Spaces:
Sleeping
Sleeping
Create app.py
Browse files
app.py
ADDED
@@ -0,0 +1,27 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
+
import nltk
|
2 |
+
from nltk.tokenize import word_tokenize
|
3 |
+
import streamlit as st
|
4 |
+
# İlk kez kullanıyorsanız, aşağıdaki satırları çalıştırarak gerekli veri setlerini indirebilirsiniz:
|
5 |
+
# nltk.download('punkt')
|
6 |
+
|
7 |
+
# Kötü kelime listesi oluşturma
|
8 |
+
bad_words = ["kötükelime1", "kötükelime2", "kötükelime3"] # Bu listeye daha fazla kelime ekleyebilirsiniz
|
9 |
+
|
10 |
+
# Kötü kelimeleri tespit eden fonksiyon
|
11 |
+
def detect_bad_words(text, bad_words):
|
12 |
+
# Metni küçük harflere dönüştür ve tokenize et
|
13 |
+
words = word_tokenize(text.lower())
|
14 |
+
|
15 |
+
# Kötü kelimeleri tespit et
|
16 |
+
detected_bad_words = [word for word in words if word in bad_words]
|
17 |
+
|
18 |
+
return detected_bad_words
|
19 |
+
|
20 |
+
# Kullanıcıdan metin alma ve fonksiyonu kullanma
|
21 |
+
user_text = st.text_area("Lütfen metni girin: ")
|
22 |
+
detected_words = detect_bad_words(user_text, bad_words)
|
23 |
+
|
24 |
+
if detected_words:
|
25 |
+
st.write("Tespit edilen kötü kelimeler:", detected_words)
|
26 |
+
else:
|
27 |
+
st.write("Hiçbir kötü kelime tespit edilmedi.")
|