Spaces:
Running
Running
File size: 4,355 Bytes
d910a94 |
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 |
import streamlit as st
import pandas as pd
import requests
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import os
import re
# Установка API URL и заголовков
API_URL_TRA = "https://api-inference.huggingface.co/models/Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru"
API_URL_KEY = "https://api-inference.huggingface.co/models/ml6team/keyphrase-extraction-kbir-inspec"
API_URL_SUM = "https://api-inference.huggingface.co/models/facebook/bart-large-cnn"
headers = {"Authorization": os.getenv("API_TOKEN")}
# Функция для получения ключевых слов
def get_key_words(payload):
response = requests.post(API_URL_KEY, headers=headers, json=payload)
return response.json()
# Функция для перевода слова
def translate_key_words(payload):
response = requests.post(API_URL_TRA, headers=headers, json=payload)
return response.json()
# Функция для составления конспекта
def make_summary(payload):
response = requests.post(API_URL_SUM, headers=headers, json=payload)
return response.json()
# Очищаем список слов
def clean_list(words_list):
cleaned_words_list = []
for word in words_list:
word = word.lower()
word =re.sub(r"[^а-яА-Яa-zA-Z\s]", "", word)
word = word.lstrip()
word = word.rstrip()
cleaned_words_list.append(word)
return cleaned_words_list
# Настраиваем заголовок и название страницы
st.set_page_config(layout="wide", page_title="Students' Personal Assistant")
st.markdown(' # :female-student: Персональный помощник для студентов')
st.divider()
st.markdown('# :blue_book: Конспект на английском языке')
col1, col2 = st.columns(2)
text_from_tarea = col1.text_area('Введите тект статьи на английском языке', height=500)
button_start = st.button('Обработать текст')
key_words_list = []
if button_start:
with st.spinner('Составляем конспект...'):
# Составляем конспект
summary_text = make_summary({"inputs": text_from_tarea})
col2.text_area('Конспект статьи', height=500, value=summary_text[0]['summary_text'])
with st.spinner('Получаем ключевые слова...'):
# Извлекаем ключевые слова
kew_words = get_key_words({"inputs": text_from_tarea})
for key_word in kew_words:
key_words_list.append(key_word['word'].lower())
sorted_keywords = set(sorted(key_words_list))
sorted_keywords = clean_list(sorted_keywords)
with st.spinner('Переводим ключевые слова...'):
# Переводим ключевые слова
translated_words_dict = translate_key_words({"inputs": sorted_keywords})
print(translated_words_dict)
translated_words_list = [word['translation_text'] for word in translated_words_dict]
# Создаем карточки
cleaned_words_list_ru = clean_list(translated_words_list)
cards_list = []
for item1, item2 in zip(sorted_keywords, cleaned_words_list_ru):
cards_list.append([item1, item2])
st.success('Готово')
with st.spinner('Создаем WordCloud...'):
# Выводим Word Cloud
st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False)
words_str = ', '.join(sorted_keywords)
w = WordCloud(background_color="white", width=1600, height=800).generate(words_str)
plt.imshow(w, interpolation='bilinear')
plt.imshow(w)
plt.axis("off")
st.pyplot()
# Выводим карточки
st.markdown('# :bookmark_tabs: Карточки из ключевых слов')
col1, col2, col3 = st.columns(3)
columns = [col1, col2, col3]
for index, el in enumerate(cards_list):
with columns[(index + 1) % 3]:
with st.container(border=True):
col4, col5 = st.columns([0.1, 0.9])
with col4:
st.write("# :flower_playing_cards:")
with col5:
st.write(f'## :green[{el[0]}]')
st.write(f'### :blue[{el[1]}]')
|