app.py

import streamlit as st
from keybert import KeyBERT
import spacy
import jieba

# 加載中文 spaCy 模型
zh_model = spacy.load("zh_core_web_sm")
bertModel = KeyBERT(model=zh_model)

# Streamlit 介面
st.title("KeyBERT 關鍵字抓取應用")

# 輸入框讓用戶輸入文字
text = st.text_area("請貼上文字並按下按鈕以抓取關鍵字", height=200)

# 按鈕來觸發關鍵字抓取
if st.button("抓取關鍵字"):
    if text:
        # 使用 jieba 對輸入的中文文本進行分詞
        doc = ' '.join(jieba.lcut(text))
        # 使用 KeyBERT 抓取關鍵字
        keywords = bertModel.extract_keywords(doc, 
                                              keyphrase_ngram_range=(1, 1),
                                              stop_words=None,
                                              top_n=10)
        st.write("抓取到的關鍵字及相關性分數:")
        for keyword, relevance in keywords:
            st.write(f"關鍵字: {keyword}, 相關性分數: {relevance:.4f}")
    else:
        st.write("請先輸入文字")