Update app.py

app.py

@@ -2,6 +2,11 @@ import gradio as gr
 import pandas as pd
 import tempfile
 import re
+from mecab import MeCab
+
+##############################
+# 1) 공통 함수들
+##############################
 
 def preprocess_text(text: str) -> str:
     """
@@ -22,6 +27,9 @@ def expand_columns_if_needed(df, needed_index: int):
         # 맨 끝에 빈 열 추가
         df[df.shape[1]] = None
 
+##############################
+# 2) 키워드 카운트 함수
+##############################
 
 def count_keywords(main_text, excel_file, direct_input):
     """
@@ -129,40 +137,119 @@ def count_keywords(main_text, excel_file, direct_input):
         
         return (md_table, tmp_path)
 
+##############################
+# 3) 형태소 분석 기반 키워드 카운트 함수
+##############################
+
+def morph_analysis_and_count(text: str):
+    """
+    1) 입력된 텍스트에서 한글만 남김
+    2) Mecab 형태소 분석 (python-mecab-ko)
+    3) 명사 및 복합명사만 추출
+    4) 각 키워드를 본문에서 다시 검색하여 빈도 카운트
+    """
+    # 1) 전처리
+    cleaned = preprocess_text(text)
+    
+    # 2) Mecab 분석
+    tagger = MeCab()
+    parsed = tagger.pos(cleaned)  # 예: [('초음파가습기', 'NNG'), ('효과', 'NNG'), ...]
+    
+    # 3) 명사 및 복합명사만 추출
+    noun_tags = ['NNG', 'NNP', 'NP', 'NNB']  # 필요한 품사 태그
+    nouns = [word for (word, pos) in parsed if pos in noun_tags]
+    
+    # 중복 제거하여 고유 키워드 리스트 생성
+    unique_nouns = list(set(nouns))
+    
+    # 4) 각 키워드를 본문에서 검색하여 빈도 카운트
+    freq_dict = {}
+    for noun in unique_nouns:
+        count = cleaned.count(noun)
+        freq_dict[noun] = count
+    
+    # 빈도수가 1 이상인 키워드만 필터링
+    filtered_freq = {k: v for k, v in freq_dict.items() if v > 0}
+    
+    if not filtered_freq:
+        return "추출된 명사가 없습니다.", None
+    
+    # 데이터프레임 생성 및 정렬
+    freq_df = pd.DataFrame(list(filtered_freq.items()), columns=['명사', '빈도'])
+    freq_df = freq_df.sort_values(by='빈도', ascending=False).reset_index(drop=True)
+    
+    # 결과 표를 Markdown 형식으로 변환
+    try:
+        md_table = freq_df.to_markdown(index=False)
+    except ImportError:
+        md_table = "Markdown 변환을 위해 'tabulate' 라이브러리가 필요합니다."
+        return md_table, None
+    
+    # CSV 파일로 저장
+    with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix=".csv") as tmp:
+        freq_df.to_csv(tmp.name, index=False, encoding='utf-8-sig')
+        tmp_path = tmp.name
+    
+    return md_table, tmp_path
 
 ########################
-#  Gradio 인터페이스  #
+# 4) Gradio 인터페이스 #
 ########################
-with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("## 본문 & 키워드 분석 - (A5~A10000, N5~N10000)")
 
-    with gr.Row():
-        with gr.Column():
-            main_textbox = gr.Textbox(
-                label="본문 텍스트",
-                lines=16,
-                placeholder="여기에 긴 본문을 붙여넣으세요. 한글만 남기고 나머지는 제거됩니다."
-            )
-        with gr.Column():
-            keyword_input = gr.Textbox(
-                label="(선택) 직접 입력 키워드 - 엔터로 구분",
-                lines=6,
-                placeholder="예)\n초음파가습기\n가습기\n..."
-            )
-            excel_input = gr.File(
-                label="(선택) 엑셀 업로드 (A5~A10000=키워드, N5~N10000=카운트)",
-                file_types=[".xlsx"]
-            )
-            run_button = gr.Button("카운트하기")
-
-    output_md = gr.Markdown(label="결과 표")
-    output_file = gr.File(label="결과 엑셀 다운로드")
-
-    run_button.click(
-        fn=count_keywords,
-        inputs=[main_textbox, excel_input, keyword_input],
-        outputs=[output_md, output_file]
-    )
+with gr.Blocks() as demo:
+    with gr.Tab("키워드 카운트"):    
+        with gr.Row():
+            # 왼쪽 입력 영역
+            with gr.Column():
+                main_textbox = gr.Textbox(
+                    label="본문 텍스트",
+                    lines=16,
+                    placeholder="여기에 긴 본문을 붙여넣으세요."
+                )
+                keyword_input = gr.Textbox(
+                    label="(선택) 직접 입력 키워드 - 엔터로 구분",
+                    lines=6,
+                    placeholder="예)\n초음파가습기\n가습기\n..."
+                )
+                excel_input = gr.File(
+                    label="(선택) 엑셀 업로드",
+                    file_types=[".xlsx"]
+                )
+                run_button = gr.Button("분석하기")
+            
+            # 오른쪽 출력 영역
+            with gr.Column():
+                output_md = gr.Markdown(label="결과 표")
+                output_file = gr.File(label="결과 다운로드")
+        
+        run_button.click(
+            fn=count_keywords,
+            inputs=[main_textbox, excel_input, keyword_input],
+            outputs=[output_md, output_file]
+        )
+    
+    with gr.Tab("형태소 분석 기반 카운트"):        
+        with gr.Row():
+            # 왼쪽 입력 영역
+            with gr.Column():
+                morph_text_input = gr.Textbox(
+                    label="본문 텍스트",
+                    lines=16,
+                    placeholder="여기에 긴 본문을 붙여넣으세요."
+                )
+                morph_run_button = gr.Button("분석하기")
+            
+            # 오른쪽 출력 영역
+            with gr.Column():
+                morph_result_display = gr.Markdown(label="분석 결과")
+                morph_download_button = gr.File(label="결과 다운로드")
+        
+        morph_run_button.click(
+            fn=morph_analysis_and_count,
+            inputs=morph_text_input,
+            outputs=[morph_result_display, morph_download_button]
+        )
+    
 
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()