---
title: networkbot
emoji: 🤖
colorFrom: blue
colorTo: indigo
sdk: docker
app_port: 7860
---

# НейроЛингвист — интеллектуальный помощник для работы с текстом

Веб-приложение на Flask, объединяющее **нейросетевые** и **логические** функции обработки текста. Позволяет анализировать тональность, генерировать продолжение, делать краткий пересказ, общаться с ИИ-агентом, а также выполнять простые текстовые операции: подсчёт статистики, перемешивание слов, преобразование в leetspeak, сравнение двух текстов и транслитерацию.

## возможности

| Функция | Тип | Описание |
|---------|-----|----------|
| **Тональность** | ИИ | Определяет эмоциональную окраску текста (негатив/нейтраль/позитив) с использованием модели `tabularisai/multilingual-sentiment-analysis`. |
| **Генерация текста** | ИИ | Продолжает заданный промпт на основе GPT‑2 (локально). |
| **Суммаризация** | ИИ | Сжимает длинный текст в краткий пересказ с помощью `IlyaGusev/rut5_base_sum_gazeta`. |
| **Чат с ИИ** | ИИ | Диалог с агентом через Hugging Face Inference API (модель `zai-org/GLM-5.2:novita`). Поддерживает контекст беседы. |
| **Статистика текста** | Логика | Подсчёт числа символов (с пробелами и без) и количества слов. |
| **Перемешать слова** | Логика | Случайная перестановка слов в предложении. |
| **Leetspeak** | Логика | Замена кириллических букв на цифры и символы (например, «а» → «@», «о» → «0»). |
| **Сравнить два текста** | Логика | Вычисление процентного совпадения уникальных слов. |
| **Транслитерация** | Логика | Преобразование кириллицы в латиницу по стандартным правилам. |

---

## Установка и запуск

### Требования
- Python 3.10+
- Оперативная память: от 4 ГБ (модели загружаются в ОЗУ)
- Диск: около 2–3 ГБ для кеша моделей

### Шаги

1. Клонируйте репозиторий:
   ```bash
   git clone https://github.com/Adieva15/networkbot.git
   cd neural-web
   ```

2. Создайте виртуальное окружение:
   ```bash
   python -m venv .venv
   source .venv/bin/activate      # Linux/Mac
   .venv\Scripts\activate          # Windows
   ```

3. Установите зависимости:
   ```bash
   pip install -r requirements.txt
   ```

4. Настройте `config.py` (при необходимости измените модели). По умолчанию используются зеркало Hugging Face и следующие модели:
   Создайте файл .env или установите переменную HF_TOKEN с вашим токеном Hugging Face (для работы чата через Inference API).

    Пример:
    
    bash
    export HF_TOKEN="hf_xxxxxxxxxxxxxxxx"
    Токен можно получить на huggingface.co/settings/tokens.

5. Запустите приложение:
   ```bash
   python app.py
   ```

6. Откройте браузер по адресу:  
   `http://127.0.0.1:7860`

7. Либо перейдите по ссылке сразу на захощенный сайт:
   https://huggingface.co/space/Adieva-15/networkbot


> **При первом запуске** модели будут загружены с `hf-mirror.com`. Это может занять несколько минут (размер файлов от 300 МБ до 1.5 ГБ). Прогресс отображается в консоли.

---

## Структура проекта

```
networkbot/
├── app.py                 # Главный файл Flask
├── config.py              # Настройки моделей и API
├── functions/             # Модули с функциями
│   ├── __init__.py
│   ├── sentiment.py
│   ├── generate_text.py
│   ├── summarize.py
│   ├── chat.py
│   ├── text_stats.py
│   └── text_utils.py
├── templates/
│   └── index.html         # Главная страница (интерфейс)
├── static/                # (опционально) стили, скрипты
├── requirements.txt       # Список зависимостей
└── README.md
```

---

## Использование

### Через веб-интерфейс

Выберите нужную функцию из выпадающего списка.

Введите текст (для сравнения – два текста).

Нажмите «→ Отправить» – результат появится внизу.

Для чата – выберите «Чат», введите сообщение и нажмите Enter или кнопку «→».

Переключайте тему (светлая/тёмная) кнопкой в правом верхнем углу.

### Примеры запросов

Тональность:
«Фильм был потрясающим!» → Позитивный

Генерация:
«Однажды в студёную зимнюю пору…» → продолжение текста

Суммаризация:
(длинная статья) → краткий абзац

Чат:
«Что такое цифровой двойник?» → ответ от ИИ
---

## Конфигурация

Файл `config.py` содержит переменные окружения и пути к моделям. Основные параметры:

| Переменная | Описание | Значение по умолчанию |
|------------|----------|-----------------------|
model_name	Модель для тональности	tabularisai/multilingual-sentiment-analysis
model_gt	Модель для генерации	ai-forever/rugpt3small_based_on_gpt2
model_sum	Модель для суммаризации	IlyaGusev/rut5_base_sum_gazeta
model_chat	Модель для чата (через HF API)	zai-org/GLM-5.2:novita
HF_TOKEN	Токен Hugging Face (обязателен для чата)	(не задан)

Для использования функций удаления фона и переноса стиля необходимо получить бесплатный API‑ключ на [replicate.com](https://replicate.com) и указать его в `.env` или прямо в `config.py`. Без ключа эти две кнопки будут выдавать ошибку.

---

## Зависимости

Основные библиотеки (полный список в requirements.txt):

- Flask 2.3+
- Transformers 4.36+
- Torch 2.0+
- OpenAI
- Requests
- NumPy

---

## Тестирование

После запуска проверьте все функции. Если какая-то команда не работает, убедитесь, что:

- Интернет-соединение активно (для загрузки моделей и API).
- Переменная HF_TOKEN установлена корректно (для чата).
- Достаточно свободной оперативной памяти.

---

## Примечания

- Все модели работают локально, данные пользователей не покидают ваш компьютер.
- При использовании Replicate (удаление фона, стиль) изображения передаются на внешний сервер — ознакомьтесь с политикой конфиденциальности сервиса.
- Для ускорения загрузки моделей можно использовать `torch.device('cuda')`, если у вас есть GPU (требуется CUDA-версия PyTorch).

---

## Планы по развитию

- Добавить возможность загрузки файлов (txt, docx) для обработки.
- Реализовать сохранение истории запросов.
- Подключить дополнительные модели (например, для перевода или исправления ошибок).

---

## Вклад

Если вы хотите улучшить проект — создавайте Issues и Pull Requests.

---

## Лицензия

MIT License — свободно используйте и модифицируйте.

---