Token Analysis and Counting Tool
TACT は、テキスト内のトークン数を正確にカウントし、分析するためのシンプルかつ強力なツールです。ユーザーフレンドリーなGUIを提供し、さまざまなOpenAIモデルに対応しています。デベロッパーや研究者、ライターなど、テキスト解析が必要なすべてのユーザーに最適です。
- 直感的なGUI: シンプルで使いやすいインターフェース。
- 複数モデル対応: CSVファイルからモデルを追加・変更可能。
- トークン数のコピー: クリップボードにトークン数を簡単にコピー。
- トークン数の保存: 結果をテキストファイルやCSVファイルとして保存。
- カスタマイズ可能: PRISMスタイルを基にしたカスタマイズ可能なデザイン。
- Aboutセクション: アプリの情報とライセンスを確認。
- Python 3.x がインストールされていること。
pip
がインストールされていること。
-
リポジトリをクローン
git clone https://github.com/your-username/TACT.git cd TACT
-
仮想環境の作成(オプション)
python -m venv venv venv\Scripts\activate
-
依存関係のインストール
pip install -r requirements.txt
-
アプリケーションの起動
python src/tact.py
-
テキストの入力
テキストボックスにトークンをカウントしたいテキストを入力します。
-
モデルの選択
ドロップダウンメニューから使用するモデルを選択します。デフォルトではGPT-3.5-turboとGPT-4が含まれています。追加のモデルを使用したい場合は、「Load Models CSV」ボタンからCSVファイルをロードします。
-
トークンのカウント
「Count Tokens」ボタンをクリックすると、テキスト内のトークン数が表示されます。
-
結果のコピーと保存
- Copy Count: トークン数をクリップボードにコピーします。
- Save Count: トークン数をテキストファイルやCSVファイルとして保存します。
-
About
「About」ボタンをクリックして、アプリの詳細情報とライセンスを確認します。
-
CSVファイルの準備
以下のフォーマットでCSVファイルを作成します:
model_name,encoding_name GPT-3.5-turbo,gpt-3.5-turbo GPT-4,gpt-4
-
CSVファイルのロード
アプリ内の「Load Models CSV」ボタンをクリックし、作成したCSVファイルを選択します。
- LICENSE: MITライセンスのテキストファイル。
- README.md: プロジェクトの概要、インストール方法、使用方法などを記載。
- requirements.txt: プロジェクトで必要なPythonライブラリを記載。
- .gitignore: Gitに含めたくないファイルやフォルダを指定。
- src/: ソースコードとモデルCSVファイルを格納。
- assets/: GUIで使用する画像やアイコンなどのアセット。
- docs/: ドキュメントやユーザーマニュアル。
このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。詳細については、LICENSE ファイルを参照してください。
© 2024 KookyOstrich
貢献を歓迎します!バグ報告、新機能の提案、プルリクエストなど、お気軽にお知らせください。
何か問題が発生した場合は、Issues セクションで報告してください。