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@@ -121,9 +121,8 @@ def main():
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# Si se especifico una pregunta
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if ('?' in query):
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st.write("Contestando a: ", query)
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# Verificando cada resumen de los articulos como contexto a la pregunta
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for i in range(len(df)):
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text=df.loc[i, "resumen"]
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inputs = tokenizer(query, text, return_tensors='tf')
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@@ -136,8 +135,10 @@ def main():
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st.info(answer)
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st.markdown(":red[Noticia en la que aparece la respuesta]")
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# Enviando la serie pandas como un dataframe transpuesto, para su despliegue
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# Si se especificaron keywords
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else:
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121 |
# Si se especifico una pregunta
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122 |
if ('?' in query):
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123 |
st.write("Contestando a: ", query)
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124 |
+
lista_articulos_respuestas = []
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125 |
+
# Verificando cada resumen de los articulos como contexto a la pregunta
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126 |
for i in range(len(df)):
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127 |
text=df.loc[i, "resumen"]
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128 |
inputs = tokenizer(query, text, return_tensors='tf')
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135 |
st.info(answer)
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136 |
st.markdown(":red[Noticia en la que aparece la respuesta]")
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137 |
# Enviando la serie pandas como un dataframe transpuesto, para su despliegue
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138 |
+
lista_articulos_respuesta.append(df.loc[i].to_frame().T)
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139 |
+
df_articulos_respuestas.concat(lista_articulos_respuesta)
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140 |
+
paginar_frame(df_articulos_respuestas)
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141 |
+
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142 |
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143 |
# Si se especificaron keywords
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else:
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