Analyseur d'Articles de Recherche

Lire un article est une chose ; indexer un corpus en est une autre. Une revue de littérature, un gestionnaire de références, un outil de génération de revue, tous commencent par le même travail sans glamour : transformer un mur de prose en une structure avec des sections, des citations et une bibliographie qu’une machine peut manipuler. Ce projet construit cet analyseur de zéro en Python pur. Tu prendras le texte brut d’un véritable article académique, tu détecteras ses en-têtes de sections par leur forme, tu diviseras le corps en parties structurées, tu extrairas les citations de style [1], [2, 3] et les références qu’elles pointent, puis tu construiras une petite recherche classée sur le contenu parsé. Le décodage PDF est hors de portée et délibérément, l’ingénierie intéressante, c’est le texte à l’instant où il est déjà sur ton disque : reconnaissance de forme, regex et structures de données, dont aucune n’a besoin d’une bibliothèque PDF.

Cela suppose le Python 101, entrées-sorties de fichiers, chaînes, fonctions et dictionnaires. Optionnel et non noté ; vois Projets du monde réel pour la liste complète.

🎯 Ce que tu vas faire

1. Charger le texte brut d’un vrai article et jeter un coup d’œil à sa forme brute.
2. Détecter les en-têtes de sections par leur typographie (numéros, casse de titre, longueur) au lieu d’une liste écrite à la main.
3. Diviser l’article en une carte structurée {section: texte} que tu peux interroger.
4. Extraire les citations en ligne et construire une section de références, avec la relation citation↔référence intacte.
5. Construire une minuscule recherche classée (fréquence de termes) sur les sections parsées et la vérifier par bon sens.

Où exécuter ceci

En local avec uv est le chemin principal, l’analyseur opère sur des fichiers texte brut que tu peux trouver, toucher et diffuser, et la règle stdlib-seulement (re, collections, pathlib) signifie zéro frottement d’installation au-delà de uv init.

GitHub Codespaces est l’expérience identique : ouvre codespaces.new/abderrahim-lectures/python-data-analysis-course, clone le .txt d’un article public, et parse-le dans un onglet de navigateur.

Google Colab, les notebooks Kaggle et Binder gèrent l’analyse honnêtement, le Python pur tourne n’importe où, et un court article en texte brut collé ou téléversé dans le notebook se parse exactement comme en local. Le notebook peut même générer un article d’échantillon à la volée pour que tu aies des données déterministes avant de récupérer un vrai. La seule chose qu’un notebook ne peut pas reproduire, c’est la joie « attrape un vrai .txt sur arXiv et parse-le », cette traction est une habitude locale/de terminal.

Configuration

Deux choses avant que le premier en-tête n’atterrisse : uv sur ton PATH, et un véritable texte brut d’article à mâcher.

Installe uv

macOS / Linux (terminal) :

curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

Windows (PowerShell) :

powershell -ExecutionPolicy ByPass -c "irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex"

Ferme et rouvre ton terminal, puis :

uv --version
mkdir research-paper-parser && cd research-paper-parser
uv init --bare

Obtiens un article en texte brut

La page Source d’arXiv propose un .txt en texte brut pour la plupart des articles, et le dépôt du cours fournit un petit échantillon :

mkdir -p papers
# récupère un vrai (exemple : le HTML d'un article arXiv -> télécharge la source -> extrait le .txt)
curl -L -o papers/sample.txt https://raw.githubusercontent.com/abderrahim-lectures/python-data-analysis-course/main/examples/research-paper-parser/paper.txt
wc -l papers/sample.txt

Si l’échantillon n’est pas disponible, n’importe quel .txt d’un article de conférence fonctionne, l’analyseur est basé sur la forme, pas verrouillé sur un format.

✅ Liste de vérification

• ✅ uv --version affiche un numéro de version.
• ✅ papers/sample.txt existe et wc -l rapporte quelques centaines de lignes de prose.
• ✅ head -20 papers/sample.txt montre un titre, puis des en-têtes de sections, puis le texte du corps.

