vector1.py

import sys
import re
import numpy as np


def normalize(word):
 return re.sub(r"[\.\,\?\:\;\"\'\-]",r"",word.lower())

# la liste de mots w et c:
vocabulary = []

f = open("words.lst", "r")
for line in f:
### créez la liste vocabulary à partir du fichier

f.close


### définir les dimensions de la matrice M à partir de vocabulary
### initialiser la matrice M en tant qu'array numpy, avec des valeurs 0 



def main():

  f = open(sys.argv[1], "r")
  for line in f:
    words = line.split()

# k sera l'indice du mot lui-même (ligne de la matrice M)
    for k in range(len(words)):

### vérifiez si le mot à l'indice k se trouve dans le vocabulaire. Attention à la normalisation.

# i sera l'indice des mots de contexte, dans une fenetrê de +/-5

      for i in range(k-5, k+6):
      
### vérifiez si l'indice i ne dépasse dans aucun sens la liste words
### vérifiez si le mot de contexte n'est égal au mot lui-même       
### et vérifiez si le mot à l'indice i se trouve aussi dans le vocabulaire. Attention à la normalisation.
      
      
        a = vocabulary.index(normalize(words[k]))
        b = vocabulary.index(normalize(words[i]))

### a est l'indice de la ligne de la matrice correspondant au mot words[k] 
### b est l'indice de la colonne correspondant au mot words[i] 
### mettez à jour la matrice à l'ide de ces deux variables

  
  
if __name__ == '__main__':
  main()