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@@ -39,6 +39,7 @@ orange = [197/255, 90/255, 17/255]
39
  # Pipelines definieren
40
  en_de_translator = pipeline("translation_de_to_en", model='google/bert2bert_L-24_wmt_de_en')
41
  qa_pipeline = pipeline("question-answering", model='deepset/gelectra-base-germanquad')
 
42
 
43
  tab1, tab2, tab3, tab4 = st.tabs(
44
  ["Künstliche Neuronale Netze", "Wortvektoren Stimmung", "Wörter Maskieren", "Demos"])
@@ -367,7 +368,12 @@ with tab4:
367
  a5 = en_de_translator(string_3)
368
  st.text(a5)
369
 
 
370
  st.text('')
 
 
 
 
371
  text_input_4 = 'Was ist der Schwerpunkt?'
372
 
373
  string_4 = st.text_area('Frage zum Kontext beantworten', value=text_input_4, height=25)
@@ -381,3 +387,30 @@ with tab4:
381
 
382
  a5 = qa_pipeline(question=string_4, context=string_5)
383
  st.text(a5)
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
39
  # Pipelines definieren
40
  en_de_translator = pipeline("translation_de_to_en", model='google/bert2bert_L-24_wmt_de_en')
41
  qa_pipeline = pipeline("question-answering", model='deepset/gelectra-base-germanquad')
42
+ sentiment = pipeline("text-classification", model='oliverguhr/german-sentiment-bert')
43
 
44
  tab1, tab2, tab3, tab4 = st.tabs(
45
  ["Künstliche Neuronale Netze", "Wortvektoren Stimmung", "Wörter Maskieren", "Demos"])
 
368
  a5 = en_de_translator(string_3)
369
  st.text(a5)
370
 
371
+ #########################################################
372
  st.text('')
373
+ st.markdown("""<hr style="height:10px;border:none;color:#333;background-color:#333;" /> """,
374
+ unsafe_allow_html=True)
375
+ st.text('')
376
+
377
  text_input_4 = 'Was ist der Schwerpunkt?'
378
 
379
  string_4 = st.text_area('Frage zum Kontext beantworten', value=text_input_4, height=25)
 
387
 
388
  a5 = qa_pipeline(question=string_4, context=string_5)
389
  st.text(a5)
390
+
391
+ ############################################################
392
+ st.text('')
393
+ st.markdown("""<hr style="height:10px;border:none;color:#333;background-color:#333;" /> """,
394
+ unsafe_allow_html=True)
395
+ st.text('')
396
+
397
+ text_input_7 = 'Wir lieben Data Science.?'
398
+
399
+ string_7 = st.text_area('Stimmungsanalyse', value=text_input_7, height=25)
400
+
401
+ if st.button('Ein fertig trainiertes Transformer-Modell von HuggingFace anwenden', key=4):
402
+ with st.spinner('Die Beurteilung der Stimmung kann einige Sekunden dauern ...'):
403
+
404
+ a5 = sentiment(string_7)
405
+ print(a5[0]['label'])
406
+
407
+ st.text('')
408
+ st.text('Verwendete Modelle:')
409
+ st.text('\nÜbersetzung:')
410
+ st.text('google/bert2bert_L-24_wmt_de_en, Authors: Sascha Rothe, Shashi Narayan, Aliaksei Severyn')
411
+
412
+ st.text('\nFrage beantworten:')
413
+ st.text('deepset/gelectra-base-germanquad, Authors: Timo Möller, Julian Risch, Malte Pietsch')
414
+
415
+ st.text('\nStimmung:')
416
+ st.text('oliverguhr/german-sentiment-bert, Authors: Oliver Guhr, Anne-Kathrin Schumann, Frank Bahrmann, Hans Joachim Böhme')