Étape 1 : Charge et inspecte le texte brut

Chaque analyseur commence par regarder, imprimer la forme du fichier avant qu’aucune logique ne s’engage sur des hypothèses. Cette étape lit tout l’article, le divise en lignes et calcule les statistiques bon marché qui t’apprennent à quoi ressemble « un en-tête » dans ce fichier (les titres sont courts, en TOUTES MAJUSCULES ou en casse de titre, numérotés ; les lignes du corps sont de longues phrases). Deviner des en-têtes avant cette inspection, c’est ainsi que les analyseurs tombent dans le verrouillage de format.

👟 Indice de départ : Commence par écrire load(path) qui lit tout le fichier avec Path(path).read_text(encoding="utf-8", errors="ignore").splitlines(), puis imprime le compte de lignes et une fenêtre sur les 25 premières lignes.

# parser.py
from pathlib import Path

def load(path: str) -> list[str]:
    return Path(path).read_text(encoding="utf-8", errors="ignore").splitlines()

lines = load("papers/sample.txt")
print("total lines:", len(lines))
for i in range(0, min(25, len(lines))):
    print(f"{i:4d} | {lines[i][:80]}")

read_text(...)["utf-8", errors="ignore"] avale l’octet mojibake occasionnel d’un vieux .txt sans planter, un choix pragmatique pour un grattoir de texte (perdre un caractère corrompu vaut mieux que faire avorter toute l’analyse). errors="ignore" est aussi le drapeau rouge du relecteur : c’est un bouton silencieux de perte de données, et le choisir délibérément avec un commentaire est le geste professionnel. La tranche [:80] est une vérification bon marché de ce que le fichier contient réellement avant d’écrire une seule règle de correspondance.

🎯 Résultat attendu : Un compte (~300-600 lignes typiquement) et une fenêtre des 25 premières lignes montrant le titre, un Résumé, puis des en-têtes de sections numérotés comme 1. Introduction, 2. Methods, la preuve exacte de forme sur laquelle s’appuient les heuristiques de l’étape suivante.

🩹 Si ça ne marche pas : Si le fichier est vide ou le compte de lignes minuscule, le téléchargement a échoué ou le chemin de l’échantillon est faux, vérifie que papers/sample.txt existe et a des octets non nuls. Si chaque ligne s’imprime vide, le fichier est en UTF-16 ou sinon non-UTF-8, errors="ignore" cacherait cet échec en dépouillant tout ; imprime repr(lines[5][:50]) pour voir les octets bruts.

✅ Liste de vérification

• ✅ Le compte de lignes est sensé (des centaines) et les premières lignes incluent un titre + un Résumé.
• ✅ Tu as vu les styles d’en-têtes de tes propres yeux avant de coder le détecteur.
• ✅ errors="ignore" est un choix délibéré, pas un accident, tu peux dire quand tu le retirerais.

🤔 Question(s) socratique(s)

• Avant d’écrire le détecteur d’en-têtes, imagine deux articles : un avec **3. Results** (gras, trois mots) et un avec une ligne simple Results and Discussion. Si tu écris une regex pour le premier, qu’est-ce que le second t’enseigne sur pourquoi forme-sur-syntaxe est le geste robuste pour un analyseur censé généraliser ?
• errors="ignore" laisse tomber les octets corrompus silencieusement. Nomme un scénario où cette politique cause une mauvaise réponse au lieu d’un plantage, et le diagnostic qui l’attraperait.

Étape 2 : Détecte les en-têtes de sections par la forme

L’approche fragile est une liste codée en dur (if line == "Introduction":). L’approche robuste traite la « titre-itude » comme un score, une ligne est un en-tête quand elle est courte, commence seule, et se lit comme un titre (casse de titre ou TOUTES MAJUSCULES, éventuellement numéroté). Cela rend l’analyseur capable de survivre à des titres qu’il n’a jamais vus, ce qui est tout l’intérêt de l’extraction basée sur la forme.

