https://github.com/emredeveloper/arxiv-ai
This Streamlit application pulls current machine learning articles from arXiv and displays them to the user. Users can translate the titles and abstracts of articles into Turkish, like the articles, and view GitHub links.
https://github.com/emredeveloper/arxiv-ai
arxiv documentation machine-learning paper
Last synced: 5 months ago
JSON representation
This Streamlit application pulls current machine learning articles from arXiv and displays them to the user. Users can translate the titles and abstracts of articles into Turkish, like the articles, and view GitHub links.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/emredeveloper/arxiv-ai
- Owner: emredeveloper
- Created: 2025-01-17T14:37:18.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: main
- Last Pushed: 2025-10-18T14:39:17.000Z (8 months ago)
- Last Synced: 2025-10-19T08:47:20.904Z (8 months ago)
- Topics: arxiv, documentation, machine-learning, paper
- Language: Python
- Homepage: https://arxiv-ai.streamlit.app/
- Size: 38.1 KB
- Stars: 3
- Watchers: 0
- Forks: 1
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
<<<<<<< HEAD
# arXiv AI - Modern Makale Takip Sistemi
**FastAPI + React** ile geliştirilmiş, modern ve profesyonel bir arXiv makale arama ve takip uygulaması.
## ✨ Özellikler
### 🎯 Ana Özellikler
- **Modern UI/UX**: React ile glassmorphism, gradients ve animasyonlar
- **RESTful API**: FastAPI ile yüksek performanslı backend
- **Veri Kalıcılığı**: SQLAlchemy ile SQLite veritabanı
- **Çeviri Önbelleği**: Tekrarlayan çeviriler için hızlı erişim
- **Responsive Design**: Tüm cihazlarda mükemmel görünüm
- **Real-time Feedback**: Toast notifications ile anlık bildirimler
### 📚 Sayfalar
1. **Ana Sayfa**: Gelişmiş filtreleme ile makale arama
2. **Makine Öğrenmesi**: 5 farklı alt kategori desteği
3. **Transformers**: Anahtar kelime ve model bazlı arama
4. **Favoriler**: Kategori filtreleme ile kayıtlı makaleler
5. **İstatistikler**: Görsel istatistikler ve analytics
### 🛡️ Teknik Özellikler
- **Backend**: FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic
- **Frontend**: React 18, React Router, Axios
- **Styling**: Modern CSS with CSS Variables
- **Icons**: Lucide React
- **Notifications**: React Hot Toast
- **Build Tool**: Vite
## 📁 Proje Yapısı
```
arxiv-ai/
├── backend/
│ ├── app/
│ │ ├── api/ # API endpoints
│ │ │ ├── articles.py
│ │ │ ├── favorites.py
│ │ │ ├── likes.py
│ │ │ ├── translation.py
│ │ │ └── statistics.py
│ │ ├── services/ # Business logic
│ │ │ ├── arxiv_service.py
│ │ │ └── translation_service.py
│ │ ├── config.py # Configuration
│ │ ├── database.py # Database setup
│ │ ├── models.py # SQLAlchemy models
│ │ ├── schemas.py # Pydantic schemas
│ │ └── main.py # FastAPI app
│ ├── requirements.txt
│ └── .env.example
├── frontend/
│ ├── src/
│ │ ├── components/ # React components
│ │ │ ├── ArticleCard.jsx
│ │ │ ├── Navbar.jsx
│ │ │ └── Navbar.css
│ │ ├── pages/ # Page components
│ │ │ ├── HomePage.jsx
│ │ │ ├── MachineLearningPage.jsx
│ │ │ ├── TransformersPage.jsx
│ │ │ ├── FavoritesPage.jsx
│ │ │ └── StatisticsPage.jsx
│ │ ├── services/ # API client
│ │ │ └── api.js
│ │ ├── App.jsx
│ │ ├── main.jsx
│ │ └── index.css
│ ├── package.json
│ ├── vite.config.js
│ └── index.html
└── README.md
```
## 🚀 Kurulum
### Gereksinimler
- Python 3.8+
- Node.js 16+
- npm veya yarn
### 1. Backend Kurulumu
```bash
# Backend dizinine git
cd backend
# Virtual environment oluştur (önerilen)
python -m venv venv
# Windows
venv\Scripts\activate
# Linux/Mac
source venv/bin/activate
# Bağımlılıkları yükle
pip install -r requirements.txt
# Environment dosyasını oluştur
copy .env.example .env # Windows
cp .env.example .env # Linux/Mac
# Uygulamayı başlat
uvicorn app.main:app --reload
```
Backend şu adreste çalışacak: `http://localhost:8000`
API Dokümantasyonu: `http://localhost:8000/api/docs`
### 2. Frontend Kurulumu
```bash
# Frontend dizinine git
cd frontend
# Bağımlılıkları yükle
npm install
# Development server'ı başlat
npm run dev
```
Frontend şu adreste çalışacak: `http://localhost:3000`
## 🎮 Kullanım
### Backend API Endpoints
#### Articles
- `GET /api/v1/articles/` - Makale listesi
- `GET /api/v1/articles/category/{category}` - Kategoriye göre makaleler
- `GET /api/v1/articles/search?keyword={keyword}` - Anahtar kelime araması
#### Favorites
- `GET /api/v1/favorites/` - Favorileri listele
- `POST /api/v1/favorites/` - Favori ekle
- `DELETE /api/v1/favorites/{arxiv_id}` - Favori sil
- `GET /api/v1/favorites/check/{arxiv_id}` - Favori kontrolü
#### Likes
- `POST /api/v1/likes/{arxiv_id}` - Beğeni ekle
- `GET /api/v1/likes/{arxiv_id}` - Beğeni sayısı
#### Translation
- `POST /api/v1/translate/` - Metin çevir
#### Statistics
- `GET /api/v1/statistics/` - İstatistikleri getir
### Frontend Sayfalar
- `/` - Ana sayfa
- `/machine-learning` - Makine öğrenmesi
- `/transformers` - Transformers
- `/favorites` - Favoriler
- `/statistics` - İstatistikler
## 🗄️ Veritabanı
SQLite veritabanı otomatik olarak oluşturulur. Tablolar:
- **favorites**: Favori makaleler
- **likes**: Beğeniler
- **translations**: Çeviri önbelleği
- **user_interactions**: Kullanıcı etkileşimleri
## 🎨 Özelleştirme
### Backend
`backend/app/config.py` dosyasından ayarları değiştirebilirsiniz:
- CORS origins
- Database URL
- Cache TTL
- Secret key
### Frontend
`frontend/src/index.css` dosyasındaki CSS değişkenlerini düzenleyerek renk şemasını özelleştirebilirsiniz.
