...

tabs/sentence_similarity_tab.py

@@ -372,8 +372,8 @@ def run():
         proximite()
     '''
     sentences = ["This is an example sentence", "Each sentence is converted"]
-    sentences[0] = st.text_area(label=tr("Saisir le texte à traduire"), value="This is an example sentence")
-    sentences[1] = st.text_area(label=tr("Saisir le texte à traduire"), value="Each sentence is converted")
+    sentences[0] = st.text_area(label=tr("Saisir le texte le texte de reference"), value="This is an example sentence")
+    sentences[1] = st.text_area(label=tr("Saisir le texte à comparer"), value="Each sentence is converted")
 
 
     model = SentenceTransformer('sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')

tabs/text2speech_tab.py

@@ -20,7 +20,7 @@ if st.session_state.Cloud == 0:
 title = "Test 2 Speech"
 sidebar_name = "Text 2 Speech"
 dataPath = st.session_state.DataPath
-
+'''
 # Indiquer si l'on veut enlever les stop words. C'est un processus long
 stopwords_to_do = True
 # Indiquer si l'on veut lemmatiser les phrases, un fois les stop words enlevés. C'est un processus long (approximativement 8 minutes)
@@ -411,7 +411,7 @@ def run():
             if st.session_state.reCalcule:
                 txt_fr, corpus_fr, txt_split_fr, txt_lem_fr, txt_wo_stopword_fr, df_count_word_fr,sent_len_fr, sent_wo_sw_len_fr, sent_lem_len_fr  = preprocess_txt (txt_fr,'fr')
             display_preprocess_results('fr', txt_fr, txt_split_fr, txt_lem_fr, txt_wo_stopword_fr, df_count_word_fr)
-
+'''