Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 12,881 Bytes
3bf009f 979f3c3 3bf009f | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 | """Tests Sprint 71 โ A.I.1 chantier 2 : rare-token recall.
Couvre :
1. ``tokenize`` : Unicode-aware, contractions (l'an, d'une),
composรฉs (peut-รชtre, c'est-ร -dire), apostrophe typographique
โ, vide / None.
2. ``frequency_distribution`` : comptage corpus-wide, casse
insensible par dรฉfaut, multi-doc.
3. ``extract_rare_tokens`` : hapax (max_freq=1), dis legomena
(max_freq=2), ``max_freq < 1`` โ ValueError.
4. ``compute_rare_token_recall`` :
- cas standard : 5 rares en GT, 4 prรฉservรฉs
- multiplicitรฉ : un rare prรฉsent 2ร en GT, 1ร en hyp โ 0.5
- hyp vide โ 0.0, tous manquรฉs
- GT sans rare โ 0.0, listes vides
- case_sensitive
5. ``rare_token_recall`` raccourci.
6. **Cas rรฉaliste** : registre d'รฉtat civil, noms propres rares
discriminรฉs.
"""
from __future__ import annotations
import pytest
from picarones.measurements.rare_tokens import (
compute_rare_token_recall,
extract_rare_tokens,
frequency_distribution,
rare_token_recall,
tokenize,
)
# โโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
# 1. tokenize
# โโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
class TestTokenize:
def test_basic_words(self) -> None:
assert tokenize("hello world") == ["hello", "world"]
def test_contraction_apostrophe_ascii(self) -> None:
# L'an est un seul token
assert tokenize("L'an") == ["L'an"]
assert tokenize("d'une chose") == ["d'une", "chose"]
def test_contraction_apostrophe_typographic(self) -> None:
# โ (U+2019) traitรฉ comme ' ร l'intรฉrieur du token
assert tokenize("dโune") == ["dโune"]
def test_compound_with_hyphen(self) -> None:
assert tokenize("peut-รชtre") == ["peut-รชtre"]
assert tokenize("c'est-ร -dire") == ["c'est-ร -dire"]
def test_unicode_diacritics(self) -> None:
assert tokenize("cafรฉ ร รฉ รด") == ["cafรฉ", "ร ", "รฉ", "รด"]
def test_punctuation_separates(self) -> None:
assert tokenize("Marie, fille.") == ["Marie", "fille"]
def test_numbers_are_tokens(self) -> None:
assert tokenize("en 1789 et 1790") == ["en", "1789", "et", "1790"]
def test_empty_input(self) -> None:
assert tokenize("") == []
assert tokenize(None) == []
# โโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
# 2. frequency_distribution
# โโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
class TestFrequencyDistribution:
def test_single_document(self) -> None:
freq = frequency_distribution(["hello hello world"])
assert freq["hello"] == 2
assert freq["world"] == 1
def test_multi_document_summed(self) -> None:
docs = ["hello world", "hello sun", "moon"]
freq = frequency_distribution(docs)
assert freq["hello"] == 2
assert freq["world"] == 1
assert freq["moon"] == 1
def test_case_insensitive_default(self) -> None:
freq = frequency_distribution(["Hello hello HELLO"])
assert freq["hello"] == 3
assert "Hello" not in freq
def test_case_sensitive(self) -> None:
freq = frequency_distribution(
["Hello hello"], case_sensitive=True,
)
assert freq["Hello"] == 1
assert freq["hello"] == 1
# โโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
# 3. extract_rare_tokens
# โโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
class TestExtractRareTokens:
def test_hapax_only(self) -> None:
# max_freq=1 โ uniquement les tokens uniques
docs = ["a a b c"]
rare = extract_rare_tokens(docs, max_freq=1)
assert rare == frozenset({"b", "c"})
def test_hapax_plus_dis_legomena_default(self) -> None:
# max_freq=2 par dรฉfaut
docs = ["a a a b b c"]
rare = extract_rare_tokens(docs)
# a (3) รฉcartรฉ, b (2) inclus, c (1) inclus
assert rare == frozenset({"b", "c"})
def test_invalid_max_freq(self) -> None:
with pytest.raises(ValueError):
extract_rare_tokens(["x"], max_freq=0)
with pytest.raises(ValueError):
extract_rare_tokens(["x"], max_freq=-1)
def test_empty_corpus(self) -> None:
assert extract_rare_tokens([]) == frozenset()
# โโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
# 4. compute_rare_token_recall
# โโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
class TestComputeRareTokenRecall:
def test_full_recall(self) -> None:
rare = {"alice", "bob"}
m = compute_rare_token_recall(
"alice et bob mangent", "alice et bob mangent", rare,
)
assert m["recall"] == 1.0
assert m["n_rare_tokens_in_reference"] == 2
assert m["n_rare_tokens_recalled"] == 2
assert m["missed_tokens"] == []
def test_partial_recall(self) -> None:
rare = {"alice", "bob", "charlie"}
m = compute_rare_token_recall(
"alice bob charlie", "alice bob", rare,
)
assert m["n_rare_tokens_in_reference"] == 3
assert m["n_rare_tokens_recalled"] == 2
assert m["recall"] == pytest.approx(2 / 3)
assert m["missed_tokens"] == ["charlie"]
def test_zero_recall(self) -> None:
