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import gradio as gr
import pickle
import ftfy
import re
import torch
import numpy as np
from transformers import DistilBertTokenizer, DistilBertModel
from huggingface_hub import hf_hub_download, login
import os
# Obtener el token de Hugging Face desde la variable de entorno
hf_token = os.getenv("HF_TOKEN")
if hf_token is None:
raise ValueError("HF_TOKEN no est谩 configurado en las variables de entorno.")
# Iniciar sesi贸n en Hugging Face Hub
login(token=hf_token)
def corregir_codificacion(texto):
if isinstance(texto, str):
return ftfy.fix_text(texto)
return texto
def preprocesar_texto(texto):
texto = texto.lower()
texto = re.sub(r'\d+', '', texto)
texto = re.sub(r'[^\w\s]', '', texto)
return texto
class ClasificadorOpiniones:
def __init__(self):
try:
model_path = hf_hub_download(repo_id="begoach1/opinion_classifier", filename="modelo_clasificador_reentrenado_lp_ros.pkl", use_auth_token=hf_token)
with open(model_path, 'rb') as f:
self.clf_combined = pickle.load(f)
except FileNotFoundError:
raise RuntimeError("El archivo del modelo no se encuentra.")
except pickle.UnpicklingError:
raise RuntimeError("Error al deserializar el modelo. Aseg煤rate de que el archivo no est茅 corrupto y que la versi贸n de scikit-learn sea compatible.")
except Exception as e:
raise RuntimeError(f"Error al descargar o cargar el modelo: {e}")
self.tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained('distilbert-base-multilingual-cased')
self.model = DistilBertModel.from_pretrained('distilbert-base-multilingual-cased')
def clasificar_opinion(self, texto):
texto = corregir_codificacion(texto)
texto = preprocesar_texto(texto)
tokens = self.tokenizer(texto, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
with torch.no_grad():
outputs = self.model(**tokens)
encoded_text = outputs.last_hidden_state[:, 0, :].numpy()
prediccion = self.clf_combined.predict(encoded_text)
etiquetas = ['queja', 'sugerencia', 'agradecimiento', 'felicitacion', 'ninguna', 'cambio_positivo_personal']
resultado = dict(zip(etiquetas, prediccion[0]))
return resultado
def clasificar(texto):
clasificador = ClasificadorOpiniones()
resultado = clasificador.clasificar_opinion(texto)
return resultado
iface = gr.Interface(
fn=clasificar,
inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Escribe tu opini贸n aqu铆..."),
outputs=gr.JSON(),
title="Clasificador de Opiniones Multietiqueta",
description="Ingresa un texto de opini贸n para obtener las etiquetas correspondientes."
)
iface.launch()
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