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+import gradio as gr
+
+title = "RoBERTa, tengo una pregunta"
+description = "Modelo tipo RoBERTa pre-entrenado por BSC-TeMU con la base de datos de la Bibliotecha Nacional de España y fine-tuned con el corpus SQAC (Spanish Question-Answering Corpus)."
+examples = [
+    ["¡Hola, mundo! Somos NLP en ES 🤗 la comunidad de hispanohablantes de la iniciativa “Languages at HuggingFace” y queremos democratizar el NLP en nuestro idioma. Somos una red internacional y nuestro objetivo es crear y compartir recursos que posibiliten y aceleren el avance del NLP en español.", "¿Quiénes somos?"]
+]
+article = """
+<p style="text-align: center">
+    NLP en ES 🤗 | <a target=”_blank” href="https://nlp-en-es.org"> nlp-en-es.org </a>
+</p>
+"""
+
+gr.Interface.load(
+    name="huggingface/nlp-en-es/roberta-base-bne-finetuned-sqac",
+    inputs=[gr.inputs.Textbox(label="Contexto", lines=5), gr.inputs.Textbox(label="Pregunta")],   
+    outputs=gr.outputs.Textbox(label="Respuesta"),
+    title=title,
+    description=description,
+    article=article,
+    examples=examples,
+    theme="huggingface",
+    allow_screenshot=True,
+    allow_flagging=True,
+    flagging_dir="flagged",
+    enable_queue=True
+).launch()