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@@ -48,7 +48,6 @@ def main():
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48 |
text='Un texto es una composición de signos codificados en un sistema de escritura que forma una unidad de sentido.'
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49 |
inputs = tokenizer(query, text, return_tensors='tf')
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50 |
outputs = qa_model(input_ids=inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'])
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51 |
-
#outputs = qa_model(input_ids=inputs['input_ids'])
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52 |
answer_start_index = int(tf.math.argmax(outputs.start_logits, axis=-1)[0])
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53 |
answer_end_index = int(tf.math.argmax(outputs.end_logits, axis=-1)[0])
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54 |
predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1]
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@@ -64,7 +63,7 @@ def main():
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64 |
st.info("No se encontraron artículos para la búsqueda solicitada")
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65 |
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66 |
else:
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67 |
-
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68 |
df_results=detalles_resultados(df,result)
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69 |
N_cards_per_row = 1
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70 |
for n_row, row in df_results.reset_index().iterrows():
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text='Un texto es una composición de signos codificados en un sistema de escritura que forma una unidad de sentido.'
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49 |
inputs = tokenizer(query, text, return_tensors='tf')
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50 |
outputs = qa_model(input_ids=inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'])
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51 |
answer_start_index = int(tf.math.argmax(outputs.start_logits, axis=-1)[0])
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52 |
answer_end_index = int(tf.math.argmax(outputs.end_logits, axis=-1)[0])
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53 |
predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1]
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st.info("No se encontraron artículos para la búsqueda solicitada")
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64 |
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else:
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+
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df_results=detalles_resultados(df,result)
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68 |
N_cards_per_row = 1
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for n_row, row in df_results.reset_index().iterrows():
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