2 = tk.Label(matching_frame, text=\"B\")\n",
    "label2.grid(row=2, column=1, padx=50, pady=10, sticky=\"E\")\n",
    "entry2 = tk.Entry(matching_frame, width=10)\n",
    "entry2.grid(row=2, column=1, padx=10, pady=10)\n",
    "\n",
    "# Create a Combobox for the list of choices\n",
    "choices = ['Scalar product', 'Cosine', 'Jaccard']  # Add your choices here\n",
    "combo = ttk.Combobox(matching_frame, values=choices)\n",
    "combo.set(choices[0])  # Set the default choice\n",
    "combo.grid(row=1, column=0, padx=10, pady=5, sticky=\"w\")\n",
    "\n",
    "# Create a label to display the search result\n",
    "result_label = ttk.Label(root, text=\"\", style='TLabel')\n",
    "result_label.pack()\n",
    "\n",
    "# Create a LabelFrame for Tokenization\n",
    "tokenization_frame = ttk.LabelFrame(radio_frame, text=\"Tokenization\")\n",
    "tokenization_frame.pack(side=\"left\", padx=10, pady=10)\n",
    "\n",
    "# Create a set of radio buttons within the Tokenization frame\n",
    "search_option = tk.IntVar()\n",
    "radio1 = ttk.Radiobutton(tokenization_frame, text=\"RegEx\", variable=search_option, value=1)\n",
    "radio2 = ttk.Radiobutton(tokenization_frame, text=\"Split\", variable=search_option, value=2)\n",
    "radio1.grid(row=0, column=0, padx=10, pady=5, sticky=\"w\")\n",
    "radio2.grid(row=1, column=0, padx=10, pady=5, sticky=\"w\")\n",
    "\n",
    "# Create a LabelFrame for Stemming\n",
    "stemming_frame = ttk.LabelFrame(radio_frame, text=\"Stemming\")\n",
    "stemming_frame.pack(side=\"left\", padx=10, pady=10)\n",
    "\n",
    "# Create a set of radio buttons\n",
    "search_option2 = tk.IntVar()\n",
    "radio3 = ttk.Radiobutton(stemming_frame, text=\"Porter\", variable=search_option2, value=1)\n",
    "radio4 = ttk.Radiobutton(stemming_frame, text=\"Lancaster\", variable=search_option2, value=2)\n",
    "radio3.grid(row=0, column=0, padx=10, pady=5, sticky=\"w\")\n",
    "radio4.grid(row=1, column=0, padx=10, pady=5, sticky=\"w\")\n",
    "\n",
    "# Create a Text widget for displaying results\n",
    "result_display = tk.Text(root, height=30, width=70)\n",
    "result_display.pack(side=tk.LEFT)\n",
    "\n",
    "# Create a Matplotlib figure and axis\n",
    "fig = Figure(figsize=(5, 4), dpi=100)\n",
    "ax = fig.add_subplot(111)\n",
    "\n",
    "# Create a Tkinter Canvas widget that can be embedded in the main window\n",
    "canvas = FigureCanvasTkAgg(fig, master=root)\n",
    "canvas_widget = canvas.get_tk_widget()\n",
    "canvas_widget.pack(side=tk.RIGHT, fill=tk.BOTH, expand=1)\n",
    "\n",
    "# Start the main event loop\n",
    "root.mainloop()"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.11.2"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 5
}