Upload Final_project.py

pages/Final_project.py

@@ -0,0 +1,110 @@
+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]}]')