Text_Classify / app.py
Orawan's picture
Update app.py
41c935a
raw
history blame
1.44 kB
import streamlit as st
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, pipeline
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("nqcccccc/phobert-social-media-text-classify")
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("nqcccccc/phobert-social-media-text-classify")
# Create a sentiment analysis pipeline with the explicit tokenizer
classifier = pipeline("text-classification", model=model,tokenizer=tokenizer)
# สร้างหน้าเว็บ Streamlit
st.title("Spam Detection App")
# สร้างกล่องข้อความให้ผู้ใช้ป้อนข้อความ
user_input = st.text_input("ใส่ข้อความที่ต้องการตรวจสอบ:")
# ตรวจสอบข้อความเมื่อผู้ใช้กดปุ่ม "ตรวจสอบ"
if st.button("ตรวจสอบ"):
if user_input:
# ใช้โมเดลตรวจสอบข้อความ
result = classifier(user_input)
# แสดงผลลัพธ์
st.write("ผลลัพธ์:")
st.write(f"ข้อความ: {user_input}")
st.write(f"สปัม: {result[0]['label']}")
st.write(f"ความมั่นใจ: {result[0]['score']}")
else:
st.warning("โปรดป้อนข้อความก่อนตรวจสอบ")