app.py

import os
import gradio as gr
from google.cloud import translate_v2 as translate
from nltk import download
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk import pos_tag

# nltk 데이터 다운로드
download('punkt')
download('averaged_perceptron_tagger')
download('stopwords')

# Google Cloud Translation 클라이언트 설정
translate_client = translate.Client()

def extract_keywords(text):
    # 영어 텍스트를 토큰화
    tokens = word_tokenize(text)
    # 불용어 제거 및 중요 단어 추출
    tokens = [word for word in tokens if word.isalnum() and word.lower() not in stopwords.words('english')]
    # 품사 태깅
    tagged = pos_tag(tokens)
    # 명사, 고유명사, 동사 중요 키워드 추출
    keywords = [word for word, tag in tagged if tag in ['NN', 'NNP', 'NNS', 'VB', 'VBD', 'VBG', 'VBN', 'VBP', 'VBZ']]
    return ' '.join(keywords)

def translate_and_extract_keywords(text):
    # 입력받은 한글 문장을 영어로 번역
    result = translate_client.translate(text, target_language='en')
    translated_text = result['translatedText']
    # 키워드 추출
    return extract_keywords(translated_text)

# Gradio 인터페이스 정의
interface = gr.Interface(
    fn=translate_and_extract_keywords,
    inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="한글 문장을 입력하세요..."),
    outputs="text",
    title="한글 문장을 영어 키워드로 번역 및 추출",
    description="한글 문장을 입력하면, 그 의미가 포함된 영어 키워드를 추출하여 출력합니다."
)

# 애플리케이션 실행
interface.launch(share=True)