A text evaluation module using AI-TQA Basic
Project description
TextEvaluator использует модель AI-TQA Basic для оценки текста и определения наличия в нем плохих слов или выражений.
Алгоритм автоматически очищает текст от ненужных символов (например, заменяет "я-бло/ко" на "яблоко"), что улучшает точность оценки.
Поддерживаемые языки:
- Украинский
- Русский
Установка:
pip install ai-tqa
Использование:
from ai_tqa import TextEvaluator
evaluator = TextEvaluator()
text = "Привет, даун!"
result_with_detail = evaluator.evaluate_text(text, detail=True)
result_without_detail = evaluator.evaluate_text(text, detail=False)
print(f"Результат с деталями: Оценка: {result_with_detail[0]}, Плохие слова: {result_with_detail[1]}")
print(f"Результат без деталей: Оценка: {result_without_detail}")
Контрибьюторы:
- KroZen
Project details
Release history Release notifications | RSS feed
Download files
Download the file for your platform. If you're not sure which to choose, learn more about installing packages.
Source Distribution
ai_tqa-0.6.tar.gz
(5.5 MB
view hashes)
Built Distribution
ai_tqa-0.6-py3-none-any.whl
(5.5 MB
view hashes)