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@@ -8,10 +8,10 @@ classifier_model = "morit/french_xlm_xnli"
8
  classifier = pipeline("zero-shot-classification", model=classifier_model)
9
 
10
  # Charger les données depuis le fichier CSV
11
- df = pd.read_csv("Comments.csv")
12
 
13
  # Récupérer les commentaires en liste
14
- comments = df["Comment"].tolist()
15
 
16
  # Afficher l'entête
17
  st.header("Analyse de Texte")
@@ -38,7 +38,7 @@ else:
38
  # Calculer les métriques de performance (vous devez ajuster ces lignes selon votre tâche)
39
  if text and candidate_labels:
40
  inputs = df["Comment"].tolist()
41
- true_labels = df["Label"].tolist()
42
  predictions = classifier(inputs, candidate_labels, hypothesis_template=hypothesis_template)
43
  predicted_labels = [result['labels'][0] for result in predictions]
44
 
 
8
  classifier = pipeline("zero-shot-classification", model=classifier_model)
9
 
10
  # Charger les données depuis le fichier CSV
11
+ df = pd.read_csv("french_tweets.csv")
12
 
13
  # Récupérer les commentaires en liste
14
+ comments = df["text"].tolist()
15
 
16
  # Afficher l'entête
17
  st.header("Analyse de Texte")
 
38
  # Calculer les métriques de performance (vous devez ajuster ces lignes selon votre tâche)
39
  if text and candidate_labels:
40
  inputs = df["Comment"].tolist()
41
+ true_labels = df["label"].tolist()
42
  predictions = classifier(inputs, candidate_labels, hypothesis_template=hypothesis_template)
43
  predicted_labels = [result['labels'][0] for result in predictions]
44