feat: add scores to evalaution output

app.py

@@ -34,21 +34,21 @@ exibindo a porcentagem de similaridade entre os pares textuais.)
 """ }
 
 score_descriptions = {
-    0: "The sentences are completely different from each other and do not have any common topic or similarity.", 
-    1: "The sentences are completely different from each other and do not have any common topic or similarity.",
-    2: "The sentences are not directly related, but they share some topic or theme.",
-    3: "The sentences are somewhat related: they may have different content but have some common details or aspects.",
-    4: "The sentences are strongly related, but still have some differences in details or wording.",
-    5: "The sentences convey essentially the same message or information."
+    0: "The sentences are {0} similar. The sentences are completely different from each other and do not have any common topic or similarity.", 
+    1: "The sentences are {0} similar. The sentences are completely different from each other and do not have any common topic or similarity.",
+    2: "The sentences are {0} similar. The sentences are not directly related, but they share some topic or theme.",
+    3: "The sentences are {0} similar. The sentences are somewhat related: they may have different content but have some common details or aspects.",
+    4: "The sentences are {0} similar. The sentences are strongly related, but still have some differences in details or wording.",
+    5: "The sentences are {0} similar. The sentences convey essentially the same message or information."
 }
 
 score_descriptions_pt = {
-    0: "(As frases são completamente diferentes uma da outra e não têm nenhum tópico ou semelhança em comum.)", 
-    1: "(As frases são completamente diferentes uma da outra e não têm nenhum tópico ou semelhança em comum.)",
-    2: "(As frases não estão diretamente relacionadas, mas compartilham algum tópico ou tema.)",
-    3: "(As frases são um pouco relacionadas: podem ter conteúdo diferente, mas têm alguns detalhes ou aspectos comuns.)",
-    4: "(As frases estão fortemente relacionadas, mas ainda têm algumas diferenças em detalhes ou palavras.)",
-    5: "(As frases transmitem essencialmente a mesma mensagem ou informação.)"
+    0: "(As frases possuem uma semelhança de {0}. As frases são completamente diferentes uma da outra e não têm nenhum tópico ou semelhança em comum.)", 
+    1: "(As frases possuem uma semelhança de {0}. As frases são completamente diferentes uma da outra e não têm nenhum tópico ou semelhança em comum.)",
+    2: "(As frases possuem uma semelhança de {0}. As frases não estão diretamente relacionadas, mas compartilham algum tópico ou tema.)",
+    3: "(As frases possuem uma semelhança de {0}. As frases são um pouco relacionadas: podem ter conteúdo diferente, mas têm alguns detalhes ou aspectos comuns.)",
+    4: "(As frases possuem uma semelhança de {0}. As frases estão fortemente relacionadas, mas ainda têm algumas diferenças em detalhes ou palavras.)",
+    5: "(As frases possuem uma semelhança de {0}. As frases transmitem essencialmente a mesma mensagem ou informação.)"
 }
 
 model_list = [
@@ -90,10 +90,12 @@ def similarity(s1, s2):
             output = model(**model_input)
             score = output[0][0].item()
             scores[name] = score
-    average_score = sum(scores.values()) / len(scores)
+    assin2_scores = {k: v for k, v in scores.items() if "ASSIN 2" in k}
+    average_score = sum(assin2_scores.values()) / len(assin2_scores)
+    average_score_str = '{:,.2%}'.format(min(average_score,5) / 5)
     description = score_descriptions[round(average_score)]
     description_pt = score_descriptions_pt[round(average_score)]
-    final_description = description + "\n \n" + description_pt
+    final_description = description.format(average_score_str) + "\n \n" + description_pt.format(average_score_str)
 
     for key, value in scores.items():
       scores[key] = '{:,.2%}'.format(min(value, 5) / 5)