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| import gradio as gr | |
| from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer, pipeline | |
| # 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 | |
| pipe = pipeline("text-classification", model="I2C-UHU/NT-Grief_EN") | |
| return pipe(text)[0]['label'], pipe(text)[0]['score'] | |
| 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 | |
| pipe = pipeline("text-classification", model="I2C-UHU/NT-Grief_SP") | |
| return pipe(text)[0]['label'], pipe(text)[0]['score'] | |
| # 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.",0 | |
| # Definir la interfaz Gradio | |
| iface = gr.Interface( | |
| fn=classify_text, # Como vamos a usar dos funciones diferentes, dejamos este valor como None | |
| inputs=[ | |
| gr.Radio(["Español", "English"], label="Elija el idioma / Choose the language"), | |
| gr.Textbox(label="Texto / Text") | |
| ], | |
| outputs=["text", "number"] # Salida de texto con el resultado de la clasificación | |
| ) | |
| # Ejecutar la interfaz Gradio | |
| iface.launch() | |