Spaces:
Running
Running
File size: 9,146 Bytes
e62cec6 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 |
{
"cells": [
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# Cài đặt thư viện\n",
"API Free của Gemini nên không cần private"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 1,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"import os\n",
"import fitz # PyMuPDF\n",
"from docx import Document\n",
"import google.generativeai as genai\n",
"from dotenv import load_dotenv\n",
"\n",
"# Load biến môi trường từ .env\n",
"load_dotenv()\n",
"GOOGLE_API_KEY = os.getenv(\"GOOGLE_API_KEY\")\n",
"genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)"
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# Thiết lập hàm đọc file\n",
"Chấp nhận hai định dạng là .doc và .pdf. Đảm bảo file bài giảng nhiều chữ."
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 2,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"def extract_text_from_pdf(pdf_path):\n",
" # Mở file PDF\n",
" doc = fitz.open(pdf_path)\n",
" text = \"\"\n",
" for page_num in range(doc.page_count):\n",
" page = doc.load_page(page_num)\n",
" text += page.get_text()\n",
" return text\n",
"\n",
"def extract_text_from_docx(docx_path):\n",
" # Mở file DOCX\n",
" doc = Document(docx_path)\n",
" text = \"\"\n",
" for para in doc.paragraphs:\n",
" text += para.text + \"\\n\"\n",
" return text\n",
"\n",
"def extract_text_from_file(file_path):\n",
" # Kiểm tra loại file và gọi hàm tương ứng\n",
" file_extension = os.path.splitext(file_path)[1].lower()\n",
"\n",
" if file_extension == '.pdf':\n",
" return extract_text_from_pdf(file_path)\n",
" elif file_extension == '.docx':\n",
" return extract_text_from_docx(file_path)\n",
" else:\n",
" raise ValueError(\"Unsupported file format. Only PDF and DOCX are supported.\")"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": 4,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"text = extract_text_from_file(\"../data/input/sample.pdf\")\n",
"with open(\"../data/text/text.txt\", \"w\", encoding=\"utf-8\") as f:\n",
" f.write(text) "
]
},
{
"cell_type": "markdown",
"metadata": {},
"source": [
"# Gọi API tiến hành chia đoạn và phân tích tóm tắt\n",
"Đưa ra phân tích và lưu lại file"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"def split_text_by_semantics(text, number_of_chunks):\n",
" prompt = f\"\"\"\n",
" Bạn là một chuyên gia xử lý văn bản. Hãy chia văn bản sau thành {number_of_chunks} đoạn có ý nghĩa sao cho mỗi đoạn vừa đủ để giải thích trong khoảng 3 đến 5 câu.\n",
"\n",
" Văn bản:\n",
" {text}\n",
"\n",
" Định dạng đầu ra:\n",
" - Phần 1: [Nội dung]\n",
" - Phần 2: [Nội dung]\n",
" - Phần 3: [Nội dung]\n",
" \"\"\"\n",
"\n",
" try:\n",
" model = genai.GenerativeModel(\"gemini-pro\")\n",
" response = model.generate_content(prompt)\n",
" result_text = response.text.strip()\n",
"\n",
" chunks = result_text.split(\"- Phần \")\n",
" chunks = [chunk.strip() for chunk in chunks if chunk]\n",
" return chunks\n",
" except Exception as e:\n",
" print(f\"Lỗi khi gọi API Gemini: {e}\")\n",
" return []"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"def generate_explaination_for_chunks(chunks, analysis_level='basic', style='academic', word_limit=100):\n",
" \"\"\"\n",
" Phân tích nội dung của văn bản theo mức độ và phong cách mong muốn.\n",
" \n",
" :param chunks: Danh sách các đoạn văn bản cần phân tích.\n",
" :param text: Toàn bộ văn bản gốc.\n",
" :param analysis_level: Mức độ phân tích ('basic' hoặc 'detailed').\n",
" :param style: Phong cách phân tích ('academic', 'popular', 'creative', 'humorous').\n",
