File size: 1,854 Bytes
90210ac 72bea5a 90210ac fd07025 |
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 |
import streamlit as st
from spacy import displacy
from Model.NER.VLSP2021.Predict_Ner import ViTagger
import re
from thunghiemxuly import save_uploaded_image,convert_text_to_txt,add_string_to_txt
import os
from transformers import AutoTokenizer, BertConfig
from Model.MultimodelNER.VLSP2016.train_umt_2016 import format_predictions,process_predictions,combine_entities,remove_B_prefix,load_model,predict
from Model.MultimodelNER.predict import get_test_examples_predict
from Model.MultimodelNER import resnet as resnet
from Model.MultimodelNER.resnet_utils import myResnet
import torch
import numpy as np
from Model.MultimodelNER.VLSP2016.dataset_roberta import MNERProcessor_2016
from Model.MultimodelNER.VLSP2016.MNER_2016 import show_mner_2016
from Model.MultimodelNER.VLSP2021.MNER_2021 import show_mner_2021
CONFIG_NAME = 'bert_config.json'
WEIGHTS_NAME = 'pytorch_model.bin'
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
net = getattr(resnet, 'resnet152')()
net.load_state_dict(torch.load(os.path.join('Model/Resnet/', 'resnet152.pth')))
encoder = myResnet(net, True, device)
def process_text(text):
# Loại bỏ dấu cách thừa và dấu cách ở đầu và cuối văn bản
processed_text = re.sub(r'\s+', ' ', text.strip())
return processed_text
def show_mner():
st.sidebar.title('Datasets')
dataset = st.sidebar.selectbox("Datasets", ("VLSP2016", "VLSP2021"))
st.header("Multimodal NER")
if dataset == 'VLSP2016':
show_mner_2016()
else:
show_mner_2021()
# Sử dụng widget st.html để hiển thị HTML
# Hiển thị văn bản đã nhập
# st.write("Văn bản đã nhập:", text)
###Ví dụ 1 : Một trận hỗn chiến đã xảy ra tại trận đấu khúc côn cầu giữa Penguins và Islanders ở Mỹ (image:penguin) |