oroszgy commited on
Commit
286f581
1 Parent(s): b54e4dd

refactored: replaced streamlit with gradio

Browse files
Files changed (8) hide show
  1. .gitignore +1 -0
  2. README.md +1 -1
  3. app.py +11 -30
  4. examples/keyphrases.py +45 -0
  5. examples/keywords.py +0 -14
  6. poetry.lock +0 -0
  7. pyproject.toml +1 -1
  8. requirements.txt +39 -82
.gitignore CHANGED
@@ -141,3 +141,4 @@ cython_debug/
141
 
142
  # PyCharm
143
  .idea/
 
141
 
142
  # PyCharm
143
  .idea/
144
+ gradio_cached_examples/
README.md CHANGED
@@ -17,4 +17,4 @@ This repository presents some practical examples on using HuSpaCy for various te
17
 
18
  ## Development
19
 
20
- To start the demo run: `streamlit run app.py`
17
 
18
  ## Development
19
 
20
+ To start the demo: `poetry run python app.py`
app.py CHANGED
@@ -1,33 +1,14 @@
1
- import pandas as pd
2
- import streamlit as st
3
- from examples.keywords import process as keywords
4
 
5
- DEFAULT_TEXT = """Az elfogadott lengyel helyreállítási terv még jobban izolálja Magyarországot, gazdasági és politikai szempontból egyaránt. Mint megtudtuk, hiába mondta még márciusban Orbán, hogy a hitelrészt is kérjük az uniós pénzekből, a korábban benyújtott terveket egyelőre nem módosítottuk.
6
 
7
- Lengyelország tavaly májusban adta be nemzeti helyreállítási tervét és idén június 1-jén kapta meg rá az Európai Bizottság jóváhagyását. Az uniós tagállamok 2020 decemberében döntötték el – a jogállamiság miatti lengyel és magyar vétófenyegetés feloldásával –, hogy egy 750 milliárd eurós alapot hoznak létre, hogy segítse a koronavírus utáni gazdasági talpráállást. Minden tagállamnak el kell készítenie a felhasználásra vonatkozó tervét, amelynek tartalmazni kell, hogy mekkora vissza nem térítendő támogatásra és mekkora hitelre tart igényt. Ezek természetesen maximált keretek. A lengyel „gazdaságélénkítési és ellenállóképesség-növelési” program értéke 35,4 milliárd euró: 23,9 milliárd támogatás és 11,5 milliárd kölcsön.
 
 
 
 
 
