🤖️ 一个使用ChatGLM抽取上传文本关键词和词频，并绘制词云图的项目，目标是帮助用户分析文本和核心内容。

💡 感谢Datawhale社区提供锻炼与展示的平台，感谢langchain-ChatGLM ChatLLM 的无私分享。

• 第一阶段：用户输入文本或直接上传文章，抽取出相应关键词并统计关键词的出现频率，依据词频结合Echarts进行词云图的绘制，并在前端页面呈现出来。

• 第二阶段：在第一阶段的基础上结合Echarts继续丰富项目的可视化功能。剩下的可增加的功能有两个思路：

  • 尝试对用户上传的JSON或CSV文件进行多维度分析。

  • 结合音频信号处理相关领域的知识，尝试对用户上传的视频文件进行分析。

• 用户在上传需要进行分析的文本或文章时，可以自定义统计关键词的数量。

• 项目能够对用户上传的文本或文章进行关键词的抽取操作，并统计关键词的词频在前端界面呈现给用户。

• 项目采用Echarts技术对抽取出的关键词进行词云图的绘制，并展现在前端界面。

• 用户可以在前端界面手动对词云图效果进行更换。

• 增加模型缓存，解决每次上传文件重新加载模型问题

git clone https://github.com/freeline55/ChatGLM-Keyword.git

pip install -r requirements.txt

python -m streamlit run main.py

项目启动后会自动加载ChatGLM模型,如果本地没有缓存会联网下载,时间较长请耐心等待

项目默认地址为: http://localhost:8501 , 使用浏览器打开即可

目前项目仅支持上传文本文件,且支持的文本长度有限,项目在 content 目录下内置了3个测试文档,供上传测试使用

点击上传按钮,后台会自动解析上传的文本并生成词云图,在页面下方进行展示