Smart Notes Summarizer（スマートノート要約）

概要

Smart Notes Summarizerは、PDFやテキスト形式のノートをアップロードすると、最新の自然言語処理モデルを使って短く読みやすい「試験対策向けの要約」を生成するシンプルなアプリです。READMEによれば、PDFからのテキスト抽出にpypdf、要約にはHugging FaceのTransformersライブラリで提供されるfacebook/bart-large-cnnモデルを利用しており、実務的には学生の学習メモの整理や短時間の復習資料作成に適しています。コードベースは比較的小規模で、拡張や学習用途に向いた構成になっています。

リポジトリの統計情報

スター数: 15
フォーク数: 0
ウォッチャー数: 15
コミット数: 5
ファイル数: 4
メインの言語: Python

主な特徴

PDFアップロードおよび自動テキスト抽出（pypdf利用）
facebook/bart-large-cnnによる抽象的要約（abstractive summarization）
シンプルで拡張しやすい構成（学習・実験用途に最適）
学生向けの「試験準備」向け短い要約を生成

技術的なポイント

READMEとファイル構成から読み取れる技術的要素を整理します。まず入力処理はpypdfを用いたPDFテキスト抽出が中心で、ファイルから文字列を取り出したうえで前処理（不要な改行やヘッダ／フッタの除去、エンコーディング調整など）を行う想定です。要約部分はTransformersライブラリの事前学習済みモデルfacebook/bart-large-cnnを利用した「抽象的要約（abstractive）」で、BARTは生成ベースの要約に強く、元の文書を要約文として再生成するため自然な出力が得られます。ただしBART系モデルは入力トークン数に上限（モデルの最大トークン長）があるため、長いノートは適切に分割（チャンク化）して段階的に要約し、最終的に要約同士を統合して再要約するワークフローが実装上の重要ポイントになります。実行環境はPython 3.9+が前提で、GPUが使えると推論速度が大幅に改善します。requirements.txtに依存がまとめられていることで再現性は確保されており、軽量なローカルツールからWeb API（Flask / FastAPI 等）へ組み込み、フロントエンドと連携する拡張も容易です。最後に、要約品質のチューニングはTransformersのgenerateパラメータ（max_length、min_length、num_beams、length_penaltyなど）で調整可能であり、ユースケースに応じた最適化が可能です。

プロジェクトの構成

主要なファイルとディレクトリ：

LICENSE: file
README.md: file
requirements.txt: file
smart_notes_summarizer.py: file

まとめ

学生向けに実用的で拡張しやすいシンプルな要約ツール。

リポジトリ情報：

名前: Smart-Notes-Summarizer
説明: 説明なし
スター数: 15
言語: Python
URL: https://github.com/Haripriyaa-BR/Smart-Notes-Summarizer
オーナー: Haripriyaa-BR
アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/189255890?v=4

READMEの抜粋： 📘 Smart Notes Summarizer A simple NLP-based application that allows users to upload notes (PDF/Text) and generates short, exam-ready summaries using Hugging Face Transformers.

🚀 Features: 📄 Upload PDF notes 🧠 Automatic text extraction from PDFs ✂️ Generates concise summaries ⚡ Uses state-of-the-art NLP model (facebook/bart-large-cnn) 🧩 Easy to understand and extend 🎓 Perfect for students and exam preparation

🛠️ Tech Stack: Python 3.9+ pypdf – PDF text extraction Transformers (Hugging F…