8
 
9
- Lengyelország esetében azért húzódott ilyen sokáig az eljárás, mert előbb az Európai Bizottság, majd pedig az Európai Bíróság is úgy találta, hogy a lengyel igazságszolgáltatási reform ellentétes az uniós joggal, elsősorban az úgynevezett fegyelmi kamara miatt, amelyben túl nagy befolyása van a kormánypártnak. Ezt az akadályt kellett elhárítani, hogy meginduljanak az uniós pénzek útjából, az ehhez szükséges jogszabályt pedig a múlt héten hozták meg a lengyelek. Az Európai Bizottságnak tehát nem konkrétan a lengyel tervvel volt gondja, hanem azzal, hogy az uniós pénzek elköltésének ellenőrzését egy politikailag befolyásolt bíróság végzi el.
10
-
11
- Ahhoz azonban, hogy a lengyelek pénzt kapjanak, további feltételeknek is meg kell felelniük, a jóváhagyó döntésében a brüsszeli testület többek közt három mérföldkövet jelölt meg:
12
-
13
- a bírák fegyelmi rendszerének reformja, új testület létrehozásával és a fegyelmi felelősség új alapjaival – határidő 2022 második negyedév,
14
- a Legfelsőbb Bíróság Fegyelmi Kollégiumának határozataival érintett bírák ügyeinek felülvizsgálati eljárása – határidő 2022 második negyedév,
15
- utólagos ellenőrzés a felülvizsgálati eljárás befejezésének biztosítására – határidő 2022 negyedik negyedév.
16
- Vagyis a jogellenesen felállított fegyelmi kamara bírákkal szembeni összes ügyét külön bíróság elé kell terjeszteni, amelynek pártatlannak kell lennie. Azt is rögzítették, hogy a bírák nem vonhatók fegyelmi felelősségre azért, mert kérdéseket tettek fel az Európai Bíróságnak és az általuk meghozott döntések tartalmáért sem.
17
-
18
- Az első feltételt teljesítették, a másodiknak még ebben a hónapban eleget kell tenni. Ennek azért van jelentősége, mert csak akkor lehet kifizetési igényt előterjeszteni, ha az első két pontban írtak megvalósultak. Mindezt a lengyel kormány vállalta, így a keretből idén várhatóan 4 milliárd eurót fognak kapni.
19
-
20
- Ami pedig a konkrét terveket illeti: 49 reformot és 53 beruházási projektet tartalmaz a dosszié, a források 42,7 százalékát az éghajlatváltozás elleni küzdelemre, 21,3 százalékát a digitális átállásra fordítják. Mindezzel reményeik szerint 105 000 munkahelyet teremtenek és a következő húsz évben a GDP 15 százalékos növekedését érik el.
21
-
22
- Az eljárás hivatalos folytatása az, hogy a tagállamok négy héten belül jóváhagyják a bizottsági ajánlást. Az EUrologus figyelmét uniós források arra hívták fel, hogy ez a helyzet legalább két szempontból igen előnyös a lengyelek számára:
23
-
24
- További mintegy 25 milliárd euró válik elérhetővé számukra, amely részben a fel nem használt hitelrészt, részben pedig az ide becsatornázott és az orosz energiáról való leválást szolgáló REPowerEU nevű alapból rájuk eső részt jelenti,
25
- Ha a feltételeket rendben teljesítik, akkor megszűnik az ok, amiért a 7-es cikkely szerinti eljárást velük szemben folytatják. Tovább gondolva: ha ebből kikerül Lengyelország, akkor vége lesz a Magyarországgal eddig fenntartott dacszövetségnek. Tehát az EU képes lehet a legsúlyosabb szankciókat is meghozni, ha a magyar kormány továbbra is sérti a jogállamisági elveket, mert a lengyelek nem fognak pusztán azért vétózni, mert hasonló helyzetben a magyarok is vétóznának a javukra.
26
- Ami egyébként a magyar helyreállítási tervet illeti: bizottsági tisztviselőktől úgy értesültünk, hogy a tárgyalások továbbra is folynak a jogszabályban meghatározott kritériumok alapján. Forrásunk ugyanakkor egyértelműen kijelentette, hogy a magyar tervet nem módosították az elmúlt hónapokban. Ez azért fontos, mert a magyar kormány eredetileg – tavaly áprilisban – csak a vissza nem térítendő – akkori árfolyamon számolva – 2500 milliárd forintra pályázott, de idén márciusban Orbán Viktor azt mondta, hogy a 3300 milliárd forintos hitelre is igényt tartana. Ehhez azonban módosítani kellene a tervet, de ez nem történt meg. Ráadásul ami tavaly még 2500 milliárd forint volt, az mostanra csak 2000. A vártnál kisebb gazdasági visszaesés és a robusztus növekedés miatt ugyanis kiigazították az arányokon alapuló számokat, ami mínusz 1,3 milliárd eurót jelentett. Ennek az összegnek a 70 százaléka pedig napról napra nagyobb veszélyben van. Ha ugyanis ez év végéig nem fogadják el a tagállamok a magyar tervet a bizottsági ajánlás alapján, akkor a lehívható vissza nem térítendő összeg 70 százaléka elvész – így szól a jogszabály.
27
- A bizottsági jóváhagyást követően egy hónappal dönt a Tanács, majd két hónap áll rendelkezésre a szerződés véglegesítésére a Bizottság számára. Ez már három hónap és figyelembe kell venni a nyári szünetet is…
28
- """
29
-
30
- st.sidebar.title("Demo")
31
- text: str = st.text_area("Text to analyze", DEFAULT_TEXT)
32
- keywords_df: pd.DataFrame = keywords(text)
33
- st.dataframe(keywords_df)
1
+ import gradio as gr
2
+ from examples.keyphrases import demo as keyphrases_demo
 
3
 
4
+ demo = gr.Blocks()
5
 
6
+ with demo:
7
+ gr.Markdown("# HuSpaCy Examples")
8
+ gr.TabbedInterface(
9
+ interface_list=[keyphrases_demo],
10
+ tab_names=["Keyphrase extraction"]
11
+ )
12
 
