Add application file

app.py

@@ -0,0 +1,51 @@
+
+import gradio as gr
+import numpy as np
+import torch
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
+
+labels = ['喜び', '悲しみ', '期待', '驚き', '怒り', '信頼', '悲しみ', '嫌悪']
+
+def np_softmax(x):
+    x_exp = torch.exp(torch.tensor(x) - torch.max(torch.tensor(x)))
+    f_x = x_exp / x_exp.sum()
+    return f_x
+
+def emotion_clf(text):
+    model.eval()
+    tokens = tokenizer(text, truncation=True, return_tensors="pt")
+    tokens.to(model.device)
+    preds = model(**tokens)
+    prob = np_softmax(preds.logits.cpu().detach().numpy()[0])
+    out_dict = {n: p.item() for n, p in zip(labels, prob)}
+    return out_dict
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("cl-tohoku/bert-base-japanese-whole-word-masking")
+model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("jingwora/language-emotion-classification-ja", num_labels=8)
+
+title = "Emotion Classification"
+description = "Enter Japanese text and get the emotion probabilities."
+text = gr.Textbox(placeholder="Enter japanese text", label="text", lines=3)
+label = gr.Label(num_top_classes=8)
+examples = [
+    ["大切な友人が結婚を発表したとき、心が満ち足りた幸せを感じました。"],
+    ["愛する祖母が亡くなったとき、胸に深い悲しみが広がりました。"],
+    ["新しい仕事を始める前夜、明日からの未知の世界に胸が高鳴りました。"],
+    ["山道を歩いていたら、美しい滝が現れ、思わず息を飲む驚きを感じました。"],
+    ["公平さを欠いた決定を受けたとき、憤りを抱えて怒りが湧き上がりました。"],
+    ["難しい局面で仲間がしっかりと支えてくれて、心からの信頼を感じました。"],
+    ["失恋したとき、心に重い悲しみが広がり、何も手につかない状況でした。"],
+    ["汚れた場所で長時間過ごしたとき、不快感と嫌悪感が募りました。"],
+]
+
+demo = gr.Interface(
+    fn=emotion_clf,
+    inputs=text,
+    outputs=label,
+    title=title,
+    description=description,
+    examples=examples,
+    theme="freddyaboulton/dracula_revamped",
+)
+
+demo.launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+gradio==3.36.1
+transformers==4.30.2
+torch==2.0.1