import numpy as np import pandas as pd import torch from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification import gradio as gr #task1 model_name = "bert-base-multilingual-cased" tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name) model_load=BertForSequenceClassification.from_pretrained("bert-base-multilingual-cased_finetune_FinArgBengali",num_labels=2) def fun_task1(Text): if(Text==""): return "অনুগ্রহ করে প্রথমে টেক্সট লিখুন। (Please enter the text first)" tokenized_text = tokenizer(Text, padding=True, truncation=True, max_length=512, return_tensors="pt") logits = model_load(**tokenized_text).logits output=torch.argmax(logits, axis=1) label=output.tolist() if(label[0]==0): return "ভিত্তি (Premise)" elif(label[0]==1): return "দাবি (Claim)" #task2 from sentence_transformers.cross_encoder import CrossEncoder model_load_task2=CrossEncoder("task2-crossEncoder-bert-base-multilingual-cased",num_labels=3) def fun_task2(Text1,Text2): if(Text1=="" or Text2==""): return "অনুগ্রহ করে প্রথমে টেক্সট লিখুন। (Please enter the text first.)" scores = model_load_task2.predict([Text1,Text2]) label=np.argmax(scores) if(label==0): return "দুটি পাঠ্যের মধ্যে কোন সনাক্ত করা সম্পর্ক নেই। (There is no relation detected between two texts.)" elif(label==1): return "পাঠ্য 1 থেকে পাঠ্য 2 এর সাথে একটি সমর্থন সম্পর্ক রয়েছে। (There is an “support” relation from text 1 to text 2.)" elif(label==2): return "পাঠ্য 1 থেকে পাঠ্য 2 এর সাথে একটি আক্রমণ সম্পর্ক রয়েছে। (There is an “Attack” relation from text 1 to text 2.)" #gradio app with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as demo: gr.Markdown("# **Financial Argument Analysis in Bengali (FAAB)**") with gr.Tab("Task1-Classify a bengali argumative text into Premise and Claim"): text_input = gr.Textbox(lines=5, placeholder="Enter the text in Bengali...",label="Text") text_button = gr.Button("Classify") text_output = gr.Textbox(label="output") gr.ClearButton([text_input,text_output]) example_task1 = gr.Examples(examples=[["আমি বলতে চাচ্ছি, কখনও কখনও এমন হয় না যে আপনি কোনও উজ্জ্বল কৌশল নিয়ে এসেছিলেন, এটি দীর্ঘ সময় ধরে ধারাবাহিকভাবে সত্যিই ভাল কাজ করার মতো।"], ["দেখুন, সবার আগে, আমি বলব আমাদের শেয়ারহোল্ডারদের জন্য সুযোগ যখন তারা মাইক্রোসফটের কথা চিন্তা করে তখন আগে কখনও এত ভালো ছিল না।"]],inputs=[text_input]) with gr.Tab("Task2-Detection the relation between two bengali argumative texts"): text1_input = gr.Textbox(lines=5, placeholder="Enter the first text in Bengali...",label="Text-1") text2_input = gr.Textbox(lines=5, placeholder="Enter the second text in Bengali...",label="Text-2") task2_button = gr.Button("Detect the relation") task2_output = gr.Textbox(label="output") gr.ClearButton([text1_input,text2_input,task2_output]) example_task2 =gr.Examples(examples=[["ইনস্টাগ্রাম আরও দ্রুত বৃদ্ধি পাচ্ছে এবং বৃদ্ধিতে অবদান রাখছে।","আর ইনস্টাগ্রাম যেভাবে এগিয়ে চলেছে তাতে আমরা খুশি।"], ["আর এটাই আমাদের দৃষ্টিভঙ্গির মূল কারণ যে আপনারা একটি পার্থক্য দেখতে পাচ্ছেন।","চাহিদা পরিমাপ করা খুব কঠিন, যেমন আপনি জানেন, যখন আপনি আপনার তৈরি করা সবকিছু বিক্রি করছেন।"]], inputs=[text1_input,text2_input]) text_button.click(fun_task1, inputs=text_input, outputs=text_output) task2_button.click(fun_task2, inputs=[text1_input,text2_input], outputs=task2_output) demo.launch()