허깅페이스 실습 및 스페이스에 프로젝트 등록

HUGGINGFACE/ai_news.py

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+import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+
+# 요약
+summarizer = pipeline("summarization")
+# 감성분석
+classifier = pipeline("sentiment-analysis")
+# 개체명인식(NER)
+ner = pipeline("ner", grouped_entities=True)
+# 변역
+translator = pipeline("translation_en_to_ko", model="facebook/m2m100_418M")
+
+def analyze_news(article):
+    
+    if not article:
+        return "", "", "", ""
+    
+    # 1. 뉴스 요약
+    summary_result = summarizer(article)
+    summary = summary_result[0]['summary_text']
+    # 2. 감성분석(뉴스원문)
+    sentiment_result = classifier(article)
+    sentiment = (
+        f"감성 : {sentiment_result[0]['label']}"
+        f"score : {sentiment_result[0]['score']:.4f}"
+        
+    )
+    # 3. 키워드 추철
+    ner_result = ner(article)
+    
+    keywords = []
+    
+    for item in ner_result:
+        word = item['word']
+        
+        if word not in keywords:
+            keywords.append(word)
+    # 리스트 -> 문자열
+    keyword_text = ", ".join(keywords)
+    # 4. 번역
+    translation_result = translator(summary)
+    translator_summary = translation_result[0]['translation_text']
+    
+    return summary, sentiment, keyword_text, translator_summary
+
+
+with gr.Blocks(title="AI 뉴스 분석기") as demo:
+    gr.Markdown("## AI 뉴스 분석기")
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=2):
+            article_input = gr.Textbox(label = "영문 뉴스 기사 입력", lines=15, placeholder="영문 뉴스 기사를 입력하세요..",)
+            analyze_btn = gr.Button("뉴스 분석 시작")
+
+        with gr.Column(scale=2):
+            summary_output = gr.Textbox(label = "뉴스 요약", lines = 5)
+            sentiment_output = gr.Textbox(label = "감성 분석")
+            keyword_output = gr.Textbox(label = "키워드 추출")
+            translation_output = gr.Textbox(label = "한국어 번역 ", lines= 5)
+            
+    analyze_btn.click(fn = analyze_news, inputs=article_input, outputs=[summary_output, sentiment_output, keyword_output, translation_output])
+        
+demo.launch()