" :param word_limit: Số từ ước lượng cho mỗi phần tóm tắt.\n",
" :return: Danh sách các phân tích tương ứng với từng đoạn.\n",
" \"\"\"\n",
" \n",
" level_prompts = {\n",
" 'basic': \"Hãy đưa ra một bản tóm tắt ngắn gọn, tập trung vào nội dung chính.\",\n",
" 'detailed': \"Hãy phân tích chuyên sâu từng phần, làm rõ ý nghĩa, ngữ cảnh và các yếu tố quan trọng.\"\n",
" }\n",
" \n",
" style_prompts = {\n",
" 'academic': \"Phân tích theo phong cách học thuật, sử dụng ngôn ngữ chuyên sâu và lập luận chặt chẽ.\",\n",
" 'popular': \"Trình bày theo phong cách phổ thông, dễ hiểu và phù hợp với nhiều đối tượng.\",\n",
" 'creative': \"Giải thích một cách sáng tạo, sử dụng hình ảnh ẩn dụ và cách diễn đạt thú vị.\",\n",
" 'humorous': \"Phân tích theo phong cách hài hước, thêm vào yếu tố vui nhộn và bất ngờ.\"\n",
" }\n",
" \n",
" overview_prompt = f\"\"\"\n",
" Đây là một văn bản có nội dung quan trọng. Bạn sẽ phân tích từng phần theo mức độ '{analysis_level}' và phong cách '{style}'.\n",
" Văn bản gồm các phần sau: {', '.join([f'Phần {i+1}' for i in range(len(chunks))])}.\n",
" {level_prompts[analysis_level]}\n",
" {style_prompts[style]}\n",
" Mỗi phần không vượt quá {word_limit} từ.\n",
" \"\"\"\n",
" \n",
" try:\n",
" model = genai.GenerativeModel(\"gemini-pro\")\n",
" response = model.generate_content(overview_prompt)\n",
" overview_text = response.text.strip()\n",
" \n",
" explanations = []\n",
" for idx, chunk in enumerate(chunks, start=1):\n",
" part_prompt = f\"\"\"\n",
" Phân tích phần {idx} của văn bản.\n",
" {level_prompts[analysis_level]}\n",
" {style_prompts[style]}\n",
" Nội dung phần này:\n",
" {chunk}\n",
" Hãy đảm bảo phần tóm tắt không vượt quá {word_limit} từ.\n",
" \"\"\"\n",
" \n",
" part_response = model.generate_content(part_prompt)\n",
" explanations.append(part_response.text.strip())\n",
" \n",
" return explanations\n",
" \n",
" except Exception as e:\n",
" print(f\"Lỗi khi gọi API Gemini: {e}\")\n",
" return []"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"# Tách văn bản theo ngữ nghĩa sử dụng API Gemini\n",
"semantic_chunks = split_text_by_semantics(text, number_of_chunks=3)\n",
"\n",
"# Tạo thuyết minh cho từng phần semantic chunk\n",
"explainations = generate_explaination_for_chunks(semantic_chunks)\n",
"\n",
"# In kết quả\n",
"for idx, explaination in enumerate(explainations, start=1):\n",
" print(f\"Giải thích cho Phần {idx}:\\n{explaination}\\n\")"
]
},
{
"cell_type": "code",
"execution_count": null,
"metadata": {},
"outputs": [],
"source": [
"# Lưu từng câu vào tệp riêng biệt\n",
"for idx, explaination in enumerate(explainations, start=1):\n",
" # Tách đoạn văn bản thành các câu dựa trên dấu chấm\n",
" sentences = explaination.split('.')\n",
" \n",
" # Lưu từng câu vào tệp riêng biệt\n",
" for sentence_idx, sentence in enumerate(sentences, start=1):\n",
" sentence = sentence.strip() # Loại bỏ khoảng trắng thừa\n",
" if sentence: # Kiểm tra nếu câu không rỗng\n",
" output_file = f\"../data/text/{idx}_{sentence_idx}.txt\" # Tên tệp theo định dạng x_y.txt\n",
" with open(output_file, \"w\", encoding=\"utf-8\") as f:\n",
" f.write(f\"'{sentence}'\") # Ghi câu trong dấu nháy đơn\n",
" print(f\"Đã lưu: {output_file}\")"
]
}
],
"metadata": {
"kernelspec": {
"display_name": "base",
"language": "python",
"name": "python3"
},
"language_info": {
"codemirror_mode": {
"name": "ipython",
"version": 3
},
"file_extension": ".py",
"mimetype": "text/x-python",
"name": "python",
"nbconvert_exporter": "python",
"pygments_lexer": "ipython3",
"version": "3.12.7"
}
},
"nbformat": 4,
"nbformat_minor": 2
}
|