- Облако слов из сообщений в чате
- Выжимка из текстовой переписки (аудиосообщения - в разработке)
- Статистика по частям речи, используемым в переписке
- Динамика количества сообщений чата
- Шифрование и дешифрование сообщений и сохранение в базу данных
- Python
- Aiogram - бот
- Telethon - парсинг
- Pandas - хранение и обработка сообщений
- Spacy - nlp, анализ текста (работает локально)
- Matplotlib - графики, облако слов
- Vosk - распознавание аудиосообщений (работает локально)
- SQLAlchemy
- PostgreSQL
- Из директории проекта запустите
pip3 install -r requirements.txt
- Создайте приложение на сайте Telegram, вставьте
api_id
иapi_hash
в файлconfig.ini
. - Создайте бота в BotFather, вставьте
HTTP API
в файлconfig.ini
. - Скачайте последнюю модель для русского языка Vosk
- Создайте папку
model
в папке проекта - Распакуйте архив с моделью в эту папку
- Создайте папку
- Запустите контейнер с базой данных командой
sudo docker-compose up -d
- Запустите проект из его директории командой
python3 main.py
- Если проект попросит войти в свой аккаунт Telegram, сделайте это