## 📊 Production Build
### Backend
```bash
cd backend
pip install -r requirements.txt
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000
```
### Frontend
```bash
cd frontend
npm run build
npm run preview
```
Build dosyaları `frontend/dist` klasöründe oluşturulur.
## 🐛 Hata Ayıklama
### Backend Logları
FastAPI otomatik olarak detaylı hata mesajları gösterir. `/api/docs` adresinden Swagger UI ile API'yi test edebilirsiniz.
### Frontend Logları
Browser console'da hataları görebilirsiniz. React DevTools kullanarak component state'lerini inceleyebilirsiniz.
### Veritabanı Sıfırlama
```bash
# Backend dizininde
rm arxiv_ai.db
# Uygulamayı yeniden başlatın, otomatik oluşturulur
```
## 🔒 Güvenlik
- Production'da `SECRET_KEY` değiştirin
- HTTPS kullanın
- CORS ayarlarını production için güncelleyin
- Rate limiting ekleyin (önerilir)
## 🤝 Katkıda Bulunma
1. Fork edin
2. Feature branch oluşturun (`git checkout -b feature/amazing-feature`)
3. Commit edin (`git commit -m 'Add amazing feature'`)
4. Push edin (`git push origin feature/amazing-feature`)
5. Pull Request açın
## 📝 Lisans
MIT License
## 👨💻 Geliştirici
**Emre Karataş**
- GitHub: [@emredeveloper](https://github.com/emredeveloper)
- LinkedIn: [cihatemrekaratas](https://www.linkedin.com/in/cihatemrekaratas/)
## 🙏 Teşekkürler
- [arXiv](https://arxiv.org/)
- [FastAPI](https://fastapi.tiangolo.com/)
- [React](https://react.dev/)
- [Vite](https://vitejs.dev/)
## 📈 Roadmap
- [ ] User authentication
- [ ] Dark/Light mode toggle
- [ ] Advanced search filters
- [ ] Export favorites (PDF, CSV)
- [ ] Email notifications
- [ ] ML-based article recommendations
- [ ] Multi-language support
- [ ] Mobile app (React Native)
---
**Not**: Bu proje modern web teknolojileri ile geliştirilmiş, production-ready bir uygulamadır. Önerileriniz için issue açabilirsiniz!
=======
# arXiv Article Explorer
This Streamlit application fetches the latest machine learning papers from arXiv and presents them in a user-friendly interface.
Users can translate titles and abstracts into Turkish, mark papers as favorites, and quickly access any GitHub repositories mentioned in the summaries.
Access the hosted demo at https://arxiv-ai.streamlit.app/
## Features
- **Fresh Papers**: Retrieve up-to-date publications from the "Computer Science > Machine Learning" category on arXiv.
- **Translation Support**: Translate paper titles and abstracts into Turkish on demand.
- **Reaction System**: Let users like papers and persist their likes in the current session.
- **GitHub Discovery**: Surface GitHub links when they are referenced in the paper summary.
- **Navigation Menu**: Switch between Home, Machine Learning, Transformers, and Favorites views.
## Setup
1. **Install Python**
- Python 3.10 or newer is required to run the project.
- Download the latest version from the [official Python website](https://www.python.org/downloads/).
2. **Download the Project Files**
- Clone or download the repository:
```bash
git clone https://github.com/username/project-repo.git
cd project-repo
```
3. **Install Dependencies**
- Install the dependencies listed in `requirements.txt`:
```bash
pip install -r requirements.txt
```
## Running the App
1. **Start the Streamlit App**
- Launch the application from the project directory:
```bash
streamlit run app.py
```
2. **View in the Browser**
- Streamlit opens a browser tab automatically. If it does not, copy the URL shown in the terminal (for example, `http://localhost:8501`).
## Contributing
If you would like to contribute:
1. Fork the repository.
2. Create a new branch (`git checkout -b feature-name`).
3. Commit your changes (`git commit -am 'Add new feature'`).
4. Push the branch (`git push origin feature-name`).
5. Open a Pull Request on GitHub.
>>>>>>> 7754dfbb2684360954b29146f332464316a9b4bc