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@@ -8,17 +8,17 @@ import gradio as gr
8
  #learner = load_learner('modelLSTM.pkl')
9
 
10
  # Modelo de clasificación de texto usando modelos de lenguaje
11
- learner = load_learner('modelML.pkl')
12
 
13
  # Modelo de clasificación basados en mecanismos de atención
14
- #classifier = pipeline('text-classification', model='edgilr/clasificador-rotten-tomatoes')
15
 
16
  def predict(txt):
17
  # Modelo de clasificación usando LSTM o modelo de clasificación de texto usando modelos de lenguaje
18
- pred,pred_idx,probs = learner.predict(txt)
19
- return pred
20
  # Modelo de clasificación basados en mecanismos de atención
21
- #return classifier(txt)[0]['label']
22
 
23
  gr.Interface(fn=predict, inputs="text", outputs="text",
24
  examples=['the story gives ample opportunity for large-scale action and suspense , which director shekhar kapur supplies with tremendous skill .',
 
8
  #learner = load_learner('modelLSTM.pkl')
9
 
10
  # Modelo de clasificación de texto usando modelos de lenguaje
11
+ #learner = load_learner('modelML.pkl')
12
 
13
  # Modelo de clasificación basados en mecanismos de atención
14
+ classifier = pipeline('text-classification', model='edgilr/clasificador-rotten-tomatoes')
15
 
16
  def predict(txt):
17
  # Modelo de clasificación usando LSTM o modelo de clasificación de texto usando modelos de lenguaje
18
+ #pred,pred_idx,probs = learner.predict(txt)
19
+ #return pred
20
  # Modelo de clasificación basados en mecanismos de atención
21
+ return classifier(txt)[0]['label']
22
 
23
  gr.Interface(fn=predict, inputs="text", outputs="text",
24
  examples=['the story gives ample opportunity for large-scale action and suspense , which director shekhar kapur supplies with tremendous skill .',