@lexar974/normalize-fr

Bibliotheque JavaScript de normalisation typographique francaise.

normalize-fr transforme du texte brut en texte plus propre et plus conforme aux usages francais :

• espaces et ponctuation ;
• apostrophes typographiques ;
• guillemets francais ;
• points de suspension ;
• espaces insecables ;
• tirets ;
• ligatures ;
• caracteres invisibles ;
• nombres et unites ;
• abreviations ;
• correction orthographique avec fallback IA local.

Installation

npm install @lexar974/normalize-fr

Utilisation

import { normalizeFrench } from "@lexar974/normalize-fr";

const text = "Bonjour   ! C'est un exemple...";
const result = normalizeFrench(text);

console.log(result);

Resultat :

Bonjour ! C'est un exemple...

Fonction principale

normalizeFrench(text, options)

Normalise un texte francais.

normalizeFrench('Il a dit : "Bonjour..."');

Profils

Les profils activent rapidement un ensemble de regles.

Basic

Correction legere :

normalizeFrench(text, {
    profile: "basic"
});

Active les espaces, les apostrophes et les points de suspension.

Typography

Profil recommande pour les sites web et applications :

normalizeFrench(text, {
    profile: "typography"
});

Active la ponctuation francaise, les guillemets, les espaces insecables, les tirets, les ligatures et la capitalisation.

Publishing

Profil complet pour livres, articles, PDF et documents professionnels :

normalizeFrench(text, {
    profile: "publishing"
});

Correction orthographique IA

normalizeSpelling() combine trois niveaux de correction :

• corrections connues pour les fautes tres frequentes, par exemple bonjor ou mapelle ;
• dictionnaire francais indexe pour les fautes proches ;
• modele IA local en fallback quand le dictionnaire ne suffit pas.

Le modele IA est entierement local : aucune requete reseau n'est effectuee pendant la correction.

import { normalizeSpelling } from "@lexar974/normalize-fr";

console.log(normalizeSpelling("Bonjor je mapelle Pierre"));

Resultat :

Bonjour je m'appelle Pierre

Le fallback IA utilise :

• un vocabulaire appris depuis le corpus d'entrainement ;
• un index par prefixes pour limiter les candidats ;
• un index par trigrammes de caracteres ;
• une distance de Damerau-Levenshtein pour gerer substitutions, suppressions, insertions et inversions ;
• un score qui combine similarite, frequence du mot et ecart de longueur ;
• une protection contre les corrections trop agressives des noms propres en majuscule initiale.

Options avancees

Chaque regle peut etre activee ou desactivee :

normalizeFrench(text, {
    apostrophes: false,
    quotes: true,
    numbers: true
});

Mode debug

normalizeFrench(text, {
    debug: true
});

Retour :

{
    original: "Bonjour...",
    result: "Bonjour...",
    changes: [
        "ellipsis"
    ]
}

Fonctions individuelles

import {
    normalizeQuotes,
    normalizeSpaces,
    normalizeApostrophes,
    normalizeSpelling
} from "@lexar974/normalize-fr";

Modules disponibles

| Fonction | Role | |-|-| | normalizeSpaces | Nettoyage des espaces | | normalizeApostrophes | Apostrophes typographiques | | normalizeEllipsis | Points de suspension | | normalizePunctuation | Ponctuation francaise | | normalizeQuotes | Guillemets francais | | normalizeNonBreakingSpaces | Espaces insecables | | normalizeDashes | Tirets typographiques | | normalizeLigatures | Ligatures | | normalizeUnicode | Normalisation Unicode | | normalizeNumbers | Formatage des nombres | | normalizeUnits | Espaces avant les unites | | normalizeAbbreviations | Abreviations francaises | | normalizeDates | Dates francaises | | normalizeSpelling | Correction orthographique avec fallback IA |

Compatibilite

• Node.js >= 18
• ES Modules

Licence

MIT