👟 Indice de départ : Commence par écrire is_heading(line) avec les trois signaux, un préfixe numéroté ^\d+(\.\d+)*\.?\s, istitle()/isupper(), et la liste known, combinés avec or, puis scanne tes lignes de l’Étape 1 et imprime tout ce que tu as signalé.

# parser.py (suite)
import re

def is_heading(line: str) -> bool:
    s = line.strip()
    if not s or len(s) > 80:
        return False
    numbered = bool(re.match(r"^\d+(\.\d+)*\.?\s+\S", s))
    titlecase = s.istitle() or s.isupper()
    # 'Abstract', 'References', 'Conclusion' sont aussi des en-têtes célèbres d'un mot
    known = s in {"Abstract", "Introduction", "Methods", "Results",
                  "Discussion", "Conclusion", "References"}
    return (numbered or titlecase or known) and len(s.split()) <= 12

headings = [(i, ln) for i, ln in enumerate(lines) if is_heading(ln)]
for i, h in headings[:12]:
    print(f"{i:4d}: {h}")

Le détecteur est un prédicat composé : un en-tête est une ligne qui est courte (len<=80, <=12 mots), et qui se lit comme un titre (préfixe de nombre, casse de titre, TOUTES MAJUSCULES, ou un nom célèbre d’un mot). Un seul signal est sautillant à lui seul ; l’union est la façon dont les vrais articles expriment les en-têtes dans des styles extrêmement variés. Note le <=80 et <=12 volontairement grossiers : ils rejettent la prose tout en acceptant pratiquement n’importe quel en-tête qu’un journal frappe, échangeant quelques faux positifs (une courte phrase en gras) contre la catastrophe bien plus grande des faux négatifs (manquer un en-tête).

🎯 Résultat attendu : Les ~10-12 premières lignes d’en-têtes avec leurs indices de ligne, correspondant à ta vérification visuelle de l’Étape 1, car les règles ont été dérivées de cette inspection même.

🩹 Si ça ne marche pas : Si un vrai en-tête est manqué, son style est tombé hors du prédicat, fais-le passer par les trois sous-tests (numbered, istitle, isupper) pour voir quelle branche a échoué, puis assouplis celle-là. Si des lignes de prose courtes sont signalées comme en-têtes (une phrase laconique de moins de 12 mots commençant par une majuscule), c’est un faux positif connu de la détection de forme, le compromis est intentionnel, et le regroupement en sections de l’Étape 3 écarte proprement le texte de corps indésirable de toute façon.

✅ Liste de vérification

• ✅ Les en-têtes détectés correspondent à ta lecture visuelle de l’Étape 1 à quelques coups près.
• ✅ Tu peux dire lequel des sous-signaux a attrapé chaque en-tête (numéroté contre casse-de-titre contre mot-connu).
• ✅ Tu peux articuler le compromis de faux positifs (courtes phrases au titre) et pourquoi il vaut la peine.

🤔 Question(s) socratique(s)

• Le prédicat est « n’importe lequel de plusieurs signaux ». Inverse-le : qu’est-ce qui casse si tu exiges TOUS (court ET numéroté ET casse de titre) ? Nomme un motif d’en-tête réel qu’il rejetterait, c’est exactement le piège du sur-ajustement qu’un détecteur de forme est censé esquiver.
• known est une liste codée en dur de noms de sections célèbres. Étends la pensée : qu’arrive-t-il quand un article appelle une section « 5. Experimental Setup », quelle branche l’attrape, et quel est le risque résiduel si ce détecteur frappe une section intitulée, disons, « A Note on Notation » ?

Étape 3 : Divise en une carte de sections structurée

Maintenant que les en-têtes sont trouvés, le gain : transformer une liste plate de lignes en un dictionnaire {en-tête: texte_du_corps}. Chaque en-tête démarre une nouvelle section, et tout ce qui le sépare de l’en-tête suivant lui appartient. C’est la structure de données qui transforme « lire l’article » en « poser des questions à l’article », et elle réutilise le détecteur exact que tu as déjà construit.

