SuperBigtoo's picture
commit
833997d
raw
history blame
3.01 kB
import gradio as gr
import torch
from simpletransformers.classification import ClassificationModel
from pythainlp import sent_tokenize
from thai_tokenization import ThaiTokenizer
tokenizer = ThaiTokenizer(vocab_file='ThaiNewsClassify/th.wiki.bpe.op25000.vocab', spm_file='ThaiNewsClassify/th.wiki.bpe.op25000.model')
typeId = {'การเมือง': 0, 'กีฬา': 1, 'คุณภาพชีวิต': 2, 'ทั่วไทย': 3, 'ไลฟ์สไตล์': 4,
'อื่นๆ': 5, 'อาชญากรรม': 6, 'สิ่งแวดล้อม': 7, 'บันเทิง & วัฒนธรรม': 8, 'เศรษฐกิจ': 9,
'วิทยาศาสตร์ & การศึกษา': 10, 'สังคม': 11, 'unspecified': 12, 'ต่างประเทศ': 13}
loaded_model = ClassificationModel(
"bert",
"ThaiNewsClassify/model/thainewsClassify_model_3_14",
use_cuda=torch.cuda.is_available(),
num_labels=14,
)
def predict_type(title_input):
title_input = title_input.lower()
title_input = sent_tokenize(title_input)
title_input = ' '.join(tokenizer.tokenize(' '.join(title_input)))
predictions, raw_outputs = loaded_model.predict([title_input])
predicted_label_name = [type_name for type_name, type_id in typeId.items() if type_id == predictions[0]]
return f"Predicted News Type: {predicted_label_name[0]}"
iface = gr.Interface(
fn=predict_type,
inputs=gr.Textbox(lines=1, max_lines=10, label="Input News's Title"),
outputs=gr.Textbox(lines=1, max_lines=2, label="Predicted News's Type"),
title="Thai News Classify",
examples=["จบสกอร์ไม่คม หมดครึ่งแรก ยูเครน เจ๊า โปแลนด์ 0-0",
"แอรินยินดีนาฑี มีรักใหม่ ยันจบกันด้วยดี ปัดถ่ายแฟชั่นเซ็กซี่ประชดรัก อ้างถูกใจคอนเซปต์ (คลิป)",
"แนวโน้ม ราคาทอง ปี 63 ไตรมาสแรกส่อลงแรงก่อนทะยานขึ้นอาจเห็นบาทละ 23750",
"ปล้นรถ ปล้นปืน เผย 8 ศพกระบี่ เป็นไปได้ทีมฆ่าถูกสั่งตรงจากชายแดนใต้",
"อินโดฯ จัดกิจกรรมศาสนา ไม่สนโควิด-19 หวั่นซ้ำรอยมาเลเซีย",
"วงคุยว่าด้วย ชาติที่เรา (จะ) รักของ นิธิผ่านนักวิชาการ 3 รุ่น หลังเลือกตั้ง"
]
)
if __name__ == "__main__":
iface.launch()