Metadata-Version: 2.1
Name: ai_tqa
Version: 1.0.5
Summary: A text evaluation module using AI-TQA1 Basic
Home-page: https://github.com/krozen-dev/AI_TextScan
Author: _KroZen_
Author-email: your.email@example.com
Classifier: Programming Language :: Python :: 3
Classifier: License :: OSI Approved :: MIT License
Classifier: Operating System :: OS Independent
Requires-Python: >=3.8
Description-Content-Type: text/markdown
Requires-Dist: tensorflow
Requires-Dist: nltk

TextEvaluator использует модель **AI-TQA1 Basic** для оценки текста и определения наличия в нем плохих слов или выражений. 

Алгоритм **автоматически** очищает текст от ненужных символов (например, заменяет "я-бло/ко" на "яблоко"), что **улучшает точность оценки**.

# Точность работы:

Модель продемонстрировала **87.46**% точности в оценках на основе результатов тестирования, проведенного на **500** предложениях.

# Поддерживаемые языки:

- **Украинский**
- **Русский**

# Установка:

`pip install ai-tqa`

# Использование:

```python
from ai_tqa import TextEvaluator

evaluator = TextEvaluator()

text = "Привет, даун!"

result_with_detail = evaluator.evaluate_text(text, detail=True)
result_without_detail = evaluator.evaluate_text(text, detail=False)

print(f"Результат с деталями: Оценка: {result_with_detail[0]}, Плохие слова: {result_with_detail[1]}")
print(f"Результат без деталей: Оценка: {result_without_detail}")
```

# Контрибьюторы:

- **`_KroZen_`**
