Felguk's picture
Update app.py
d96f5d2 verified
raw
history blame
2.69 kB
import gradio as gr
from transformers import pipeline
# Загружаем модели для анализа тональности и суммаризации текста
sentiment_pipeline = pipeline("sentiment-analysis")
summarization_pipeline = pipeline("summarization")
# Функция для анализа тональности текста
def analyze_sentiment(text):
result = sentiment_pipeline(text)[0]
return f"Label: {result['label']}, Confidence: {result['score']:.4f}"
# Функция для суммаризации текста
def summarize_text(text):
result = summarization_pipeline(text, max_length=50, min_length=25, do_sample=False)
return result[0]['summary_text']
# Примеры текстов для анализа тональности
sentiment_examples = [
"I love programming, it's so much fun!",
"This movie was terrible, I hated it.",
"The weather is nice today.",
"I feel so frustrated with this project.",
"Gradio is an amazing tool for building ML demos!"
]
# Примеры текстов для суммаризации
summarization_examples = [
"Gradio is a powerful tool for building machine learning demos. It allows developers to quickly create interactive interfaces for their models.",
"The weather today is sunny with a slight breeze. It's a perfect day to go outside and enjoy nature.",
"Artificial intelligence is transforming industries by automating tasks and providing insights from large datasets."
]
# Создаем интерфейс Gradio с вкладками
with gr.Blocks() as demo:
with gr.Tab("Sentiment Analysis"):
gr.Interface(
fn=analyze_sentiment,
inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Введите текст для анализа тональности..."),
outputs="text",
title="Анализ тональности текста",
description="Введите текст, чтобы определить его тональность.",
examples=sentiment_examples,
examples_per_page=5
)
with gr.Tab("Text Summarization"):
gr.Interface(
fn=summarize_text,
inputs=gr.Textbox(lines=5, placeholder="Введите текст для суммаризации..."),
outputs="text",
title="Суммаризация текста",
description="Введите текст, чтобы получить его краткое содержание.",
examples=summarization_examples,
examples_per_page=3
)
# Запускаем интерфейс
demo.launch()