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app_examples = [
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["Essa gente tem é de deixar de ser apaparicada pelo Estado e começar a cumprir os seus deveres como cidadãos",
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| 19 |
"Nepia o que faz com que as pessoas generalizem é o ódio intrínseco que têm contra uma etnia, ng é responsável pela sua xenofobia",
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| 20 |
-
"
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| 21 |
["Nem vou comentar o hate e misoginia que tenho visto aqui no tt em relação à Anitta",
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| 22 |
"E xenofobia também. Tugas no seu melhor",
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-
"
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| 24 |
["A Festa tá no Climax, chama o zuca pra Dançar.",
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| 25 |
"Já reparaste no contador da luz? Vai trabalhar malandro",
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-
"
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]
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model_list = [
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-
"
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def predict(text, target, chosen_model):
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app_examples = [
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["Essa gente tem é de deixar de ser apaparicada pelo Estado e começar a cumprir os seus deveres como cidadãos",
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| 19 |
"Nepia o que faz com que as pessoas generalizem é o ódio intrínseco que têm contra uma etnia, ng é responsável pela sua xenofobia",
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| 20 |
+
"twt-bb-b16e5-avg767.keras"],
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| 21 |
["Nem vou comentar o hate e misoginia que tenho visto aqui no tt em relação à Anitta",
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| 22 |
"E xenofobia também. Tugas no seu melhor",
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| 23 |
+
"twt-bb-b16e5-avg767.keras"],
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| 24 |
["A Festa tá no Climax, chama o zuca pra Dançar.",
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| 25 |
"Já reparaste no contador da luz? Vai trabalhar malandro",
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+
"twt-bb-b16e5-avg767.keras"]
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]
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model_list = [
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+
"twt-bb-b16e5-avg767.keras"
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def predict(text, target, chosen_model):
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