Cистема с помощью которой можно проводить анализ текста, а именно определять тематику, стилистику и тональность текста.
Семантический (смысловой) анализ текста – этап в последовательности действий алгоритма автоматического понимания текстов, заключающийся в выделении семантических отношений и формировании семантического представления текстов.
В разработанной системе полностью учитывались требования, которые предъявляются к пользовательскому интерфейсу – это дружественность, простота, гибкость, эстетическая привлекательность.
На рисунке 1 представлен разработанный интерфейс главной экранной формы.
После запуска система отображает главный экран. В центре экрана находятся заголовок, кнопки «Загрузить текстовый файл», «Загрузить аудиофайл», текстовое поле, куда пользователь может ввести текст, а также кнопка «Проанализировать». После загрузки текстового или аудиофайла или после ввода текста и нажатия на кнопку «Проанализировать» система показывает результаты анализа в таблице ниже, представленной на рисунке 2.
В верхней части экрана расположены логотип, меню навигации, а также кнопки «Войти» и «Зарегистрироваться», при нажатии на которые система показывает модальные окна, представленные на рисунках 3 и 4. Пользователю доступна кнопка справки, после нажатия на которую система показывает справку о системе.
Рисунок 1 – Разработанный интерфейс главного экрана.
На рисунке 3 приведен прототип модального окна авторизации пользователя. В поля необходимо будет ввести логин и пароль и нажать кнопку «Войти».
Рисунок 2 – Интерфейс таблицы результатов анализа на главном экране
Рисунок 3 – Интерфейс модального окна авторизации
На рисунке 4 приведен прототип модального окна регистрации пользователя. В поля необходимо будет ввести электронную почту, логин и пароль и нажать кнопку «Зарегистрироваться».
Рисунок 4 – Интерфейс модального окна регистрации
На рисунке 5 представлен интерфейс главного экрана после авторизации/регистрации.
В верхней части пользователю доступна кнопка «Аккаунт», при нажатии на которую пользователь перейдет на страницу аккаунта, прототип которой представлен на рисунке 6, кнопка выхода из аккаунта и кнопка «Сохранить результат», после нажатия на которую сохраняется результат в БД.
На рисунке 6 представлен интерфейс профиля пользователя.
В верхней части страницы написан никнейм и электронная почта. После этого отображаются карточки с сохранёнными результатами. На карточке написана стилистика, количество символов, количество слов, дата, круговые диаграммы с результатами анализа, кнопка «Загрузить», кнопка «Удалить», после нажатия на которую карточка удаляется. При нажатии на кнопку «Загрузить» пользователь переходит на главный экран, интерфейс которой представлен на рисунке 1, куда загружается результат.
Рисунок 5 – Интерфейс главного экрана после авторизации/регистрации
Рисунок 6 – Интерфейс профиля пользователя
Открываем консоль, переходим в корневую папку проекта и прописываем
pip install -r requirements.txt
Переходим в папку docanalyzeapp и в консоли прописываем поочередно команды
python manage.py migrate
python manage.py runserver
Далее переходим открываем ещё одну консоль переходим в папку frontend и поочередно прописываем
npm i
npm start
При возникновении ошибок
npm audit fix
npm cache clean --force
Веб-приложение запустится на localhost:3000, сервер на localhost:8000