Skip to content

README.md

Latest commit

 

History

History
58 lines (40 loc) · 1.95 KB

README.md

File metadata and controls

58 lines (40 loc) · 1.95 KB

📝 Анализатор текста

Настольное приложение на Python / Tkinter для анализа частоты слов и определения тональности русскоязычного текста.

Возможности

  • Частотный анализ — подсчёт количества вхождений каждого слова, сортировка по убыванию.
  • Сентимент-анализ — определение тональности текста (позитивная / негативная / нейтральная) с процентом уверенности. Используется модель blanchefort/rubert-base-cased-sentiment на базе ruBERT.

Требования

  • Python 3.9+
  • Зависимости из requirements.txt

Установка

git clone https://github.com/pexp13/text-analyzer.git
cd text-analyzer

python -m venv .venv
# Windows
.venv\Scripts\activate
# macOS / Linux
source .venv/bin/activate

pip install -r requirements.txt

Запуск

python 3.py

При первом запуске функции тональности (~1–2 мин.) будет автоматически загружена модель (~700 МБ). После загрузки она кешируется локально.

Структура проекта

text-analyzer/
├── 3.py              # Основной скрипт
├── requirements.txt  # Зависимости
├── .gitignore
└── README.md

Технологии

Компонент Описание
tkinter GUI (входит в стандартную библиотеку Python)
transformers Загрузка и инференс NLP-моделей (Hugging Face)
torch Бэкенд для модели

Лицензия

MIT