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tldrstory

tldrstory

故事标题与内容的语义搜索与动态分类工具

tldrstory是一款适用于新闻标题和文章内容的语义搜索工具，支持通过零样本标签实现动态分类，并利用txtai索引进行文本相似度搜索。该工具包含可定制的Streamlit应用和FastAPI后端服务，方便用户审查和分析处理的数据。示例应用包括移动科技新闻和体育新闻。支持通过pip、PyPI或直接从GitHub安装，兼容Python 3.8+，并支持配置RSS和Reddit API等多种数据源，实现自定义数据源读取和内容索引，满足多种新闻和文章分类需求。

tldrstorytxtaiFastAPIStreamlitAIGithub开源项目
访问官网GitHubHugging Face论文文档

项目介绍：tldrstory

概述

tldrstory 是一个语义搜索应用，专注于新闻标题和故事文本的搜索。其主要功能是通过零次标注（zero-shot labeling）对文本内容进行动态分类。这个框架还能创建一个 txtai 索引，以实现文本相似度搜索。此外，tldrstory 提供了一个可定制的 Streamlit 应用程序和 FastAPI 后端服务，供用户查看和分析处理后的数据。

应用示例

tldrstory 框架可用于创建多种应用程序，这其中包括：

  • 移动科技新闻：一个聚焦于移动科技领域的新闻平台。
  • 体育新闻：专为体育事件和新闻设计的应用程序。

这些示例展示了 tldrstory 在不同领域的应用能力。

安装指南

tldrstory 的安装非常简单，可以通过以下方法完成：

  1. 使用 pip 从 PyPI 安装：

    pip install tldrstory

  2. 或者直接从 GitHub 中安装：

    pip install git+https://github.com/neuml/tldrstory

注：使用 Python 虚拟环境是推荐的做法，Python 版本需要是 3.8 或以上。

应用配置

成功安装 tldrstory 后，需要配置应用来运行。一个 tldrstory 应用主要由三个独立的进程构成：

  1. 索引进程：负责内容的索引。
  2. API 后端：提供数据的访问接口。
  3. Streamlit 应用：用于展示和交互。

以下是配置“体育新闻”应用的步骤：

  1. 下载相应的配置文件。
  2. 启动索引过程。
  3. 启动 API 过程。
  4. 启动 Streamlit 应用。
  5. 在浏览器中访问 http://localhost:8501。

自定义数据源

tldrstory 提供了对 RSS 和 Reddit API 数据源的默认支持。用户也可以定义和配置其他数据源。通过自定义数据源，用户可以将任意结构化的数据导入系统进行处理和分析。下例展示了如何创建一个自定义的数据源，并将其应用于 tldrstory 系统。

参数配置

tldrstory 使用 YAML 配置文件来定义应用的各种参数：

  • 索引：包括数据源配置，定期任务计划，忽略的 URL 模式，以及文本分类的标签配置等。
  • API：FastAPI 介面配置，用于数据的访问与拉取。
  • 应用：基于 Streamlit 的默认应用配置，其通过 YAML 文件定义应用名称、API 端点以及组件配置等内容。

总结

tldrstory 为语义搜索提供了一个功能强大的平台，支持多种数据源的接入和自定义。通过其灵活的配置和强大的后台支持，用于新闻和故事内容的分析和展示，为用户提供了一个高效的解决方案。无论是技术新闻、体育新闻，还是自定义数据源，tldrstory 都能够满足不同用户的需求。

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