13
+ if __name__ == '__main__':
14
+ demo.launch()
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
examples/keyphrases.py ADDED
@@ -0,0 +1,45 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ from typing import List, Tuple
2
+
3
+ import pandas as pd
4
+ import gradio as gr
5
+ from examples.common import NLP
6
+ from textacy.extract.keyterms.sgrank import sgrank as keywords
7
+
8
+
9
+ def process(text: str) -> pd.DataFrame:
10
+ doc = NLP(text)
11
+ terms: List[Tuple[str, float]] = keywords(doc, topn=10)
12
+ term_set = [t for t, _ in terms]
13
+ return pd.DataFrame([{"Keyphrase": term, "Probability": prob}
14
+ for term, prob in terms
15
+ if all(other == term or term not in other for other in term_set)])
16
+
17
+
18
+ EXAMPLES = ["""Az elfogadott lengyel helyreállítási terv még jobban izolálja Magyarországot, gazdasági és politikai szempontból egyaránt. Mint megtudtuk, hiába mondta még márciusban Orbán, hogy a hitelrészt is kérjük az uniós pénzekből, a korábban benyújtott terveket egyelőre nem módosítottuk.
19
+ Lengyelország tavaly májusban adta be nemzeti helyreállítási tervét és idén június 1-jén kapta meg rá az Európai Bizottság jóváhagyását. Az uniós tagállamok 2020 decemberében döntötték el – a jogállamiság miatti lengyel és magyar vétófenyegetés feloldásával –, hogy egy 750 milliárd eurós alapot hoznak létre, hogy segítse a koronavírus utáni gazdasági talpráállást. Minden tagállamnak el kell készítenie a felhasználásra vonatkozó tervét, amelynek tartalmazni kell, hogy mekkora vissza nem térítendő támogatásra és mekkora hitelre tart igényt. Ezek természetesen maximált keretek. A lengyel „gazdaságélénkítési és ellenállóképesség-növelési” program értéke 35,4 milliárd euró: 23,9 milliárd támogatás és 11,5 milliárd kölcsön.
20
+ Lengyelország esetében azért húzódott ilyen sokáig az eljárás, mert előbb az Európai Bizottság, majd pedig az Európai Bíróság is úgy találta, hogy a lengyel igazságszolgáltatási reform ellentétes az uniós joggal, elsősorban az úgynevezett fegyelmi kamara miatt, amelyben túl nagy befolyása van a kormánypártnak. Ezt az akadályt kellett elhárítani, hogy meginduljanak az uniós pénzek útjából, az ehhez szükséges jogszabályt pedig a múlt héten hozták meg a lengyelek. Az Európai Bizottságnak tehát nem konkrétan a lengyel tervvel volt gondja, hanem azzal, hogy az uniós pénzek elköltésének ellenőrzését egy politikailag befolyásolt bíróság végzi el.
21
+ Ahhoz azonban, hogy a lengyelek pénzt kapjanak, további feltételeknek is meg kell felelniük, a jóváhagyó döntésében a brüsszeli testület többek közt három mérföldkövet jelölt meg:
22
+ a bírák fegyelmi rendszerének reformja, új testület létrehozásával és a fegyelmi felelősség új alapjaival – határidő 2022 második negyedév,
23
+ a Legfelsőbb Bíróság Fegyelmi Kollégiumának határozataival érintett bírák ügyeinek felülvizsgálati eljárása – határidő 2022 második negyedév,
24
+ utólagos ellenőrzés a felülvizsgálati eljárás befejezésének biztosítására – határidő 2022 negyedik negyedév.
25
+ Vagyis a jogellenesen felállított fegyelmi kamara bírákkal szembeni összes ügyét külön bíróság elé kell terjeszteni, amelynek pártatlannak kell lennie. Azt is rögzítették, hogy a bírák nem vonhatók fegyelmi felelősségre azért, mert kérdéseket tettek fel az Európai Bíróságnak és az általuk meghozott döntések tartalmáért sem.
26
+ Az első feltételt teljesítették, a másodiknak még ebben a hónapban eleget kell tenni. Ennek azért van jelentősége, mert csak akkor lehet kifizetési igényt előterjeszteni, ha az első két pontban írtak megvalósultak. Mindezt a lengyel kormány vállalta, így a keretből idén várhatóan 4 milliárd eurót fognak kapni.
27
+ Ami pedig a konkrét terveket illeti: 49 reformot és 53 beruházási projektet tartalmaz a dosszié, a források 42,7 százalékát az éghajlatváltozás elleni küzdelemre, 21,3 százalékát a digitális átállásra fordítják. Mindezzel reményeik szerint 105 000 munkahelyet teremtenek és a következő húsz évben a GDP 15 százalékos növekedését érik el.
28
+ Az eljárás hivatalos folytatása az, hogy a tagállamok négy héten belül jóváhagyják a bizottsági ajánlást. Az EUrologus figyelmét uniós források arra hívták fel, hogy ez a helyzet legalább két szempontból igen előnyös a lengyelek számára:
