Spaces:
Sleeping
Sleeping
import streamlit as st | |
st.set_page_config(page_title="Student Assistant") | |
st.markdown(''' | |
# :female-student: «Персональный помощник для студентов» | |
Данное приложение предназначено для обработки научных статей на английском языке. Оно осуществляет автоматическое составление краткого изложения (summary) статьи, извлечение ключевых слов и создание облака слов (word cloud) для облегчения запоминания этих слов. Кроме того, приложение создает карточки, содержащие эти ключевые слова и их перевод. | |
## Описание цели проекта и его функциональности | |
**Цель проекта:** помочь пользователям быстро и эффективно обрабатывать и запоминать содержимое научных статей на английском языке. Оно предоставляет удобный интерфейс, который автоматически генерирует краткое изложение статьи, выделяет наиболее важные ключевые слова и предлагает их перевод на русский язык. | |
- **Составление краткого изложения статьи.** Приложение использует модель "bart-large-cnn" для автоматического генерирования краткого изложения статьи. Это позволяет пользователям быстро ознакомиться с ее основным содержанием. | |
- **Извлечение ключевых слов.** Приложение использует модель "keyphrase-extraction-kbir-inspec" для извлечения наиболее важных ключевых слов из статьи. Это помогает пользователям запоминать основные понятия. | |
- **Создание облака слов.** Приложение создает облако слов на основе извлеченных ключевых слов. Облако слов представляет из себя графическое отображение информации, где частотность или важность каждого слова представлена в виде размера или цвета. Это помогает пользователю быстро уловить основные идеи статьи. | |
- **Составление карточек с переводом ключевых слов.** Приложение использует модель "Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru" для автоматического перевода ключевых слов на русский язык. Это облегчает запоминание ключевых понятий научной статьи для пользователей, которые не владеют английским языком. | |
## Команда 19 | |
- Болотов М. | |
- Гилёв Д. | |
- Пахомов Д. | |
- Шибакова А. | |
- Султанов Э. | |
## Вклад участников | |
Совместными усилиями мы разработали общую концепцию приложения, определили его основные функции и цели, распределили обязаности между всеми членами команды. | |
### Болотов М., Гилёв Д. | |
Работа над модулем "Изучение английского языка через визуальное и аудио восприятие". Поиск и исследование подходящих предварительно обученных моделей Hugging Face. На основе данных моделей был разработан функционал приложения, которое позволяет пользователю генерировать изображения, описывать их на английском языке и озвучивать получившийся текст. | |
### Шибакова А., Пахомов Д., Султанов Э. | |
Работа над модулем "Конспект и ключевые слова из статьи". Поиск и исследование подходящих предварительно обученных моделей Hugging Face. На основе данных моделей был разработан функционал приложения, которое позволяет пользователю составлять краткого изложение (summary) статьи, извлекать ключевые слова и создавать облако слов (word cloud) для облегчения запоминания слов. Кроме того, приложение создает карточки, содержащие эти ключевые слова и их перевод. | |
### Пахомов Д. | |
Интеграция модулей и тестирование. Оценка и улучшение системы. | |
### Шибакова А. | |
Оформление документации. Создание презентации проекта. | |
### Султанов Э. | |
Развертывание приложения на платформе Hugging Face Spaces. | |
''') | |
st.markdown(''' | |
### Технологии | |
* Приложение разработано на языке ```Python```, с использованием библилотеки ```Streamlit```. | |
* Приложение использует: | |
* модель ```"bart-large-cnn"``` для автоматического создания конспекта статьи; | |
* модель ```"keyphrase-extraction-kbir-inspec"``` для извлечения ключевых слов из статьи; | |
* модель ```"Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru"``` для автоматического перевода ключевых слов на русский язык. | |
* Приложение использует библиотеку ```wordcloud``` для создания облака слов из ключевых слов. | |
* Для визуализации результатов приложение использует библиотеки ```Matplotlib``` и ```Plotly```. | |
* Прриложение развернуто на платформе ```Hugging Face Spaces```. | |
### Установка и использование | |
1. Склонируйте репозиторий приложения с GitHub: ```https://github.com/sultanovemil/PI_URFU_2023.git```. | |
2. Установите необходимые зависимости, выполнив команду ```pip install -r requirements.txt```. | |
3. Запустите приложение, выполнив команду ```streamlit run app.py```в корневой папке проекта. | |
4. Откройте веб-браузер и перейдите по адресу ```http://localhost:8501```. | |
5. Введите текст статьи на английском языке в соответствующее поле и нажмите кнопку "Обработать текст". | |
## Основные достижения и преимущества нашего решения | |
1. Автоматическое составление конспектов: приложение позволяет студентам сэкономить время и усилия, | |
предоставляя автоматически созданные конспекты текстов на английском языке. | |
Это помогает в изучении и запоминании материала более эффективно. | |
2. Интерактивное обучение: путем использования карточек для изучения английских слов, | |
приложение создает интерактивную и эффективную среду для улучшения словарного запаса студентов. | |
Это помогает учащимся запоминать новые слова и применять их в контексте. | |
3. Улучшение языковых навыков: решение помогает студентам улучшить свои языковые навыки, | |
включая понимание текста на английском языке, активное использование новых слов и умение составлять конспекты. | |
Это дает студентам уверенность и полезные навыки для дальнейшего образования и карьеры. | |
4. Творческий подход к изучению английского языка: мы используем API модели от Hugging Face для генерации интересных и | |
разнообразных изображений, которые помогут студентам улучшить навыки описания изображений и говорения на английском языке. | |
**Практическая ценность и потенциал** для улучшения образовательного процесса заключаются в том, | |
что наше решение предоставляет инновационный подход к изучению английского языка и созданию конспектов. | |
Оно помогает студентам эффективно использовать свое время, повысить свою академическую успеваемость и | |
развивать важные навыки для будущей карьеры. | |
''') | |
st.divider() |