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+ import gradio as gr
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+
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+ title = "RoBERTa, tengo una pregunta"
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+ 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)."
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+ examples = [
6
+ ["¡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?"]
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+ ]
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+ article = """
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+ <p style="text-align: center">
10
+ NLP en ES 🤗 | <a target=”_blank” href="https://nlp-en-es.org"> nlp-en-es.org </a>
11
+ </p>
12
+ """
13
+
14
+ gr.Interface.load(
15
+ name="huggingface/nlp-en-es/roberta-base-bne-finetuned-sqac",
16
+ inputs=[gr.inputs.Textbox(label="Contexto", lines=5), gr.inputs.Textbox(label="Pregunta")],
17
+ outputs=gr.outputs.Textbox(label="Respuesta"),
18
+ title=title,
19
+ description=description,
20
+ article=article,
21
+ examples=examples,
22
+ theme="huggingface",
23
+ allow_screenshot=True,
24
+ allow_flagging=True,
25
+ flagging_dir="flagged",
26
+ enable_queue=True
27
+ ).launch()