Spaces:
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import gradio as gr | |
# Importa aquí tus clasificadores de texto en inglés y español | |
# Puedes usar modelos de tu elección y cargarlos usando herramientas como TensorFlow, PyTorch, etc. | |
# Definir las funciones que se utilizarán para clasificar el texto en inglés y español | |
def classify_english_text(text): | |
# Coloca aquí la lógica para clasificar el texto en inglés | |
# Puedes usar el clasificador de texto en inglés que tengas cargado | |
def classify_spanish_text(text): | |
# Coloca aquí la lógica para clasificar el texto en español | |
# Puedes usar el clasificador de texto en español que tengas cargado | |
# Definir la interfaz Gradio | |
iface = gr.Interface( | |
fn=None, # Como vamos a usar dos funciones diferentes, dejamos este valor como None | |
inputs=[ | |
gr.inputs.Radio(["English", "Español"], label="Elija el idioma / Choose the language"), | |
gr.inputs.Textbox(label="Texto / Text") | |
], | |
outputs="text" # Salida de texto con el resultado de la clasificación | |
) | |
# Función para redirigir a la función de clasificación correspondiente según el idioma seleccionado | |
def classify_text(language, text): | |
if language == "English": | |
return classify_english_text(text) | |
elif language == "Español": | |
return classify_spanish_text(text) | |
else: | |
return "Por favor, seleccione un idioma válido / Please select a valid language." | |
# Conecta la función 'classify_text' a la interfaz como función predictiva | |
iface.func = classify_text | |
# Ejecutar la interfaz Gradio | |
iface.launch() | |