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CHANGED
@@ -128,12 +128,11 @@ def main():
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128 |
lista_noticias_respuestas = []
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129 |
df_answer=df
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130 |
df_answer['answer']=''
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131 |
for i in range(len(df_answer)):
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132 |
-
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133 |
-
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134 |
-
progress_text = "Buscando respuestas. Por favor, espere."
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135 |
-
my_bar = st.progress(0, text=progress_text)
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136 |
-
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137 |
text=df_answer.loc[i, "resumen"]
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138 |
inputs = tokenizer(query, text, return_tensors='tf')
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139 |
outputs = qa_model(input_ids=inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'])
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@@ -156,7 +155,7 @@ def main():
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156 |
df_answer.loc[i, "answer"] = answer
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157 |
lista_noticias_respuestas.append(df_answer.loc[i].to_frame().T)
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158 |
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159 |
-
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160 |
my_bar.progress(i + 1, text=progress_text)
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161 |
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162 |
df_noticias_respuestas=pd.concat(lista_noticias_respuestas)
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128 |
lista_noticias_respuestas = []
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129 |
df_answer=df
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130 |
df_answer['answer']=''
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131 |
+
progress_text = "Buscando respuestas. Por favor, espere."
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132 |
+
my_bar = st.progress(0, text=progress_text)
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133 |
+
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134 |
for i in range(len(df_answer)):
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135 |
+
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136 |
text=df_answer.loc[i, "resumen"]
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137 |
inputs = tokenizer(query, text, return_tensors='tf')
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138 |
outputs = qa_model(input_ids=inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'])
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155 |
df_answer.loc[i, "answer"] = answer
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156 |
lista_noticias_respuestas.append(df_answer.loc[i].to_frame().T)
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157 |
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158 |
+
# Barra de progreso
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159 |
my_bar.progress(i + 1, text=progress_text)
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160 |
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161 |
df_noticias_respuestas=pd.concat(lista_noticias_respuestas)
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