👟 Indice de départ : Commence par écrire split_sections(lines, is_heading) comme un repli : un nom d’en-tête current, une liste buf, et une boucle for qui ferme le seau dans le dict à chaque fois qu’un nouvel en-tête (avec du contenu) se déclenche.

# parser.py (suite)

def split_sections(lines: list[str], is_heading) -> dict[str, str]:
    sections: dict[str, str] = {}
    current = "frontmatter"
    buf: list[str] = []
    for ln in lines:
        if is_heading(ln) and buf:
            sections[current] = "\n".join(buf).strip()
            current = ln.strip()
            buf = []
        else:
            buf.append(ln)
    if buf:
        sections[current] = "\n".join(buf).strip()
    return sections

sections = split_sections(lines, is_heading)
for name, body in sections.items():
    words = len(body.split())
    print(f"{name[:45]:<47} {words:>6} words")

Le cœur est un repli accumulateur : current pointe sur l’en-tête que tu remplis, buf rassemble ses lignes, et quand un nouvel en-tête apparaît, tu fermes le dernier seau (seulement s’il avait du contenu, if buf saute la dérive vide entre en-têtes consécutifs). Le seau frontmatter attrape tout ce qui précède le premier vrai en-tête, titre, auteurs, résumé, sous une clé synthétique, gardant la carte totale sans texte laissé de côté. La sortie est le moment où l’article cesse d’être une chaîne et devient des données interrogables.

🎯 Résultat attendu : Un dict avec une entrée frontmatter et une entrée par vraie section, chacune imprimant son nom et son compte de mots, Méthodes plus lourd que Conclusion, frontmatter petit mais présent.

🩹 Si ça ne marche pas : Si seuls frontmatter et une section géante apparaissent, le détecteur d’en-têtes n’a pas tiré en haut, le premier en-tête du corps a été manqué à l’Étape 2 ; relance le détecteur et assouplis-le. Si un en-tête est avalé dans la section au-dessus, is_heading a retourné False pour l’en-tête même qui démarre la frontière du seau, même correction, ligne différente. Si les sections fusionnent, la garde if is_heading and buf, pas if is_heading seul, laisse tomber une fermeture de tampon vide quand deux en-têtes sont adjacents.

✅ Liste de vérification

• ✅ La carte de sections reflète la liste d’en-têtes de l’Étape 1, chaque en-tête détecté est une clé de dictionnaire.
• ✅ Aucun texte n’est perdu : l’union de tous les corps de sections reconstruit les lignes d’origine.
• ✅ frontmatter capture le bloc d’avant en-tête (titre + résumé) intact.

🤔 Question(s) socratique(s)

• Le repli ne ferme un seau que lorsque l’en-tête suivant se déclenche. Trace ce qui arriverait si un en-tête se trouvait à la toute fin d’une section, comment le code garantit-il que le buf final atterrit quand même dans le dict (regarde le if buf final) ? Quel bug apparaît sans lui ?
• Les frontières de section sont définies par les en-têtes ; mais les clés de la carte sont des chaînes d’en-têtes brutes. Si tu voulais maintenant « les Méthodes » programmatiquement, que fait un en-tête comme 3. Methods and Materials contre Methods pour les recherches de correspondance exacte, et pourquoi cela plaide-t-il pour normaliser les clés au moment de les stocker ?

Étape 4 : Extrais les citations et construis une liste de références

Un analyseur n’est pas fini aux sections, un analyseur de recherche doit trouver les références. Les articles citent avec [12], [3, 5], ou [4–7] en ligne, et ces jetons sont les arêtes d’un graphe de citations vers la bibliographie numérotée. Cette étape isole les références, extrait les numéros de citation et mappe numéro → article en utilisant le bloc de liste de références, transformant le bruit entre crochets en un dict structuré {num: titre}.

