lectura-p2g 2.0.1

Conversion phonème-graphème du français (IPA → orthographe) — P2G + POS + Morpho (BiLSTM multi-tâche)

Lectura P2G

Modele unifie P2G + POS + Morphologie pour le francais (IPA → orthographe)

Un seul modele BiLSTM char-level multi-tete avec word feedback (2.56M parametres) qui predit simultanement :

• P2G : transcription IPA vers orthographe (93.1% word accuracy, 2.2% CER)
• POS : etiquetage morpho-syntaxique — 19 tags (97.0% accuracy)
• Morphologie : genre, nombre, temps, mode, personne, forme verbale (92-97%)

Quatre backends d'inference : API (zero config), ONNX Runtime, NumPy, ou pur Python (zero dependance).

Demarrage rapide

pip install lectura-p2g

from lectura_p2g import creer_engine

engine = creer_engine()    # mode API par defaut (zero config)

result = engine.analyser(["le", "ɑ̃fɑ̃", "sɔ̃", "aʁive", "a", "la", "mɛzɔ̃"])

print(result["ortho"])   # ['les', 'enfants', 'sont', 'arrives', 'a', 'la', 'maison']
print(result["pos"])     # ['ART:def', 'NOM', 'AUX', 'VER', 'PRE', 'ART:def', 'NOM']

Backends d'inference

Backend	Dependances	Vitesse	Usage
API	aucune	~100 ms (reseau)	Par defaut, zero config
ONNX Runtime	onnxruntime	~2 ms/phrase	Production locale
NumPy	numpy	~50 ms/phrase	Leger
Pur Python	aucune	~200 ms/phrase	Embarque, portabilite max

engine = creer_engine(mode="onnx")    # ONNX local
engine = creer_engine(mode="api")     # API serveur
engine = creer_engine(mode="auto")    # local si modeles presents, sinon API

Les backends locaux (ONNX, NumPy, Pure) necessitent les modeles — disponibles sur demande.

Benchmarks (test set)

Tache	Metrique	Score
P2G	Word Accuracy	93.1%
P2G	CER (Character Error Rate)	2.2%
POS	Accuracy	97.0%
Morpho — Number	Accuracy	92.8%
Morpho — Gender	Accuracy	92.0%

API

creer_engine(mode="auto") -> engine

Factory pour creer un engine d'inference. Modes : "auto", "api", "local", "onnx", "numpy", "pure".

engine.analyser(ipa_words) -> dict

Analyse une liste de mots IPA et retourne :

• ortho : orthographe reconstruite par mot
• pos : etiquette POS par mot
• morpho : dict de listes par trait (Number, Gender, VerbForm, Mood, Tense, Person)

Licence

Double licence :

• AGPL-3.0 — usage libre (voir LICENCE.txt)
• Licence commerciale — usage proprietaire (voir LICENCE-COMMERCIALE.md)