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  1. app.py +3 -3
app.py CHANGED
@@ -46,7 +46,7 @@ def classify_by_company(text):
46
 
47
  return ""
48
 
49
- def load_models(parameters_list):
50
 
51
  translation_map = {
52
  #Translation PT to EN
@@ -126,7 +126,7 @@ analysis_1, analysis_2 = st.columns(2)
126
 
127
  with header:
128
  st.title("IC 2022 Classificação de Dados Financeiros")
129
- st.write("Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Praesent sapien tortor, suscipit quis ornare ut, laoreet vitae nisi. Mauris quis consectetur risus, non blandit mauris. Sed ut odio tempor, ullamcorper leo eu, mollis eros.")
130
 
131
  with model:
132
 
@@ -145,7 +145,7 @@ with model:
145
  if submit:
146
  with st.spinner('Wait for it...'):
147
  parameters = [translation_pt_to_en, sentiment_analysis, zero_shot_classification, text]
148
- outputs = load_models(parameters)
149
 
150
  st.write("Translation..................................................................: \n {} \n \n".format(outputs[0]))
151
  st.write("Sentiment...................................................................: \n {} \n \n".format(outputs[1]))
 
46
 
47
  return ""
48
 
49
+ def run_models(parameters_list):
50
 
51
  translation_map = {
52
  #Translation PT to EN
 
126
 
127
  with header:
128
  st.title("IC 2022 Classificação de Dados Financeiros")
129
+ st.write("Este trabalho de Iniciação Científica visa criar uma *interface web* que integre diversas funcionalidades de *machine learning*, essas funcionalidades cooperam entre si para realizar um processamento automático de textos financeiros com o fim de aplicar técnicar de Tradução Automática, Análise de Sentimentos e Classificação ZeroShot de textos em português sobre artigos do ramo financeiro. \n \n Este projeto também visa incluir novas técnicas ao leque de opções desta ferramenta, voltados principalmente para o Processamento de Linguagem Natural (PLN) tanto para fins de estudo e conhecimento dos modelos pautados como estado-da-arte, como também aperfeiçoamento dos módulos e saídas já implementados.")
130
 
131
  with model:
132
 
 
145
  if submit:
146
  with st.spinner('Wait for it...'):
147
  parameters = [translation_pt_to_en, sentiment_analysis, zero_shot_classification, text]
148
+ outputs = run_models(parameters)
149
 
150
  st.write("Translation..................................................................: \n {} \n \n".format(outputs[0]))
151
  st.write("Sentiment...................................................................: \n {} \n \n".format(outputs[1]))