Update app.py

app.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 import streamlit as st
 
 st.markdown("## Классификатор статей")
-st.markdown("<img width=200px src='https://rozetked.me/images/uploads/dwoilp3BVjlE.jpg'>", unsafe_allow_html=True)
+st.markdown("Сервис классифицирует статьи по названию и аннотации. Нужно ввести в каждое окошко свою сущность и вам выдадут к какому классу относится статья")
 # ^-- можно показывать пользователю текст, картинки, ограниченное подмножество html - всё как в jupyter
 
 title = st.text_area("Введите название статьи")
@@ -10,7 +10,7 @@ abstract = st.text_area("Введите аннотацию к статье, abst
 
 from transformers import pipeline
 pipe = pipeline("ner", "Davlan/distilbert-base-multilingual-cased-ner-hrl")
-raw_predictions = pipe(text)
+raw_predictions = pipe(title + ' ' + abstract)
 # тут уже знакомый вам код с huggingface.transformers -- его можно заменить на что угодно от fairseq до catboost
 
 st.markdown(f"{raw_predictions}")