Как устранить внутреннюю ошибку сервера в колбе и ошибку «Сводка не получена» в приложении суммирования текста, которое ⇐ CSS

[Anonymous]

Я создаю простой текстовый сумматор, используя HTML, CSS и Flask. Это простое веб-приложение, которое я пытаюсь создать, оно должно давать сводку при загрузке файла .txt, но я получаю внутреннюю ошибку сервера в flask и index.html (когда я нажимаю кнопку суммирования). Я получаю Ошибка "Сводка не получена".
Я что-то упустил? Может ли кто-нибудь устранить эту ошибку?
--Это код index.html--

Код: Выделить всё

Text Summarizer

@font-face {
font-family: 'DragonInktrap';
src: url(fonts/Dragon-Inktrap-BF64b9feda79567.ttf);
}
body {
font-family: Arial, sans-serif;
background-color: #f5f5f5;
margin: 0;
padding: 0;
background: rgb(2,0,36);
background: linear-gradient(90deg, rgba(2,0,36,1) 0%, rgba(7,56,41,1) 35%, rgba(7,119,161,1) 100%);
}
.container {
max-width: 200px;
margin: 30px auto;
background-color: #fff;
padding: 20px;
border-radius: 10px;
box-shadow: 0 0 10px rgba(0, 0, 0, 0.1);
}
h1{
text-align: center;
color: whitesmoke;
font-family: 'DragonInktrap';
font-size: 150px;
}
/* textarea {
width: 60%;
height: 150px;
resize: vertical;
border: 1px solid #ccc;
padding: 10px;
} */
button {
background-color:#097956;
color: #fff;
border: none;
padding: 10px 30px;
margin-top: 10px;
cursor: pointer;
border-radius: 5px;
font-size: 20px;
}
.summary {
background: rgb(2,0,36);
background: linear-gradient(90deg, rgba(2,0,36,1) 0%, rgba(7,56,41,1) 35%, rgba(7,119,161,1) 100%);
border: 1px solid #ccc;
padding: 50px;
margin-top: 20px;
border-radius: 5px;
font-size: 20px;
}
.form{
text-align: center;
color: #f5f5f5;
font-size: 30px;
font-family:'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif;
padding-bottom: 60%;
}




TEXT SUMMARIZER


Choose a .txt file:

Summarize









document.getElementById('upload-form').addEventListener('submit', function (event) {
event.preventDefault();
const fileInput = document.getElementById('file-input');
const file = fileInput.files[0];

if (!file) {
alert('Please select a .txt file.');
return;
}

const formData = new FormData();
formData.append('file', file);

fetch('http://127.0.0.1:5000/render', {  // Corrected the fetch URL here
method: 'POST',
body: formData
})
.then(response => {
if (!response.ok) {
throw new Error('Network response was not ok');
}
return response.json();
})
.then(data =>  {
// Display the summarized content on the page
const summaryContainer = document.getElementById('summary-container');
summaryContainer.innerHTML = 'Summary:
' + data + '
';
for (const sentence of data) {
const paragraph = document.createElement('p');
paragraph.textContent = sentence;
summaryContainer.appendChild(paragraph);
}
})
.catch(error => {
console.error('Error fetching the summary:', error);
alert('An error occurred while fetching the summary. Please try again.');
});
});

--Это код колбы--

Код: Выделить всё

    import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.cluster.util import cosine_distance
import numpy as np
import networkx as nx
from flask import Flask, request, jsonify,render_template
import json
from flask_cors import CORS
app = Flask(__name__)

def read_article(file_name):
file = open(file_name, "r")
filedata = file.readlines()
article = filedata[0].split(".  ")
sentences = []

for sentence in article:
print(sentence)
sentences.append(sentence.replace("[^a-zA-Z]", " ").split(" "))
#sentences.pop()

return sentences

def sentence_similarity(sent1, sent2, stopwords=None):
if stopwords is None:
stopwords = []

sent1 = [w.lower() for w in sent1]
sent2 = [w.lower() for w in sent2]

all_words = list(set(sent1 + sent2))

vector1 = [0] * len(all_words)
vector2 = [0] * len(all_words)

# build the vector for the first sentence
for w in sent1:
if w in stopwords:
continue
vector1[all_words.index(w)] += 1

# build the vector for the second sentence
for w in sent2:
if w in stopwords:
continue
vector2[all_words.index(w)] += 1

return 1 - cosine_distance(vector1, vector2)

def build_similarity_matrix(sentences, stop_words):
# Create an empty similarity matrix
similarity_matrix = np.zeros((len(sentences), len(sentences)))

for idx1 in range(len(sentences)):
for idx2 in range(len(sentences)):
if idx1 == idx2: #ignore if both are same sentences
continue
similarity_matrix[idx1][idx2] = sentence_similarity(sentences[idx1], sentences[idx2], stop_words)

return similarity_matrix

def generate_summary(file_name, top_n=5):
nltk.download('stopwords')
stop_words = stopwords.words('english')
summarize_text = []

# Step 1 - Read text and split it
sentences =  read_article(file_name)

# Step 2 - Generate Similarity Matrix across sentences
sentence_similarity_matrix = build_similarity_matrix(sentences, stop_words)

# Step 3 - Rank sentences in similarity matrix
sentence_similarity_graph = nx.from_numpy_array(sentence_similarity_matrix)
scores = nx.pagerank(sentence_similarity_graph)

# Step 4 - Sort the rank and pick top sentences
ranked_sentence = sorted(((scores[i],s) for i,s in enumerate(sentences)), reverse=True)

for i in range(top_n):
summarize_text.append(" ".join(ranked_sentence[i][1]))

return summarize_text

def read_json_file(file_path):
with open(file_path, 'r') as file:
json_content = json.load(file)
return json_content
@app.route('/')
def index():
return render_template('index.html')

@app.route('/render', methods=['POST'])
def render_json_file():
try:
file = request.files['file']
if file and file.filename.endswith('.txt'):
# Save the uploaded .txt file to the server
file_path = 'msft.txt'
file.save(file_path)

# Generate the summary using the updated function
summarized_content = generate_summary(file_path, top_n=2)

# Return the summary as JSON response
return jsonify(summarized_content), 200
else:
return 'Invalid file format. Please upload a .txt file.', 400
except Exception as e:
return str(e), 500

if __name__ == '__main__':
CORS(app)
app.run(debug=True)

Я пытался искать ошибки в журналах flask для обработки маршрутов, обработки загрузки файлов, CORS, обработки исключений и т. д.
Все выглядит нормально, но я все равно получаю ошибку, вот в терминале нет ошибок (нулевые ошибки в терминале), однако при нажатии на ссылку локального хоста фляги отображается внутренняя ошибка сервера 500, а когда выполняется index.html и загружается файл .txt и нажимается кнопка суммирования, это сводка не получена. Я не понимаю, где что-то пошло не так, поэтому кто-нибудь может помочь с этим.
Буду очень признателен за помощь.

Подробнее здесь: https://stackoverflow.com/questions/787 ... error-in-a