rare = {"alice", "bob"}
m = compute_rare_token_recall(
"alice bob", "x y z", rare,
)
assert m["recall"] == 0.0
assert sorted(m["missed_tokens"]) == ["alice", "bob"]
def test_multiplicity(self) -> None:
# Un token rare prรฉsent 2 fois en GT, 1 fois en hyp โ 0.5
rare = {"dupont"}
m = compute_rare_token_recall(
"Dupont et Dupont sont lร ", "Dupont arrive", rare,
)
assert m["n_rare_tokens_in_reference"] == 2
assert m["n_rare_tokens_recalled"] == 1
assert m["recall"] == 0.5
assert m["missed_tokens"] == ["dupont"]
def test_no_rare_in_gt(self) -> None:
rare = {"alice"}
m = compute_rare_token_recall("hello world", "hello world", rare)
assert m["n_rare_tokens_in_reference"] == 0
assert m["recall"] == 0.0
assert m["missed_tokens"] == []
def test_empty_hyp(self) -> None:
rare = {"alice", "bob"}
m = compute_rare_token_recall("alice bob", "", rare)
assert m["recall"] == 0.0
assert sorted(m["missed_tokens"]) == ["alice", "bob"]
def test_none_inputs(self) -> None:
rare = {"alice"}
m = compute_rare_token_recall(None, None, rare)
assert m["recall"] == 0.0
assert m["n_rare_tokens_in_reference"] == 0
def test_case_insensitive_default(self) -> None:
rare = {"Alice"} # passรฉ en casse mixte
m = compute_rare_token_recall("alice arrive", "alice", rare)
# Casse-insensible par dรฉfaut : "Alice" โ "alice", match
assert m["recall"] == 1.0
def test_case_sensitive(self) -> None:
rare = {"Alice"}
m = compute_rare_token_recall(
"Alice arrive", "alice arrive", rare,
case_sensitive=True,
)
# GT contient "Alice", hyp contient "alice" โ pas de match
# parce qu'on est sensible ร la casse
assert m["n_rare_tokens_in_reference"] == 1
assert m["recall"] == 0.0
# โโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
# 5. Raccourci
# โโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
class TestShortcut:
def test_shortcut_matches_full(self) -> None:
rare = {"alice", "bob"}
full = compute_rare_token_recall("alice bob", "alice", rare)
assert rare_token_recall(
"alice bob", "alice", rare,
) == pytest.approx(full["recall"])
# โโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
# 6. Cas rรฉaliste : registre d'รฉtat civil
# โโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโโ
class TestRealisticCivilRecord:
def test_proper_nouns_discrimination(self) -> None:
# 3 actes d'รฉtat civil avec noms propres uniques
corpus = [
"Marie Dupont, fille de Jean Dupont, baptisรฉe 1789.",
"Pierre Durand, fils de Catherine Bernard, nรฉ 1790.",
"Jacques Martin, รฉpoux de Anne Lefรจvre, dรฉcรฉdรฉ 1801.",
]
rare = extract_rare_tokens(corpus, max_freq=2)
# Tous les noms propres sont hapax (1 occurrence) sauf
# ยซ Dupont ยป (2 occurrences = dis legomenon). Tous restent
# ยซ rares ยป avec max_freq=2.
assert "dupont" in rare
assert "lefรจvre" in rare
assert "martin" in rare
# OCR fautif qui rate les noms propres mais prรฉserve les
# mots frรฉquents
gt = corpus[0]
hyp_bad_proper = "Marie X, fille de Jean X, baptisรฉe 1789."
m = compute_rare_token_recall(gt, hyp_bad_proper, rare)
# ยซ Dupont ยป prรฉsent 2 fois en GT, 0 fois en hyp โ 0/2
# ยซ Marie ยป et autres mots non rares โ ignorรฉs
# ยซ 1789 ยป est rare, prรฉsent 1 fois en GT, 1 fois en hyp โ 1/1
# ยซ baptisรฉe ยป est rare aussi
assert m["n_rare_tokens_recalled"] < m["n_rare_tokens_in_reference"]
# Au moins ยซ dupont ยป manquรฉ
assert "dupont" in m["missed_tokens"]
def test_proper_ocr_discriminates_more_than_cer(self) -> None:
"""Vรฉrifie la conjecture du plan : un OCR qui prรฉserve la
structure mais rate les noms propres a un CER faible mais
un rare-token recall plus dรฉgradรฉ.
On compare deux OCR sur le mรชme GT :
- OCR_A : rate un nom propre rare (ยซ Dupont ยป)
- OCR_B : rate un mot frรฉquent (ยซ le ยป prรฉsent โฅ 3ร dans
le corpus, donc PAS dans le set des rares)
"""
# Corpus suffisamment grand pour que ยซ le ยป soit frรฉquent
# (โฅ 3 occurrences) et donc non-rare.
corpus = [
"Marie Dupont arriva le matin chez le notaire.",
"Pierre Durand le suivit dans le couloir.",
"Catherine Bernard attendait le retour le soir.",
"Jacques Martin รฉcouta le rรฉcit de la journรฉe.",
]
rare = extract_rare_tokens(corpus, max_freq=2)
# Sanitรฉ : ยซ le ยป n'est PAS rare (apparaรฎt 7 fois)
assert "le" not in rare
# ยซ Dupont ยป est rare (1 occurrence)
assert "dupont" in rare
gt = corpus[0]
hyp_a_proper_lost = "Marie X arriva le matin chez le notaire."
hyp_b_freq_lost = "Marie Dupont arriva matin chez notaire." # 2 ยซ le ยป manquent
m_a = compute_rare_token_recall(gt, hyp_a_proper_lost, rare)
m_b = compute_rare_token_recall(gt, hyp_b_freq_lost, rare)
# OCR_A perd un rare (ยซ Dupont ยป), OCR_B n'en perd aucun
# (ยซ le ยป n'est pas rare donc sa perte n'affecte pas le recall)
assert m_a["recall"] < m_b["recall"]
assert m_b["recall"] == 1.0
|