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app.py CHANGED
@@ -1,28 +1,18 @@
1
  import gradio as gr
2
-
3
- # Importa aquí tus clasificadores de texto en inglés y español
4
- # Puedes usar modelos de tu elección y cargarlos usando herramientas como TensorFlow, PyTorch, etc.
5
 
6
  # Definir las funciones que se utilizarán para clasificar el texto en inglés y español
7
  def classify_english_text(text):
8
  # Coloca aquí la lógica para clasificar el texto en inglés
9
  # Puedes usar el clasificador de texto en inglés que tengas cargado
10
- return 0.86
 
11
 
12
  def classify_spanish_text(text):
13
  # Coloca aquí la lógica para clasificar el texto en español
14
  # Puedes usar el clasificador de texto en español que tengas cargado
15
- return 0.65
16
-
17
- # Definir la interfaz Gradio
18
- iface = gr.Interface(
19
- fn=None, # Como vamos a usar dos funciones diferentes, dejamos este valor como None
20
- inputs=[
21
- gr.inputs.Radio(["English", "Español"], label="Elija el idioma / Choose the language"),
22
- gr.inputs.Textbox(label="Texto / Text")
23
- ],
24
- outputs="text" # Salida de texto con el resultado de la clasificación
25
- )
26
 
27
  # Función para redirigir a la función de clasificación correspondiente según el idioma seleccionado
28
  def classify_text(language, text):
@@ -31,10 +21,17 @@ def classify_text(language, text):
31
  elif language == "Español":
32
  return classify_spanish_text(text)
33
  else:
34
- return "Por favor, seleccione un idioma válido / Please select a valid language."
35
 
36
- # Conecta la función 'classify_text' a la interfaz como función predictiva
37
- iface.func = classify_text
 
 
 
 
 
 
 
38
 
39
  # Ejecutar la interfaz Gradio
40
  iface.launch()
 
1
  import gradio as gr
2
+ from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer, pipeline
 
 
3
 
4
  # Definir las funciones que se utilizarán para clasificar el texto en inglés y español
5
  def classify_english_text(text):
6
  # Coloca aquí la lógica para clasificar el texto en inglés
7
  # Puedes usar el clasificador de texto en inglés que tengas cargado
8
+ pipe = pipeline("text-classification", model="I2C-UHU/NT-Grief_EN")
9
+ return pipe(text)[0]['label'], pipe(text)[0]['score']
10
 
11
  def classify_spanish_text(text):
12
  # Coloca aquí la lógica para clasificar el texto en español
13
  # Puedes usar el clasificador de texto en español que tengas cargado
14
+ pipe = pipeline("text-classification", model="I2C-UHU/NT-Grief_SP")
15
+ return pipe(text)[0]['label'], pipe(text)[0]['score']
 
 
 
 
 
 
 
 
 
16
 
17
  # Función para redirigir a la función de clasificación correspondiente según el idioma seleccionado
18
  def classify_text(language, text):
 
21
  elif language == "Español":
22
  return classify_spanish_text(text)
23
  else:
24
+ return "Por favor, seleccione un idioma válido / Please select a valid language.",0
25
 
26
+ # Definir la interfaz Gradio
27
+ iface = gr.Interface(
28
+ fn=classify_text, # Como vamos a usar dos funciones diferentes, dejamos este valor como None
29
+ inputs=[
30
+ gr.Radio(["Español", "English"], label="Elija el idioma / Choose the language"),
31
+ gr.Textbox(label="Texto / Text")
32
+ ],
33
+ outputs=["text", "number"] # Salida de texto con el resultado de la clasificación
34
+ )
35
 
36
  # Ejecutar la interfaz Gradio
37
  iface.launch()