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# Gradio para la interfaz | |
gradio | |
# Transformers para modelos de resumen abstractivo | |
transformers | |
# Doctr para OCR en documentos PDF | |
python-doctr[torch] | |
# Cleantext para limpieza de texto | |
clean-text | |
# SpellChecker para correcci贸n de ortograf铆a | |
pyspellchecker | |
# NLTK para tokenizaci贸n y procesamiento de lenguaje | |
nltk | |
# Scikit-learn para resumen extractivo (TF-IDF, TextRank) | |
scikit-learn | |
# NetworkX para algoritmos de grafos (TextRank) | |
networkx | |
# PyMuPDF para extraer texto de PDFs | |
PyMuPDF | |
# Hugging Face para interacci贸n con el hub | |
huggingface_hub | |
# TQDM para barras de progreso | |
tqdm | |
# Rouge Score para evaluar los res煤menes | |
rouge-score | |
# Natsort para ordenamiento natural | |
natsort | |
# Torch para soporte a modelos de aprendizaje profundo | |
torch | |
# Pandas para la manipulaci贸n de datos en evaluaci贸n de res煤menes | |
pandas | |
# Bert para resumen extractivo (BERT) | |
bert-extractive-summarizer | |