adorkin's picture
Update app.py
7682c87
import gradio as gr
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import numpy as np
import torch
BASE_MODEL = "amazon-sagemaker-community/xlm-roberta-en-ru-emoji-v2"
TOP_N = 5
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(BASE_MODEL)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(BASE_MODEL)
def preprocess(text):
new_text = []
for t in text.split(" "):
t = '@user' if t.startswith('@') and len(t) > 1 else t
t = 'http' if t.startswith('http') else t
new_text.append(t)
return " ".join(new_text)
def get_top_emojis(text):
preprocessed = preprocess(text)
inputs = tokenizer(preprocessed, return_tensors="pt")
preds = model(**inputs).logits
scores = torch.nn.functional.softmax(preds, dim=-1).detach().numpy()
sorted_scores = [float(value) for value in np.sort(scores.squeeze())[::-1]]
ranking = np.argsort(scores)
ranking = ranking.squeeze()[::-1]
emojis = [model.config.id2label[i] for i in ranking]
return dict(zip(emojis, sorted_scores))
gradio_ui = gr.Interface(
fn=get_top_emojis,
title="Predicting emojis for tweets",
description="Enter a tweet to predict emojis",
inputs=[
gr.inputs.Textbox(lines=3, label="Paste a tweet here"),
],
outputs=[
gr.outputs.Label(type="confidences", label=f"Predicted emojis", num_top_classes=TOP_N)
],
examples=[
["it's pretty depressing when u hit pan on ur favourite highlighter"],
["After what just happened. In need to smoke."],
["I've never been happier. I'm laying awake as I watch @user sleep. Thanks for making me happy again, babe."],
["@user is the man"],
["Поприветствуем моего нового читателя @user"],
["сегодня у одной крутой бичи день рождения! @user поздравляю тебя с днем рождения! будь самой-самой счастливой,красота:* море любви тебе"],
["Никогда не явствовала себя ужаснее, чем сейчас:( я просто раздавленна"],
["Самое ужасное - это ожидание результатов"],
["печально что заряд одинаково фигово держится("],
],
enable_queue=True,
allow_screenshot=False,
allow_flagging=False
)
gradio_ui.launch(debug=True)