Upload 2 files

requirements.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+gradio
+sumy
+nltk

ФИНАЛ_РАБОТАЕТ.py

@@ -0,0 +1,151 @@
+import os
+os.environ["NO_PROXY"] = "localhost,127.0.0.1"
+os.environ["HTTP_PROXY"] = ""
+os.environ["HTTPS_PROXY"] = ""
+import gradio as gr
+from sumy.parsers.plaintext import PlaintextParser
+from sumy.nlp.tokenizers import Tokenizer
+from sumy.summarizers.lex_rank import LexRankSummarizer
+from sumy.summarizers.lsa import LsaSummarizer
+from transformers import pipeline
+
+# Хранилище для истории (последние 5 запросов)
+history = []
+
+# Нейросетевая модель для абстрактивной суммаризации
+model_name = "IlyaGusev/mbart_ru_sum_gazeta"  # русскоязычная модель
+try:
+    abstractive_summarizer = pipeline("summarization", model=model_name, tokenizer=model_name)
+    print("✅ Нейросетевая модель загружена!")
+except Exception as e:
+    print(f"⚠️ Не удалось загрузить нейросеть: {e}")
+    print("⚠️ Будет работать только extractive методы (LexRank и LSA)")
+    abstractive_summarizer = None
+
+def summarize(text, num_sentences, method):
+    # 1. Проверка на пустой текст
+    if not text or text.strip() == "":
+        return "❌ Ошибка: введите текст", format_history()
+    
+    # 2. Ограничение слишком длинного текста
+    warning = ""
+    if len(text) > 15000:
+        text = text[:15000]
+        warning = "⚠️ Текст обрезан до 15000 символов\n\n"
+    
+    # 3. Проверка на слишком короткий текст
+    if len(text) < 50:
+        return warning + "❌ Текст слишком короткий. Введите минимум 50 символов.", format_history()
+    
+    # 4. Выбор метода суммаризации
+    result = ""
+    
+    if method == "Нейросеть (ML)":
+        # Нейросетевая суммаризация
+        if abstractive_summarizer is None:
+            return warning + "❌ Нейросетевая модель недоступна. Проверьте установку transformers и torch.", format_history()
+        
+        # Для нейросети нужно ограничить длину текста (у моделей есть лимит)
+        text_for_nn = text
+        if len(text_for_nn) > 1024:
+            text_for_nn = text_for_nn[:1024]
+            warning += "⚠️ Для нейросети текст обрезан до 1024 символов\n\n"
+        
+        try:
+            # Параметры для суммаризации
+            max_len = min(150, num_sentences * 30)  # примерное преобразование предложений в токены
+            min_len = max(30, num_sentences * 10)
+            
+            summary_nn = abstractive_summarizer(
+                text_for_nn, 
+                max_length=max_len, 
+                min_length=min_len, 
+                do_sample=False
+            )
+            result = summary_nn[0]['summary_text']
+        except Exception as e:
+            return warning + f"❌ Ошибка нейросети: {str(e)[:150]}", format_history()
+    
+    else:
+        # Extractive суммаризация (LexRank или LSA)
+        parser = PlaintextParser.from_string(text, Tokenizer("russian"))
+        
+        if method == "LexRank":
+            summarizer = LexRankSummarizer()
+        else:  # LSA
+            summarizer = LsaSummarizer()
+        
+        summary_sentences = summarizer(parser.document, num_sentences)
+        result = " ".join(str(s) for s in summary_sentences)
+    
+    # 5. Сохранение в историю
+    history.append({"text": text[:150] + "...", "summary": result})
+    if len(history) > 5:
+        history.pop(0)
+    
+    return warning + result, format_history()
+
+def format_history():
+    if not history:
+        return "📜 Нет записей"
+    
+    lines = []
+    for i, item in enumerate(reversed(history), 1):
+        lines.append(f"**{i}. Исходный текст:** {item['text']}\n**✅ Кратко:** {item['summary']}\n")
+    return "\n\n---\n\n".join(lines)
+
+# Создаём веб-интерфейс
+with gr.Blocks(title="Система суммаризации текста", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown("# 📄 Система автоматической суммаризации текста")
+    gr.Markdown("Вставьте текст на русском языке — программа выделит самые важные предложения.")
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=2):
+            text_input = gr.Textbox(
+                label="📝 Исходный текст", 
+                lines=12, 
+                placeholder="Вставьте текст сюда (минимум 50 ��имволов)..."
+            )
+            
+            # Слайдер для выбора количества предложений
+            slider = gr.Slider(
+                minimum=1,
+                maximum=10,
+                value=3,
+                step=1,
+                label="📊 Количество предложений в саммари"
+            )
+            
+            # Radio-кнопки для выбора метода суммаризации (ДОБАВЛЕНА НЕЙРОСЕТЬ)
+            method = gr.Radio(
+                choices=["LexRank", "LSA", "Нейросеть (ML)"],
+                label="🔧 Метод суммаризации",
+                value="LexRank",
+                info="LexRank/LSA — выдержка из текста | Нейросеть — пересказ своими словами"
+            )
+            
+            btn = gr.Button("🔍 Суммаризировать", variant="primary", size="lg")
+            
+        with gr.Column(scale=1):
+            text_output = gr.Textbox(
+                label="📋 Краткое содержание", 
+                lines=6, 
+                interactive=False
+            )
+    
+    history_output = gr.Markdown(label="📜 История последних 5 запросов")
+    
+    # Привязываем кнопку к функциям
+    btn.click(
+        fn=summarize, 
+        inputs=[text_input, slider, method], 
+        outputs=[text_output, history_output]
+    )
+    
+    gr.Markdown("---")
+    gr.Markdown("💡 **Как работает:** LexRank и LSA выбирают готовые предложения из текста. Нейросеть (ML) понимает смысл и пересказывает своими словами.")
+    gr.Markdown("📌 **Совет:** Для нейросети лучше использовать тексты от 200 до 1000 символов. Для длинных текстов используйте LexRank или LSA.")
+
+# Запуск
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch(share=True)