Streamlit

Odeuropaに関連するツールを試す

概要 Odeuropaに関連するツールを試す機会がありましたので、備忘録です。 Odeuropaとは以下のページに説明があります。 https://odeuropa.eu/ 以下、機械翻訳の結果です。 Odeuropa（オドゥーロパ）は、ヨーロッパの「匂いの文化遺産」を研究するEU資金による革新的なプロジェクトです。プロジェクトの目的： 1600年から1920年までのヨーロッパの歴史において、匂いが文化にどのような役割を果たしてきたかを調査・記録することです。最新のAI技術を使って、約4万3千点の画像と16万7千点の歴史的テキスト（英語、イタリア語、フランス語、オランダ語、ドイツ語、スロベニア語）から匂いに関する情報を抽出しています。主な成果物：匂い探索エンジン - 300年以上のヨーロッパの匂いの歴史を検索できるユニークなウェブサイト匂いの歴史・遺産百科事典 - 専門家が執筆した匂いに関する文化的現象のオンライン参考書嗅覚ストーリーテリング・ツールキット - 博物館や文化遺産機関が匂いを展示に活用するための実践ガイド遺産匂いライブラリー - 歴史的に重要な匂いを調香師と協力して再現し、保存するコレクションこのプロジェクトは、従来の視覚や聴覚中心の文化遺産の理解に、「嗅覚」という新しい次元を加えることで、より豊かで多感覚的な歴史体験を可能にしています。ツール以下のページで、関連する幾つかのツールが紹介されています。 https://odeuropa.eu/nosebooks/ Live Image Processing Demo 国立国会図書館の「近代日本人の肖像」で公開されている以下の画像を利用しました。 https://www.ndl.go.jp/portrait/datas/224 以下にアクセスし、画像のURLを指定します。 https://huggingface.co/spaces/mathiaszinnen/odeuropa-demo https://www.ndl.go.jp/portrait/img/portrait/0224_6.jpg 「Confidence Threshold」を0.2に設定した結果は以下です。手に持っているタバコを認識できているようでした。 Smells Extraction テキストから匂いを抽出するツールのようです。 https://smell-extractor.tools.eurecom.fr/ 匂いに関する記述を含む英語のサンプルテキストをAIに作成してもらいました。 As I walked past the bakery, the warm aroma of freshly baked bread and cinnamon rolls wafted through the air, making my mouth water instantly. Later that afternoon, when I stepped outside after the summer storm, the petrichor filled my nostrils - that distinctive earthy scent of rain on dry soil mixing with the sweet fragrance of wet grass. It reminded me of my visit to the old library last week, where the musty smell of aged paper and leather-bound books had greeted me as I entered, accompanied by hints of vanilla and almond from the decomposing lignin in the yellowing pages. This morning started differently though. The rich, nutty aroma of freshly ground coffee beans permeated the kitchen, its bitter-sweet scent promising the perfect start to my day. It was such a contrast to yesterday evening when I had wandered through the garden, where the heady perfume of jasmine blossoms hung heavy in the air, intermingling with the sharp, green smell of freshly cut grass and the subtle sweetness of roses. Nothing could have prepared me for today's trip to the seafood market, however, where the pungent odor of fish and brine assaulted my senses as I navigated through the crowded stalls, the salty tang of the ocean mixing with the metallic scent of ice and seafood. これを登録した結果が以下です。匂いに関する「Location」「Quality」「Smell Word」などが検出されていました。 ...

2025年7月24日 · 更新: 2025年7月24日 · 4 分 · Nakamura

ZoteroのAPIとStreamlitを使ったアプリ開発

概要 ZoteroのAPIとStreamlitを使ったアプリを試作しました。 https://nakamura196-zotero.streamlit.app/ 本記事は、このアプリ開発におけるメモです。 Streamlit 以下の記事がとても参考になりました。 https://qiita.com/sypn/items/80962d84126be4092d3c ZoteroのAPI ZoteroのAPIについて、以下で説明されています。 https://www.zotero.org/support/dev/web_api/v3/start 今回は上記のページで紹介されている以下のライブラリを使用しました。 https://github.com/urschrei/pyzotero APIの利用にあたっては、personal library IDやAPI keyを取得する必要がありますが、READMEのQuickstartの手順に従うと、それらを取得することができました。以下は、API keyを発行した際の画面です。 Streamlitを用いた開発以下のリポジトリでソースコードを公開しています。 https://github.com/nakamura196/zotero_streamlit 機密情報機密情報は、/.streamlit/secrets.tomlというファイルを作成し、そこに記載するようでした。.gitignoreに記載することも忘れないようにしてください。 [zotero] library_id="xxx" library_type="user" api_key="xxx" そして、以下のように呼び出すことができました。 def init_zotero(): library_id = st.secrets["zotero"]["library_id"] library_type = st.secrets["zotero"]["library_type"] api_key = st.secrets["zotero"]["api_key"] return zotero.Zotero(library_id, library_type, api_key) Zoteroライブラリのコレクション一覧の取得以下ので、Zoteroライブラリからコレクションの一覧を取得することができました。 def fetch_collections(zot): """ Zoteroライブラリからコレクション一覧を取得する """ collections = zot.collections() # 各コレクションからタイトルとキー（ID）を取得 collection_list = [{"name": collection['data']['name'], "key": collection['data']['key']} for collection in collections] return collection_list コレクション内のアイテムの取得以下でコレクション内のアイテムを取得できました。itemTypeがattachmentのものはスキップする処理を加えています。 # 文献データをDataFrameに変換 def create_df(zot, collection_id): if not collection_id: return pd.DataFrame() try: items = zot.collection_items(collection_id) rows = [{ 'title': item['data']['title'], "itemType": item['data']['itemType'], "creators": ", ".join(f"{creator['firstName']} {creator['lastName']}" for creator in item['data'].get('creators', [])), "date": item['data'].get('date', "") } for item in items if item['data']['itemType'] != "attachment"] return pd.DataFrame(rows) except Exception as e: st.error(f"Failed to load items from collection: {e}") return pd.DataFrame() メタタグ設定以下のような形で、タイトルなどのページ設定を行うことができました。 ...

2024年7月11日 · 更新: 2024年7月11日 · 1 分 · Nakamura