Adicionando o meu pacote de analise de textos em pt-br e eng

README.md

@@ -1,27 +1,31 @@
-# package_name
+# analisador_texto_pt_br_e_eng
 
 Description. 
-The package package_name is used to:
-	- 
-	-
+The package analisador_texto_pt_br_e_eng is used to:
+	-Analisa os textos em português ou em inglês, identificando palavras mais comuns, removendo stopwords e realizando outras análises de texto.
+	-Usa a biblioteca spaCy para processamento de linguagem natural em ambas as línguas.
 
 ## Installation
 
 Use the package manager [pip](https://pip.pypa.io/en/stable/) to install package_name
 
 ```bash
-pip install package_name
+pip install analisador_texto_pt_br_e_eng
 ```
 
 ## Usage
 
 ```python
-from package_name.module1_name import file1_name
-file1_name.my_function()
+from analisador_texto_pt_br_e_eng.analisador_texto_pt_br import pt_br
+pt_br.analisar_texto("Seu texto em português aqui.")
 ```
 
+```
+from analisador_texto_pt_br_e_eng.analisador_texto_eng import eng
+eng.analyze_text("Your English text here.")
+```
 ## Author
-My_name
+Alexsandro
 
 ## License
 [MIT](https://choosealicense.com/licenses/mit/)

analisador_texto_pt_br_e_eng/analisador_texto_pt_br/pt_br.py

@@ -0,0 +1,15 @@
+import spacy
+from collections import Counter
+
+
+nlp = spacy.load("pt_core_news_lg")
+
+def analisar_texto(texto):
+    doc = nlp(texto.lower())
+    tokens_filtrados = [token.text for token in doc if not token.is_stop and not token.is_punct]
+    contagem_palavras = Counter(tokens_filtrados)
+    return {
+        'total_palavras': len([token for token in doc if not token.is_punct]),
+        'palavras_filtradas': len(tokens_filtrados),
+        'palavras_mais_comuns': contagem_palavras.most_common(5)
+    }

analisador_texto_pt_br_e_eng/analyze_text_eng/eng.py

@@ -0,0 +1,14 @@
+import spacy
+from collections import Counter
+
+nlp = spacy.load("en_core_web_lg")
+
+def analyze_text(text):
+    doc = nlp(text.lower())
+    filtered_tokens = [token.text for token in doc if not token.is_stop and not token.is_punct]
+    word_count = Counter(filtered_tokens)
+    return {
+        'total_words': len([token for token in doc if not token.is_punct]),
+        'filtered_words': len(filtered_tokens),
+        'most_common_words': word_count.most_common(5)
+    }

requirements.txt

@@ -0,0 +1,2 @@
+spacy >= 3.0
+setuptools >= 42

setup.py

@@ -7,14 +7,14 @@
     requirements = f.read().splitlines()
 
 setup(
-    name="package_name",
+    name="Analisador_Texto_pt_br_e_ingles",
     version="0.0.1",
-    author="my_name",
-    author_email="my_email",
-    description="My short description",
+    author="Alexsandro",
+    author_email="alecsbezerra@gmail.com",
+    description="Analisador de texto em português e inglês usando spaCy.",
     long_description=page_description,
     long_description_content_type="text/markdown",
-    url="my_github_repository_project_link"
+    url="https://github.com/alexxs2/package-template",
     packages=find_packages(),
     install_requires=requirements,
     python_requires='>=3.8',