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  1. app.py +5 -7
app.py CHANGED
@@ -8,9 +8,9 @@ import numpy as np
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  import zipfile
9
 
10
 
11
- zip_path = "en_core_web_sm-3.0.0.zip" # Carica il file ZIP nella cartella del progetto
12
  extraction_dir = "./extracted_models" # Scegli una sottocartella per l'estrazione
13
- test_dir = "./extracted_models/en_core_web_sm-3.0.0" # Cartella dopo l'estrazione
14
 
15
 
16
 
@@ -22,18 +22,16 @@ if not os.path.exists(test_dir):
22
  print(f"Modello estratto correttamente nella cartella {extraction_dir}")
23
 
24
  # Percorso della cartella estratta
25
- model_path = os.path.join(extraction_dir, "en_core_web_sm-3.0.0") # Assicurati che sia corretto
26
 
27
  # Carica il modello
28
  nlp = spacy.load(model_path)
29
 
30
 
31
  # Carica il modello SentenceTransformer
32
- #model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2', device='cpu')
33
- #model = SentenceTransformer('sentence-transformers/msmarco-distilbert-base-v4', device='cpu')
34
- #model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2', device='cpu')
35
  model = SentenceTransformer('sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2', device='cpu')
36
- #model = SentenceTransformer('sentence-transformers/all-distilroberta-v1', device='cpu')
37
 
38
 
39
 
 
8
  import zipfile
9
 
10
 
11
+ zip_path = "en_core_web_lg-3.8.0.zip" # Carica il file ZIP nella cartella del progetto
12
  extraction_dir = "./extracted_models" # Scegli una sottocartella per l'estrazione
13
+ test_dir = "./extracted_models/en_core_web_lg-3.8.0" # Cartella dopo l'estrazione
14
 
15
 
16
 
 
22
  print(f"Modello estratto correttamente nella cartella {extraction_dir}")
23
 
24
  # Percorso della cartella estratta
25
+ model_path = os.path.join(extraction_dir, "en_core_web_lg-3.8.0") # Assicurati che sia corretto
26
 
27
  # Carica il modello
28
  nlp = spacy.load(model_path)
29
 
30
 
31
  # Carica il modello SentenceTransformer
32
+
 
 
33
  model = SentenceTransformer('sentence-transformers/paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2', device='cpu')
34
+
35
 
36
 
37