👟 Indice de départ : Commence par écrire extract_references(text) pour couper tout ce qui suit le marqueur References, puis citations_from(body) avec re.findall(r"\[(\d+(?:\s*,\s*\d+)*)\]", ...) qui divise chaque bloc entre crochets en ses numéros individuels.

# parser.py (suite)
import re

def extract_references(text: str, prefix: str = "References") -> list[str]:
    m = re.search(prefix + r"\s*\n(.*)", text, re.S)
    return [l for l in (m.group(1).splitlines() if m else []) if l.strip()][:20]

refs = extract_references("\n".join(lines))
print("first few references:")
for r in refs[:5]:
    print("  ", r[:90])

def citations_from(body: str) -> list[int]:
    nums = re.findall(r"\[(\d+(?:\s*,\s*\d+)*)\]", body)
    out = []
    for block in nums:
        out += [int(x) for x in re.split(r"\s*,\s*", block)]
    return out

print("citations in frontmatter:", citations_from(sections.get("frontmatter", ""))[:10])

extract_references divise au marqueur References et attrape tout ce qui le suit, une heuristique grossière mais très efficace « le reste de l’article est la bibliographie » (renforcée en tranchant .splitlines()[:~20]). citations_from est le moteur de citations en ligne : findall attrape les groupes entre crochets comme [12, 34], et le re.split interne transforme le bloc séparé par des virgules en numéros individuels. Le motif \d+(?:\s*,\s*\d+)* correspond à un-ou-plusieurs numéros séparés par des virgules, ce qui est exactement le cas [4, 7, 12] ; la plage en tiret [4–7] est une TODO signalée que tu étendrais. Les numéros de citation sont les adresses dans la liste de références, la jointure {num: titre} est le pont entre « ce que le texte cite » et « ce que la bibliographie liste officiellement ».

🎯 Résultat attendu : Les ~5 premières lignes de référence de la bibliographie, et une courte liste de citations numériques tirées du frontmatter (le résumé en cite généralement quelques-unes), prouvant que le diviseur de sections et la regex de citations fonctionnent de bout en bout.

🩹 Si ça ne marche pas : Si extract_references retourne une liste vide, le marqueur References n’est pas une ligne simple, certains articles le soulignent ou le numérotent (References contre REFERENCES) ; essaie le drapeau insensible à la casse re.IGNORECASE. Si citations_from ne trouve rien, l’article utilise des citations auteur-année (Smith, 2020) au lieu de crochets numériques, c’est une grammaire réellement différente, et ta regex devrait la manquer, ce qui est la leçon : sache quel schéma de citation tu vises. Si les plages en tiret [4–7] ne s’étendent pas, c’est la branche TODO connue, int("4–7") lèvera un ValueError qui est ton signal pour implémenter l’expansion de plage.

✅ Liste de vérification

• ✅ extract_references retourne les lignes d’ouverture de la bibliographie, pas le texte du corps.
• ✅ citations_from transforme [1, 2] en {1, 2} et [12] en {12}.
• ✅ Tu peux discuter du schéma numérique contre auteur-année avant de promettre un analyseur universel.

🤔 Question(s) socratique(s)

• Le motif entre crochets de findall est gourmand sur les virgules : [12, 34, 56] donne un bloc qui se divise en trois numéros. Réécris dans ta tête ce que donnent un [12, 34] plus un [5] séparé, et demande-toi si l’ordre des numéros dans la liste de sortie correspond à l’ordre dans le texte quand des blocs multi-citations et mono-citation se mélangent. L’ordre compte-t-il pour les arêtes du graphe de citations ?
• Le diviseur {"References ..."} suppose « bloc de références = tout ce qui suit le marqueur ». Qu’arrive-t-il à l’analyseur si un article place une Annexe après ses références, où atterrit le texte de l’annexe dans extract_references, et quelle est la règle supplémentaire qui l’empêche de polluer la bibliographie ?

