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Runtime error
Runtime error
| from flask import Flask, request, jsonify | |
| from transformers import AutoModel, AutoTokenizer | |
| import torch | |
| app = Flask(__name__) | |
| # Load the Nepali sentence similarity model | |
| model_name = "l3cube-pune/indic-sentence-similarity-sbert" | |
| model = AutoModel.from_pretrained(model_name) | |
| tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) | |
| torch.save(model,"model.pt") | |
| model_2 = torch.load("model.pt") | |
| # Load your array of sentences | |
| sentence_array = [ | |
| "घर/जग्गा नामसारीको सिफारिस गरी पाऊँ", | |
| "मोही लगत कट्टाको सिफारिस पाउं", | |
| "घर कायम सिफारीस पाउं", | |
| "अशक्त सिफारिस", | |
| "छात्रबृत्तिको लागि सिफारिस पाऊँ", | |
| "आदिवासी जनजाति प्रमाणित गरी पाऊँ", | |
| "अस्थायी बसोबासको सिफारिस पाऊँ", | |
| "स्थायी बसोबासको सिफारिस गरी पाऊँ", | |
| "आर्थिक अवस्था कमजोर सिफारिस पाऊँ", | |
| "नयाँ घरमा विद्युत जडान सिफारिस पाऊँ", | |
| "धारा जडान सिफारिस पाऊँ", | |
| "दुबै नाम गरेको ब्यक्ति एक्कै हो भन्ने सिफारिस पाऊँ", | |
| "ब्यवसाय बन्द सिफारिस पाऊँ", | |
| "व्यवसाय ठाउँसारी सिफारिस पाऊँ", | |
| "कोर्ट–फिमिनाहा सिफारिस पाऊँ", | |
| "नाबालक सिफारिस पाऊँ", | |
| "चौपाया सिफारिस पाऊँ", | |
| "संस्था दर्ता गरी पाऊँ", | |
| "विद्यालय ठाउँसारी सिफारिस पाऊँ", | |
| "विद्यालय संचालन/कक्षा बृद्धिको सिफारिस पाऊँ", | |
| "जग्गा दर्ता सिफारिस पाऊँ", | |
| "संरक्षक सिफारिस पाऊँ", | |
| "बाटो कायम सिफारिस पाऊँ", | |
| "जिवित नाता प्रमाणित गरी पाऊँ", | |
| "मृत्यु नाता प्रमाणित गरी पाऊँ", | |
| "निःशुल्क स्वास्थ्य उपचारको लागि सिफारिस पाऊँ", | |
| "संस्था दर्ता सिफारिस पाऊँ", | |
| "घर बाटो प्रमाणित गरी पाऊँ", | |
| "चारकिल्ला प्रमाणित गरि पाउ", | |
| "जन्म मिति प्रमाणित गरि पाउ", | |
| "बिवाह प्रमाणित गरि पाऊँ", | |
| "घर पाताल प्रमाणित गरी पाऊँ", | |
| "हकदार प्रमाणित गरी पाऊँ", | |
| "अबिवाहित प्रमाणित गरी पाऊँ", | |
| "जग्गाधनी प्रमाण पूर्जा हराएको सिफारिस पाऊँ", | |
| "व्यवसाय दर्ता गरी पाऊँ", | |
| "मोही नामसारीको लागि सिफारिस गरी पाऊँ", | |
| "मूल्याङ्कन गरी पाऊँ", | |
| "तीन पुस्ते खोली सिफारिस गरी पाऊँ", | |
| "पुरानो घरमा विद्युत जडान सिफारिस पाऊँ", | |
| "सामाजिक सुरक्षा भत्ता नाम दर्ता सम्बन्धमा", | |
| "बहाल समझौता", | |
| "कोठा खोली पाऊँ", | |
| "अपाङ्ग सिफारिस पाऊँ", | |
| "नापी नक्सामा बाटो नभएको फिल्डमा बाटो भएको सिफारिस", | |
| "धारा नामसारी सिफारिस पाऊँ", | |
| "विद्युत मिटर नामसारी सिफारिस", | |
| "फोटो टाँसको लागि तीन पुस्ते खोली सिफारिस पाऊ", | |
| "कोठा बन्द सिफारिस पाऊँ", | |
| "अस्थाई टहराको सम्पत्ति कर तिर्न सिफारिस गरी पाऊँ", | |
| "औषधि उपचार बापत खर्च पाउँ भन्ने सम्वन्धमा", | |
| "नागरिकता र प्रतिलिपि सिफारिस", | |
| "अंग्रेजीमा सिफारिस" | |
| ] | |
| def check_similarity(): | |
| try: | |
| #get data from form data | |
| voice_text = request.form['voice_text'] | |
| # Sample voice input (replace this with your actual voice-to-text conversion) | |
| """ voice_text = "कस्तो सिफारिस गर्नुपर्छ अस्थायी बसोबासको?" """ | |
| # Tokenize the voice_text | |
| voice_inputs = tokenizer(voice_text, return_tensors="pt") | |
| # Get the model output (embedding) | |
| model_output = model(**voice_inputs).pooler_output | |
| # Calculate similarity scores | |
| similarity_scores = [] | |
| for sentence in sentence_array: | |
| sentence_inputs = tokenizer(sentence, return_tensors="pt") | |
| sentence_output = model(**sentence_inputs).pooler_output | |
| # You might want to use a different score if the model provides one | |
| similarity_score = torch.nn.functional.cosine_similarity(model_output, sentence_output).item() | |
| similarity_scores.append(similarity_score) | |
| # Find the most similar sentence | |
| max_similarity_index = similarity_scores.index(max(similarity_scores)) | |
| most_similar_sentence = sentence_array[max_similarity_index] | |
| result = { | |
| "voice_text": voice_text, | |
| "most_similar_sentence": most_similar_sentence, | |
| "max_similarity_index" : max_similarity_index, | |
| "similarity_score": max(similarity_scores) | |
| } | |
| return jsonify(result) | |
| except Exception as e: | |
| return jsonify({"error": str(e)}), 500 | |
| if __name__ == '__main__': | |
| app.run(port=5000, debug=True) | |