29
+ További mintegy 25 milliárd euró válik elérhetővé számukra, amely részben a fel nem használt hitelrészt, részben pedig az ide becsatornázott és az orosz energiáról való leválást szolgáló REPowerEU nevű alapból rájuk eső részt jelenti,
30
+ Ha a feltételeket rendben teljesítik, akkor megszűnik az ok, amiért a 7-es cikkely szerinti eljárást velük szemben folytatják. Tovább gondolva: ha ebből kikerül Lengyelország, akkor vége lesz a Magyarországgal eddig fenntartott dacszövetségnek. Tehát az EU képes lehet a legsúlyosabb szankciókat is meghozni, ha a magyar kormány továbbra is sérti a jogállamisági elveket, mert a lengyelek nem fognak pusztán azért vétózni, mert hasonló helyzetben a magyarok is vétóznának a javukra.
31
+ Ami egyébként a magyar helyreállítási tervet illeti: bizottsági tisztviselőktől úgy értesültünk, hogy a tárgyalások továbbra is folynak a jogszabályban meghatározott kritériumok alapján. Forrásunk ugyanakkor egyértelműen kijelentette, hogy a magyar tervet nem módosították az elmúlt hónapokban. Ez azért fontos, mert a magyar kormány eredetileg – tavaly áprilisban – csak a vissza nem térítendő – akkori árfolyamon számolva – 2500 milliárd forintra pályázott, de idén márciusban Orbán Viktor azt mondta, hogy a 3300 milliárd forintos hitelre is igényt tartana. Ehhez azonban módosítani kellene a tervet, de ez nem történt meg. Ráadásul ami tavaly még 2500 milliárd forint volt, az mostanra csak 2000. A vártnál kisebb gazdasági visszaesés és a robusztus növekedés miatt ugyanis kiigazították az arányokon alapuló számokat, ami mínusz 1,3 milliárd eurót jelentett. Ennek az összegnek a 70 százaléka pedig napról napra nagyobb veszélyben van. Ha ugyanis ez év végéig nem fogadják el a tagállamok a magyar tervet a bizottsági ajánlás alapján, akkor a lehívható vissza nem térítendő összeg 70 százaléka elvész – így szól a jogszabály.
32
+ A bizottsági jóváhagyást követően egy hónappal dönt a Tanács, majd két hónap áll rendelkezésre a szerződés véglegesítésére a Bizottság számára. Ez már három hónap és figyelembe kell venni a nyári szünetet is…
33
+ """, """Jövőre nem lesz "ledolgozós" hétvége
34
+ 2023-ban egyetlen szombati munkanap sem lesz.
35
+ Jövőre kétszer (húsvétkor és karácsonykor) lesz négynapos a hétvége. Emellett négyszer lesz háromnapos hosszú hétvége, mivel május 1-én, pünkösdkor, október 23-án, és az újévkor is egy-egy hétfővel bővülnek majd a hétvégi szabadnapok - ezt Koncz Zsófia, a Technológiai és Ipari Minisztérium új parlamenti államtitkára közölte egy Facebook-bejegyzésben, hangsúlyozva, hogy a munkarendet meghatározó minisztériumuk úgy döntött, hogy 2023-ban egyetlen egynapos, "ledolgozós” hétvége sem lesz.
36
+ Hogy mennyit ér egy munkanap, arról csak becsléseket lehet készíteni, és a statisztikusok legszívesebben erről is lebeszélnék a kísérletező kedvűeket. Nagyon leegyszerűsítve mondhatjuk azt: a GDP-t leosztva a munkanapok számával 160 milliárd forintot ér egy munkanap, de akkor még azt sem vettük figyelembe, hogy van munka azért hétvégéken is.
37
+ """
38
+ ]
39
+ demo = gr.Interface(
40
+ fn=process,
41
+ inputs=gr.Textbox(value=EXAMPLES[0], lines=10, label="Input text", show_label=True),
42
+ outputs=gr.DataFrame(label="Keywords", show_label=False, max_cols=2, max_rows=10),
43
+ examples=EXAMPLES,
44
+ cache_examples=True,
45
+ )
examples/keywords.py DELETED
@@ -1,14 +0,0 @@
1
- from typing import List, Tuple
2
-
3
- import pandas as pd
4
- from examples.common import NLP
5
- from textacy.extract.keyterms.sgrank import sgrank as keywords
6
-
7
-
8
- def process(text: str) -> pd.DataFrame:
9
- doc = NLP(text)
10
- terms: List[Tuple[str, float]] = keywords(doc, topn=10)
11
- term_set = [t for t, _ in terms]
12
- return pd.DataFrame([{"Keyphrase": term, "Probability": prob}
13
- for term, prob in terms
14
- if all(other == term or term not in other for other in term_set)])
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
poetry.lock CHANGED
The diff for this file is too large to render. See raw diff
pyproject.toml CHANGED
@@ -7,11 +7,11 @@ license = "Apache 2.0"
7
 
