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)