Update app.py

app.py

@@ -3,11 +3,11 @@ import torch
 BERTTokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cl-tohoku/bert-base-japanese")
 BERTModel = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("cl-tohoku/bert-base-japanese")
 
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
+from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM
 mT5Tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("google/mt5-base")
 mT5Model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("google/mt5-base")
 
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+from transformers import AutoModelForCausalLM
 GPT2Tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("rinna/japanese-gpt2-medium")
 GPT2Model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("rinna/japanese-gpt2-medium")
 
@@ -20,8 +20,8 @@ GPT2=None
 def MELCHIOR(sue):
     #BERT
     allow=BERTTokenizer("承認").input_ids[1]
-    deny=BERTTokenizer("否定").input_ids[1]
-    output=BERTModel(**BERTTokenizer('MELCHIORは科学者としての人格を持っています。人間とMELCHIORの対話です。人間「'+sue+'。承認 か 否定 のどちらかで答えてください。」'+"MELCHIOR 「[MASK]」",return_tensors="pt")).logits
+    deny=BERTTokenizer("否決").input_ids[1]
+    output=BERTModel(**BERTTokenizer('MELCHIORは科学者としての人格を持っています。人間とMELCHIORの対話です。人間「'+sue+'。承認 か 否決 か？」'+"MELCHIOR 「[MASK]」",return_tensors="pt")).logits
     BERTTokenizer.batch_decode(torch.argmax(output,-1))
     mask=output[0,-3,:]
     votes.append(1 if mask[allow]>mask[deny] else -1)
@@ -30,8 +30,8 @@ def MELCHIOR(sue):
 def BALTHASAR(sue):
     #mT5
     allow=mT5Tokenizer("承認").input_ids[1]
-    deny=mT5Tokenizer("否定").input_ids[1]
-    encoder_output=mT5Model.encoder(**mT5Tokenizer('BALTHASARは母としての人格としての人格を持っています。人間とBALTHASARの対話です。人間「'+sue+'。承認 か 否定 のどちらかで答えてください。」'+"BALTHASAR 「<X>」",return_tensors="pt"))
+    deny=mT5Tokenizer("否決").input_ids[1]
+    encoder_output=mT5Model.encoder(**mT5Tokenizer('BALTHASARは母としての人格としての人格を持っています。人間とBALTHASARの対話です。人間「'+sue+'。承認 か 否決 か？」'+"BALTHASAR 「<X>」",return_tensors="pt"))
     id=None
     p_answer=None
     probs=None
@@ -50,13 +50,13 @@ def BALTHASAR(sue):
 def CASPER(sue):
     #GPT2
     allow=GPT2Tokenizer("承認").input_ids[1]
-    deny=GPT2Tokenizer("否定").input_ids[1]
-    probs=GPT2Model(**GPT2Tokenizer('CASPERは女としての人格を持っています。人間とCASPERの対話です。人間「'+sue+'。承認 か 否定 のどちらかで答えてください。」'+"CASPER 「",return_tensors="pt")).logits[0]
+    deny=GPT2Tokenizer("否決").input_ids[1]
+    probs=GPT2Model(**GPT2Tokenizer('CASPERは女としての人格を持っています。人間とCASPERの対話です。人間「'+sue+'。承認 か 否決 か？」'+"CASPER 「",return_tensors="pt")).logits[0]
     i=-1
     p_answer=probs
     id=torch.argmax(probs[i])
     votes.append(1 if probs[i][allow]>probs[i][deny] else -1)
-    return "承認" if probs[i][allow]>probs[i][deny] else "否定"
+    return "承認" if probs[i][allow]>probs[i][deny] else "否決"
 
 def greet(sue):
     text1="BERT-1"+MELCHIOR(sue)