Spaces:
Runtime error
Runtime error
Update app.py
Browse files
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 |
-
|
|
|
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 |
-
|
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 |
-
#
|
37 |
-
iface
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
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()
|