8
  [tool.poetry.dependencies]
9
  python = "~3.8"
10
- streamlit = "^1.10.0"
11
  textacy = "^0.12.0"
12
  hu-core-news-lg = {url = "https://huggingface.co/huspacy/hu_core_news_lg/resolve/v3.3.0/hu_core_news_lg-any-py3-none-any.whl"}
13
  scipy = "~1.8.0"
14
  newspaper3k = "^0.2.8"
 
15
 
16
  [tool.poetry.dev-dependencies]
17
 
7
 
8
  [tool.poetry.dependencies]
9
  python = "~3.8"
 
10
  textacy = "^0.12.0"
11
  hu-core-news-lg = {url = "https://huggingface.co/huspacy/hu_core_news_lg/resolve/v3.3.0/hu_core_news_lg-any-py3-none-any.whl"}
12
  scipy = "~1.8.0"
13
  newspaper3k = "^0.2.8"
14
+ gradio = "^3.0.11"
15
 
16
  [tool.poetry.dev-dependencies]
17
 
requirements.txt CHANGED
@@ -1,152 +1,109 @@
1
- altair==4.2.0
2
- appnope==0.1.3; platform_system == "Darwin"
3
- argon2-cffi-bindings==21.2.0
4
- argon2-cffi==21.3.0
5
- asttokens==2.0.5
 
6
  attrs==21.4.0
7
- backcall==0.2.0
8
- backports.zoneinfo==0.2.1; python_version >= "3.6" and python_version < "3.9"
9
  beautifulsoup4==4.11.1
10
- bleach==5.0.0
11
- blinker==1.4
12
  blis==0.7.7
13
  cachetools==5.2.0
14
  catalogue==2.0.7
15
  certifi==2022.5.18.1
16
  cffi==1.15.0
17
- cffi==1.15.0; implementation_name == "pypy"
18
  charset-normalizer==2.0.12; python_version >= "3"
19
  click==8.1.3
20
  colorama==0.4.4; platform_system == "Windows"
21
- commonmark==0.9.1
22
  cssselect==1.1.0
 
23
  cymem==2.0.6
24
  cytoolz==0.11.2
25
- debugpy==1.6.0
26
- decorator==5.1.1
27
- defusedxml==0.7.1
28
- entrypoints==0.4
29
- executing==0.8.3
30
- fastjsonschema==2.15.3
31
  feedfinder2==0.0.4
32
  feedparser==6.0.10
 
33
  filelock==3.7.1
34
- gitdb==4.0.9
35
- gitpython==3.1.27
 
 
36
  hu-core-news-lg @ https://huggingface.co/huspacy/hu_core_news_lg/resolve/v3.3.0/hu_core_news_lg-any-py3-none-any.whl
37
  idna==3.3
38
  idna==3.3; python_version >= "3"
39
- importlib-metadata==4.11.4
40
- importlib-resources==5.7.1; python_version < "3.9"
41
- ipykernel==6.13.0
42
- ipykernel==6.13.0; python_version >= "3.4"
43
- ipython-genutils==0.2.0
44
- ipython==8.4.0
45
- ipython==8.4.0; python_version >= "3.3"
46
- ipywidgets==7.7.0
47
- jedi==0.18.1
48
  jellyfish==0.9.0
49
  jieba3k==0.35.1
50
  jinja2==3.1.2
51
  joblib==1.1.0
52
- jsonschema==4.6.0
53
- jupyter-client==7.3.1
54
- jupyter-core==4.10.0
55
- jupyterlab-pygments==0.2.2
56
- jupyterlab-widgets==1.1.0; python_version >= "3.6"
57
  langcodes==3.3.0
 