Étape 5 : Une minuscule recherche classée sur l’article parsé

Sections, citations, références, l’artefact d’ingénierie est des données, et des données ne valent la peine que si tu peux leur poser des questions. Cette dernière étape construit une recherche classée minimale : les mots d’une requête sont notés selon la fréquence à laquelle ils apparaissent dans chaque section (fréquence de termes), et les sections sont listées du meilleur au pire. C’est un jouet, mais il complète le pipeline du texte brut à quelque chose que tu peux réellement interroger.

👟 Indice de départ : Commence par écrire word_counts(body) avec un tokeniseur [a-z]+ et Counter, puis search(query, sections) qui note chaque section selon combien de jetons de requête y apparaissent et trie par ordre décroissant.

# parser.py (suite)
from collections import Counter

TOK = re.compile(r"[a-z]+")

def word_counts(body: str) -> Counter:
    return Counter(TOK.findall(body.lower()))

def search(query: str, sections: dict[str, str], top: int = 3) -> list[tuple[str, int]]:
    q = set(TOK.findall(query.lower()))
    scored = []
    for name, body in sections.items():
        counts = word_counts(body)
        score = sum(counts[w] for w in q)
        if score:
            scored.append((name, score))
    return sorted(scored, key=lambda t: t[1], reverse=True)[:top]

for q in ["method data", "conclusion results"]:
    print(f"\nquery: {q!r}")
    for name, score in search(q, sections):
        print(f"   {score:>4}  {name[:50]}")

La mécanique est la fréquence de termes : tokenise le texte en minuscules en mots alphabétiques (findall puis dépouille les non-lettres via [a-z]+), étiquette chaque section avec son Counter, et note une section selon combien de jetons de requête y apparaissent. Ce n’est pas du TF-IDF (un mot courant comme « data » n’est pas dépondéré), et ce n’est pas classé contre d’autres documents au-delà d’un seul article, mais c’est la bonne forme d’une solution de recherche, et le délimiteur TOK (laisser tomber tout ce qui n’est pas une lettre pour que data, et data s’unifient) est une véritable décision de tokenisation. Le filtre if score laisse tomber silencieusement les sections à zéro correspondance, donc le top-K est honnête sur « le meilleur qui a le terme ».

🎯 Résultat attendu : Pour "method data", la section Méthodes note bien au-dessus des autres ; "conclusion results" classe Résultats et Conclusion en haut, la sortie de la recherche correspond visiblement à la structure réelle de l’article, ce qui est la vérification de bon sens.

🩹 Si ça ne marche pas : Si le meilleur hit est le frontmatter pour chaque requête, les sections sont minuscules ou le corps n’a jamais été divisé, revérifie la carte de l’Étape 3 (si tout l’article est un seau frontmatter, rien n’est classé). Si "data" ne retourne rien, le tokeniseur [a-z]+ étouffe sur une forme avec trait d’union ou apostrophe, c’est attendu ; ajoute [a-z'-]+ pour garder les contractions intactes, et note le compromis. Si une section à haut score est manquée, les mots de la requête n’ont pas intersecté les jetons de la section verbatim, un écart de radicalisation (run/ran) que tu peux reconnaître comme la frontière entre un jouet et un moteur de recherche.

✅ Liste de vérification

• ✅ "method data" classe Methods en premier ; "conclusion results" classe Results/Conclusion en haut.
• ✅ Les requêtes à zéro correspondance retournent une liste vide (pas de déchets de score NaN).
• ✅ Tu peux expliquer une limitation (pas de TF-IDF, pas de radicalisation, corpus d’un seul article) qu’un vrai moteur corrige.

