Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 2,044 Bytes
23a46fb |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 |
from sentence_transformers import SentenceTransformer, util
import gradio as gr
import base64
model = SentenceTransformer('hiiamsid/sentence_similarity_spanish_es')
def process_text(text1,text2,text3,text4):
embeddings = model.encode([text1,text2,text3,text4],convert_to_tensor=True)
score = util.cos_sim(embeddings,embeddings).numpy()
return {text2 : score[0][1].item(),text3 : score[0][2].item(),text4 : score[0][3].item()}
demo = gr.Blocks(title="Hola")
def complete_with_gpt(text1,text2,text3):
return text1+text2+text3
with open("Iso_Logotipo_Ceibal.png", "rb") as image_file:
encoded_image = base64.b64encode(image_file.read()).decode()
with demo:
gr.Markdown(
"""
<center>
<h1>
Uso de AI para la comparación de frases y palabras.
</h1>
<img src='data:image/jpg;base64,{}' width=200px>
<h3>
Con este espacio podrás comparar la similitud entre distintas frases y palabras. El resultado es el porcentaje de similitud que el modelo encuentra entre la primer frase en comparación con las siguientes.
</h3>
</center>
""".format(encoded_image))
with gr.Row():
with gr.Column():
with gr.Row():
gr.Markdown("Primero ingresá la primer frase:")
with gr.Row():
text_input = gr.Textbox( label="")
with gr.Row():
gr.Markdown("Ahora ingresá las frases a comparar con la primera:")
with gr.Row():
text_input2 = gr.Textbox(label="Frase 1")
with gr.Row():
text_input3 = gr.Textbox(label="Frase 2")
with gr.Row():
text_input4 = gr.Textbox(label="Frase 3")
with gr.Row():
btn = gr.Button("Calcular")
with gr.Row():
examples = gr.Examples([["Hola, ¿Cómo estás?","Hola, ¿Todo bien?","Que feo está el día","Yo estoy bien"]],[text_input,text_input2, text_input3,text_input4])
with gr.Column():
with gr.Row():
text_output = gr.Label()
btn.click(process_text, [text_input,text_input2, text_input3,text_input4], text_output)
demo.launch()
|