58
  lxml==4.9.0
 
59
  markupsafe==2.1.1
60
- matplotlib-inline==0.1.3
61
- mistune==0.8.4
 
 
 
62
  murmurhash==1.0.7
63
- nbclient==0.6.4
64
- nbconvert==6.5.0
65
- nbformat==5.4.0
66
- nest-asyncio==1.5.5
67
  networkx==2.8.2
68
  newspaper3k==0.2.8
69
  nltk==3.7
70
- notebook==6.4.11
71
  numpy==1.22.4
72
  numpy==1.22.4; platform_machine != "aarch64" and platform_machine != "arm64" and python_version < "3.10"
73
  numpy==1.22.4; platform_machine == "aarch64" and python_version < "3.10"
74
  numpy==1.22.4; platform_machine == "arm64" and python_version < "3.10"
 
75
  packaging==21.3
76
  pandas==1.4.2
77
- pandocfilters==1.5.0
78
- parso==0.8.3
79
  pathy==0.6.1
80
- pexpect==4.8.0; sys_platform != "win32"
81
- pickleshare==0.7.5
82
  pillow==9.1.1
83
  preshed==3.0.6
84
- prometheus-client==0.14.1
85
- prompt-toolkit==3.0.29
86
- protobuf==3.20.1
87
- psutil==5.9.1
88
- ptyprocess==0.7.0
89
- ptyprocess==0.7.0; os_name != "nt"
90
- pure-eval==0.2.2
91
- py==1.11.0; implementation_name == "pypy"
92
- pyarrow==8.0.0
93
  pycparser==2.21
 
94
  pydantic==1.8.2
95
- pydeck==0.7.1
96
- pygments==2.12.0
97
- pympler==1.0.1
98
  pyparsing==3.0.9
99
  pyphen==0.12.0
100
- pyrsistent==0.18.1
101
  python-dateutil==2.8.2
102
- pytz-deprecation-shim==0.1.0.post0
103
  pytz==2022.1
104
- pywin32==304; sys_platform == "win32" and platform_python_implementation != "PyPy"
105
- pywinpty==2.0.5; os_name == "nt"
106
  pyyaml==6.0
107
- pyzmq==23.1.0
108
  regex==2022.6.2
109
  requests-file==1.5.1
110
  requests==2.27.1
111
- rich==12.4.4
112
  scikit-learn==1.1.1
113
  scipy==1.8.1
114
- semver==2.13.0
115
- send2trash==1.8.0
116
  sgmllib3k==1.0.0
117
  six==1.16.0
118
  smart-open==5.2.1
119
- smmap==5.0.0
120
  soupsieve==2.3.2.post1
121
  spacy-legacy==3.0.9
122
  spacy-loggers==1.0.2
123
  spacy==3.3.0
124
  srsly==2.4.3
125
- stack-data==0.2.0
126
- streamlit==1.10.0
127
- terminado==0.15.0
128
  textacy==0.12.0
129
  thinc==8.0.17
130
  threadpoolctl==3.1.0
131
- tinycss2==1.1.1
132
  tinysegmenter==0.3
133
  tldextract==3.3.0
134
- toml==0.10.2
135
  toolz==0.11.2
136
- tornado==6.1
137
  tqdm==4.64.0
138
- traitlets==5.2.2.post1
139
  typer==0.4.1
140
  typing-extensions==4.2.0
141
- typing-extensions==4.2.0; python_version < "3.9"
142
- tzdata==2022.1; python_version >= "3.6"
143
- tzlocal==4.2
144
  urllib3==1.26.9
145
- validators==0.19.0
146
  wasabi==0.9.1
147
- watchdog==2.1.8; platform_system != "Darwin"
148
- wcwidth==0.2.5
149
- webencodings==0.5.1
150
- widgetsnbextension==3.6.0
151
- zipp==3.8.0
152
- zipp==3.8.0; python_version < "3.10"
1
+ aiohttp==3.8.1
2
+ aiosignal==1.2.0
3
+ analytics-python==1.4.0
4
+ anyio==3.6.1
5
+ asgiref==3.5.2
6
+ async-timeout==4.0.2
7
  attrs==21.4.0
8
+ backoff==1.10.0
9
+ bcrypt==3.2.2
10
  beautifulsoup4==4.11.1
 