🤔 Question(s) socratique(s)

• La recherche est une fréquence de termes pure, les mots répétés gagnent. Ajoute « and » ou « the » à une requête et regarde-le dominer. Que change l’IDF (la moitié fréquence-inverse-de-document du TF-IDF) à propos des mots courants-poubelles, et pourquoi est-il impossible de la calculer correctement sur un corpus à document unique ?
• La radicalisation (run == ran, analysis == analys*) est la ligne entre « recherche jouet » et « recherche réelle ». Construis l’argument du pourquoi les jetons verbatim fonctionnent encore étonnamment bien sur la prose académique (les articles réutilisent un vocabulaire étonnamment fixe à travers l’arc résumé→méthodes→résultats), et la section où cela casse en premier.

⚠️ Pièges courants

• Exiger chaque signal pour un en-tête. numéroté ET casse de titre ET court rejette « Results and Discussion », toute la valeur du détecteur de forme est son union de signaux. Attends-toi à quelques faux positifs de prose courte ; le regroupement en sections les écarte proprement.
• Coder en dur des noms de sections. Une liste {"Introduction", "Methods", ...} casse sur « Experimental Setup » ou « 1. Preliminaries ». Garde known comme une branche du prédicat, jamais tout le détecteur.
• Perte de données silencieuse errors="ignore". Un octet corrompu peut faire s’évaporer une ligne de texte sans trace. Préfère errors="replace" (le � visible) quand tu décodes des fichiers non fiables pour qu’un mauvais décodage soit diagnostiquable au lieu d’invisible.
• S’appuyer sur une seule grammaire de citations. La regex numérique [12, 3] ne trouve rien dans les articles auteur-année (Smith, 2020). Décide le schéma que tu vises upfront ; un analyseur qui « gère les deux » gère silencieusement souvent le second comme une sortie vide.
• Fuite de bibliographie depuis une annexe. « Références = tout ce qui suit le marqueur » avale silencieusement une Annexe. Arrête le bloc au prochain en-tête (réutilise is_heading) ou à un jeton de saut de page pour que la prose post-bibliographie ne puisse pas polluer la liste de références.

Ce que tu viens de construire

Un véritable analyseur d’articles de recherche en Python pur : tu as détecté des en-têtes par forme au lieu d’une liste codée en dur, replié l’article en une carte interrogable {section: texte}, extrait des citations numériques et un bloc de références, et classé des sections contre une requête de phrase avec une fréquence de termes. Deux habitudes ici valent plus que l’analyseur lui-même, l’inspection regarde-avant-de-coder qui ancre tes heuristiques aux données réelles, et la compréhension que « la partie intéressante de l’analyse est de savoir quelle grammaire tu vises réellement ». Des pipelines comme celui-ci sous-tendent les gestionnaires de références, les outils de revue et les systèmes de fouille de littérature ; tu as construit le cœur honnête de l’un d’eux sans une seule bibliothèque PDF.

Où aller à partir d’ici

• Gère les plages en tiret : étends [4–7] en {4,5,6,7} avec un petit re.split(r"\s*[–-]\s*") + range(), la TODO signalée de l’Étape 4.
• Support auteur-année : ajoute une seconde regex de citations pour (Smith, 2020) et un résolveur nom→référence ; le même bloc references se mappe en un dict à clé de nom.
• Un CLI : enveloppe le pipeline dans argparse (parse.py paper.txt --search "neural method") pour qu’il fonctionne comme un outil de shell au lieu d’un extrait collé.
• Arrête à l’annexe : fais en sorte que extract_references se termine au prochain en-tête, en réutilisant is_heading, pour que le texte post-bibliographie ne pollue jamais la liste de références.

Partage ton projet avec la classe

Tu as parsé un article, construit un graphe de citations, ou obtenu un classement de recherche dont tu es fier ? examples/student-projects/ est une galerie de projets soumis par d’autres élèves, et son README t’accompagne dans l’ajout du tien via une pull request de bout en bout : forker, créer une branche, commiter, et ouvrir la PR. Aucune expérience préalable avec git n’est supposée.

Bienvenue dans l’écriture de Python en dehors du navigateur. 🎓