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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
+ 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
+
15
+ # Definir la interfaz Gradio
16
+ iface = gr.Interface(
17
+ fn=None, # Como vamos a usar dos funciones diferentes, dejamos este valor como None
18
+ inputs=[
19
+ gr.inputs.Radio(["English", "Español"], label="Elija el idioma / Choose the language"),
20
+ gr.inputs.Textbox(label="Texto / Text")
21
+ ],
22
+ outputs="text" # Salida de texto con el resultado de la clasificación
23
+ )
24
+
25
+ # Función para redirigir a la función de clasificación correspondiente según el idioma seleccionado
26
+ def classify_text(language, text):
27
+ if language == "English":
28
+ return classify_english_text(text)
29
+ elif language == "Español":
30
+ return classify_spanish_text(text)
31
+ else:
32
+ return "Por favor, seleccione un idioma válido / Please select a valid language."
33
+
34
+ # Conecta la función 'classify_text' a la interfaz como función predictiva
35
+ iface.func = classify_text
36
+
37
+ # Ejecutar la interfaz Gradio
38
+ iface.launch()