UzRoBERTa / app.py
Mansurbek's picture
Update app.py
19dae2f
raw
history blame
1.67 kB
import gradio as gr
from transformers import pipeline
examples = [
'Alisher Navoiy – ulug‘ o‘zbek va boshqa turkiy xalqlarning <mask>, mutafakkiri va davlat arbobi bo‘lgan.',
'Oʻzbekistonning poytaxti <mask> shahri boʻlib, davlat tili oʻzbek tili hisoblanadi.',
'Oʻzbekiston iqtisodiyoti bozor <mask> bosqichma-bosqich oʻtadi, tashqi savdo siyosati import oʻrnini bosishga asoslangan.',
'Kuchli yomg‘irlar tufayli bir qator <mask> kuchli sel oqishi kuzatildi.',
'Registon maydoni - tarixda shaharning ilm-fan, siyosat va <mask> markazi boʻlgan.',
'Venera - Quyosh tizimidagi o‘z o‘qi atrofida soat sohasi farqli ravishda aylanadigan yagona <mask>.'
]
models = [
"sinonimayzer/UzRoBERTa-v1",
"tahrirchi/tahrirchi-bert-base",
"rifkat/uztext-3Gb-BPE-Roberta"
]
def df(arr):
d = {}
for val in arr:
d[val['token_str']] = val['score']
return d
def fn(text):
arr = []
for model in models:
arr.append(df(pipeline("fill-mask", model=model)(text)))
return arr[0], arr[1], arr[2]
with gr.Blocks() as demo:
with gr.Row():
with gr.Column():
output0 = gr.Label(label=models[0])
input = gr.Textbox(label="Input", lines=10, value=examples[0])
with gr.Column():
output1 = gr.Label(label=models[1])
output2 = gr.Label(label=models[2])
btn = gr.Button("Check")
btn.click(fn, inputs=[input], outputs=[output0, output1, output2])
gr.Examples(examples, fn=fn, inputs=[input], outputs=[output0, output1, output2], cache_examples=True, batch=True)
if __name__ == "__main__":
demo.queue().launch()