 
11
  blis==0.7.7
12
  cachetools==5.2.0
13
  catalogue==2.0.7
14
  certifi==2022.5.18.1
15
  cffi==1.15.0
16
+ charset-normalizer==2.0.12
17
  charset-normalizer==2.0.12; python_version >= "3"
18
  click==8.1.3
19
  colorama==0.4.4; platform_system == "Windows"
20
+ cryptography==37.0.2
21
  cssselect==1.1.0
22
+ cycler==0.11.0
23
  cymem==2.0.6
24
  cytoolz==0.11.2
25
+ fastapi==0.78.0
 
 
 
 
 
26
  feedfinder2==0.0.4
27
  feedparser==6.0.10
28
+ ffmpy==0.3.0
29
  filelock==3.7.1
30
+ fonttools==4.33.3
31
+ frozenlist==1.3.0
32
+ gradio==3.0.11
33
+ h11==0.13.0
34
  hu-core-news-lg @ https://huggingface.co/huspacy/hu_core_news_lg/resolve/v3.3.0/hu_core_news_lg-any-py3-none-any.whl
35
  idna==3.3
36
  idna==3.3; python_version >= "3"
 
 
 
 
 
 
 
 
 
37
  jellyfish==0.9.0
38
  jieba3k==0.35.1
39
  jinja2==3.1.2
40
  joblib==1.1.0
41
+ kiwisolver==1.4.2
 
 
 
 
42
  langcodes==3.3.0
43
+ linkify-it-py==1.0.3
44
  lxml==4.9.0
45
+ markdown-it-py==2.1.0
46
  markupsafe==2.1.1
47
+ matplotlib==3.5.2
48
+ mdit-py-plugins==0.3.0
49
+ mdurl==0.1.1
50
+ monotonic==1.6
51
+ multidict==6.0.2
52
  murmurhash==1.0.7
 
 
 
 
53
  networkx==2.8.2
54
  newspaper3k==0.2.8
55
  nltk==3.7
 
56
  numpy==1.22.4
57
  numpy==1.22.4; platform_machine != "aarch64" and platform_machine != "arm64" and python_version < "3.10"
58
  numpy==1.22.4; platform_machine == "aarch64" and python_version < "3.10"
59
  numpy==1.22.4; platform_machine == "arm64" and python_version < "3.10"
60
+ orjson==3.7.0
61
  packaging==21.3
62
  pandas==1.4.2
63
+ paramiko==2.11.0
 
64
  pathy==0.6.1
 
 
65
  pillow==9.1.1
66
  preshed==3.0.6
 
 
 
 
 
 
 
 
 
67
  pycparser==2.21
68
+ pycryptodome==3.14.1
69
  pydantic==1.8.2
70
+ pydub==0.25.1
71
+ pynacl==1.5.0
 
72
  pyparsing==3.0.9
73
  pyphen==0.12.0
 
74
  python-dateutil==2.8.2
75
+ python-multipart==0.0.5
76
  pytz==2022.1
 
 
77
  pyyaml==6.0
 
78
  regex==2022.6.2
79
  requests-file==1.5.1
80
  requests==2.27.1
 
81
  scikit-learn==1.1.1
82
  scipy==1.8.1
83
+ setuptools-scm==6.4.2
 
84
  sgmllib3k==1.0.0
85
  six==1.16.0
86
  smart-open==5.2.1
87
+ sniffio==1.2.0
88
  soupsieve==2.3.2.post1
89
  spacy-legacy==3.0.9
90
  spacy-loggers==1.0.2
91
  spacy==3.3.0
92
  srsly==2.4.3
93
+ starlette==0.19.1
 
 
94
  textacy==0.12.0
95
  thinc==8.0.17
96
  threadpoolctl==3.1.0
 
97
  tinysegmenter==0.3
98
  tldextract==3.3.0
99
+ tomli==2.0.1
100
  toolz==0.11.2
 
101
  tqdm==4.64.0
 
102
  typer==0.4.1
103
  typing-extensions==4.2.0
104
+ typing-extensions==4.2.0; python_version < "3.10"
105
+ uc-micro-py==1.0.1
 
106
  urllib3==1.26.9
107
+ uvicorn==0.17.6
108
  wasabi==0.9.1
109
+ yarl==1.7.2