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@@ -7,7 +7,7 @@ def ner(sentence):
     doc = nlp(sentence)
     ents = [(e.text, e.label_) for e in doc.ents]
     return ents
-iface = gr.Interface(ner, gr.Textbox(title="Extração de Entidades (PT)", label= "Input", placeholder="Introduza uma frase..."), "highlight", examples=[
+iface = gr.Interface(ner, gr.Textbox(label= "Input", placeholder="Introduza uma frase..."), "highlight", examples=[
         ["""Autos crime de petição em que é réu Pedro José Felix e autora a Justiça
 Lisboa. Réu: - Naturalidade: Lisboa. - Filiação: Feliciano António e Joaquina Maria. 
 A acção prende-se com o crime de roubo com arrombamento. Apensos: 1."""],
@@ -19,5 +19,7 @@ Lisboa. - Naturalidade: Lisboa. - Filiação: - Profissão: oficial de alfaiate.
 Acção: Autos crimes de certidão de prisão. O réu foi acusado de roubar em fazendas e casas alheias. Juízo: Correição Crime da Corte Escrivão: Diogo Jacinto de Almeida"""],
         ["Réu: Manuel Fernandes, -Naturalidade: Sapateirae autora a Justiça\n\nA ação prense-se com Apresentação de carta de seguro. O réu é acusado do homicídio de manuel lopes, com pancadas. Juízo: Correição Crime da Corte Escrivão: Manuel Firnino de Abreu Ferrão Castelo Branco Apensos: 3"],
     ],
-    allow_flagging="auto")
+    allow_flagging="auto",
+    title="Extração de Entidades (PT)",
+    description="Dada uma frase, extrai entidades do tipo Pessoa (PER), Localidades (LOC), e Organizações (ORG).")
 iface.launch()