app.py

import streamlit as st

from japanese.embedding import encode_sentences, get_cadidate_embeddings
from japanese.tokenizer import extract_keyphrase_candidates
from japanese.ranker import DirectedCentralityRnak

from transformers import AutoTokenizer
from transformers import AutoModel


if __name__ == '__main__':
    # load model
    model = AutoModel.from_pretrained('cl-tohoku/bert-base-japanese')
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('cl-tohoku/bert-base-japanese')

    text = "紀元前509年、第7代の王タルクィニウス・スペルブスを追放し共和制を敷いたローマだが、問題は山積していた。まず、王に代わった執政官（コンスル）が元老院の意向で決められるようになったこと、またその被選挙権が40歳以上に限定されていたことから、若い市民を中心としてタルクィニウスを王位に復する王政復古の企みが起こった。これは失敗して、初代執政官ルキウス・ユニウス・ブルトゥスは、彼自身の息子ティトゥスを含む陰謀への参加者を処刑した。ラテン同盟諸都市やエトルリア諸都市との同盟は、これらの都市とローマ王との同盟という形であったため、王の追放で当然に同盟は解消され、対立関係となった。"
    tokens, keyphrases = extract_keyphrase_candidates(text, tokenizer)

    document_embs = encode_sentences([tokens], tokenizer, model)
    document_feats = get_cadidate_embeddings([keyphrases], document_embs, [tokens])
    ranker = DirectedCentralityRnak(document_feats, beta=0.1, lambda1=1, lambda2=0.9, alpha=1.2, processors=8)
    phrases = ranker.extract_summary()
    x = st.slider('Select a value')
    st.write(x, 'squared is', x * x)
    phrases