lectura-phonemiseur 4.1.1

Phonémiseur neural du français — G2P + POS + Morpho + Liaison + Groupes de lecture (BiLSTM multi-tâche)

Lectura Phonemiseur

Phonemiseur neural du francais : G2P + POS + Morphologie + Liaison + Groupes de lecture

Anciennement lectura-g2p (pip) / lectura_nlp (import). Renomme lectura-phonemiseur / lectura_phonemiseur a partir de la v4.0.0.

Un seul modèle BiLSTM char-level multi-tête avec features lexicales (ONNX INT8) qui prédit simultanément :

• G2P : transcription phonémique IPA (98.5% word accuracy)
• POS : étiquetage morpho-syntaxique — 19 tags (98.5% accuracy)
• Morphologie : genre, nombre, temps, mode, personne, forme verbale (96-99.8%)
• Liaison : prédiction des liaisons obligatoires/facultatives (F1 90.6%)

Quatre backends d'inférence : ONNX Runtime, NumPy, pur Python (zéro dépendance), ou API serveur.

Démarrage rapide

Installation

pip install lectura-phonemiseur             # zéro dépendance (backend pur Python)
pip install lectura-phonemiseur[numpy]      # backend NumPy
pip install lectura-phonemiseur[onnx]       # backend ONNX Runtime (le plus rapide)

Utilisation rapide (factory — recommande)

from lectura_phonemiseur import creer_engine
from lectura_phonemiseur.tokeniseur import tokeniser

# Mode auto : utilise les modeles locaux si presents, sinon l'API
engine = creer_engine()

tokens = tokeniser("Les enfants sont arrives a la maison.")
result = engine.analyser(tokens)

print(result["g2p"])      # ['le', 'ɑ̃fɑ̃', 'sɔ̃', 'aʁive', 'a', 'la', 'mɛzɔ̃']
print(result["pos"])      # ['ART:def', 'NOM', 'AUX', 'VER', 'PRE', 'ART:def', 'NOM']
print(result["liaison"])  # ['Lz', 'none', 'Lt', 'none', 'none', 'none', 'none']
print(result["morpho"])   # {'Number': ['Plur', ...], 'Gender': [...], ...}

Modes disponibles : "auto" (defaut), "local", "api", "onnx", "numpy", "pure".

Mode API (zero config)

Sans modeles locaux, creer_engine() utilise automatiquement l'API Lectura :

engine = creer_engine()  # mode="auto" → API si pas de modeles locaux
# ou explicitement :
engine = creer_engine(mode="api", api_url="https://api.lec-tu-ra.com")

Variables d'environnement : LECTURA_API_URL, LECTURA_API_KEY.

Modeles locaux (licence commerciale)

Pour utiliser l'inference locale sans API, achetez les modeles sur https://www.lec-tu-ra.com/solutions/services/

Installez les modeles dans ~/.lectura/models/g2p/ :

mkdir -p ~/.lectura/models/g2p
cp unifie_v2_int8.onnx unifie_v2_vocab.json ~/.lectura/models/g2p/

Ou via variable d'environnement :

export LECTURA_MODELS_DIR=/path/to/models

creer_engine() detecte automatiquement les modeles locaux.

Poids NumPy / Pure Python (optionnel)

Les backends NumPy et Pure Python necessitent les poids JSON depuis GitHub :

curl -L -o unifie_v2_weights.json \
  https://github.com/maxcarriere/lectura-modules/raw/main/Phonemiseur/modeles_numpy/unifie_v2_weights.json

engine = creer_engine(mode="numpy")
result = engine.analyser(tokeniser("Bonjour le monde."))

Backends d'inférence

Backend	Dépendances	Vitesse	Usage
API	aucune	~100 ms/phrase	Defaut (Niveau 1), 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

Les backends locaux (ONNX, NumPy, Pure) produisent des résultats identiques.

Features lexicales (optionnel)

Le modele V2 accepte en entree optionnelle un vecteur de 24 dimensions par mot, construit a partir d'un lexique de candidats POS. Cela ameliore la prediction POS, la morphologie et les liaisons.

Le lexique est detecte automatiquement si present dans le dossier modeles (lexique_pos_candidates.json), ou via le parametre lexicon_path de creer_engine(). Sans lexique, le modele fonctionne normalement (features = zeros).

# Avec lexique (automatique si disponible)
engine = creer_engine()

# Desactiver les features lexicales
result = engine.analyser(tokens, use_lex=False)

Benchmarks (dev set, modele V2 avec features lexicales)

Tâche	Métrique	Score
G2P	Word Accuracy	98.5%
G2P	PER (Phone Error Rate)	0.5%
POS	Accuracy	98.5%
Liaison	Macro F1	90.6%
Morpho — Number	Accuracy	96.4%
Morpho — Gender	Accuracy	98.3%
Morpho — VerbForm	Accuracy	99.6%
Morpho — Mood	Accuracy	99.8%
Morpho — Tense	Accuracy	99.8%
Morpho — Person	Accuracy	99.7%

Voir EVALUATION.md pour les résultats détaillés.

API

tokeniser(text) -> list[str]

Tokenise une phrase française (gestion apostrophes, ponctuation, contractions).

creer_engine(mode, models_dir, api_url, api_key, lexicon_path)

Factory pour creer un engine d'inference. Modes : "auto", "local", "api", "onnx", "numpy", "pure". models_dir permet de specifier le dossier des modeles (sinon cascade automatique).

engine.analyser(tokens, *, use_lex=True) -> dict

Analyse une liste de tokens et retourne un dictionnaire :

• tokens : liste des tokens d'entrée
• g2p : transcription IPA par token
• pos : étiquette POS par token
• liaison : label liaison par token (none, Lz, Lt, Ln, Lr, Lp)
• morpho : dict de listes par trait (Number, Gender, VerbForm, Mood, Tense, Person)

Le parametre use_lex=False desactive les features lexicales (utile pour le benchmarking).

corriger_g2p(mot, ipa) -> str

Applique la table de corrections puis les règles (ex+consonne, ex+voyelle, yod).

appliquer_liaison(tokens, phones, liaisons) -> list[str]

Applique les consonnes de liaison entre tokens consécutifs.

Architecture du modèle (V2)

Phrase → Char Embedding (64d) → Shared BiLSTM (2×160h → 320d)
                                        │
                    ┌───────────────────┼───────────────────┐
                    ↓                                       ↓
              G2P Head (per-char)         Word repr (320d) + Lex Features (24d)
              Linear(320→40)                        │
                                          Word BiLSTM (128h → 256d)
                                                │
                                    ┌───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┐
                                   POS Num Gen VF  Mood Tns Per Liaison

• Entrée : séquence de caractères avec <BOS>, <SEP>, <EOS>
• Lex Features : 24d par mot (21 POS one-hot + known + n_candidates + unambiguous)
• G2P : prédiction par caractère avec labels _CONT (continuation)
• Têtes mot : représentation mot = fwd[dernier_char] || bwd[premier_char] + lex_proj(24→24)

Limites connues

• Le G2P est évalué en contexte phrastique ; la performance sur mots isolés hors-vocabulaire est plus basse (~92%)
• La liaison Lp est très rare dans les données d'entraînement (F1 = 66.7%)
• Les noms propres et néologismes peuvent produire des transcriptions approximatives
• Le modèle ne gère pas les homographes contextuels complexes (ex: "fils" = /fis/ vs /fil/)

Licence

Ce module est distribue sous licence AGPL-3.0 (non commerciale) — voir LICENCE.txt.

Pour un usage commercial, contacter [e-mail].

Voir aussi ATTRIBUTION.md pour les credits.