File size: 1,736 Bytes
2116401 9e8d248 2116401 aa1149a 2116401 36e0ca0 2116401 aa1149a 9e8d248 053a005 2116401 bee1f6a 2116401 bee1f6a 2116401 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 |
import streamlit as st
import transformers
from transformers import pipeline
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
import torch
torch.manual_seed(0)
tokenizer_name = "sberbank-ai/ruRoberta-large"
model_name = "orzhan/ruroberta-ruatd-binary"
def load_model(model_name):
tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_name)
model = AutoModelForSequenceClassification(model_name)
return pipeline(task="text-classification",model=model,tokenizer=tokenizer)
model = load_model(model_name)
default_value = "Никто ни разу не навестил меня в больнице"
examples = [default_value,
"Под монастырем, на самой верхушке скалы, обнаружил почти 200 древних археологических находок.",
"Они чем-то кормились на земле и только в случае тревоги H взлетали на деревья.",
"На лицо и руки садился тяжелый и липкий туман.",
"Додд сказал, что британская речь - пример лицемерия. Он вспомнил события в Ирландии, а также в Индии.",
"--- свой текст ---"]
#prompts
st.title("Демо определения сгенерированного текста")
sent = st.selectbox("Пример", examples)
if sent == "--- свой текст ---":
sent = st.text_area("Исходный текст", default_value)
#if custom_sent == default_value:
# custom_sent = sent
st.button('Сгенерировано или нет?')
pred = model(sent)
st.write("Преобразованный текст: ", pred)
|