Update app.py

app.py

@@ -1,9 +1,10 @@
+import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
 def get_classifier():
     classifier = pipeline(
         "zero-shot-classification",
-        model="sberbank-ai/rugpt3small_based_on_gpt2",
+        model="joeddav/xlm-roberta-large-xnli",
         framework="pt"
     )
     return classifier
@@ -12,31 +13,52 @@ def classify_email(text):
     classifier = get_classifier()
     
     candidate_labels = [
-        "Клиент хочет назначить встречу",
-        "Клиент не заинтересован или отказывается",
-        "Клиент задаёт уточняющие вопросы"
+        "назначение встречи",
+        "отказ или отсутствие интереса",
+        "уточняющие вопросы"
     ]
     
     result = classifier(
         text,
         candidate_labels,
-        hypothesis_template="Это письмо о том, что {}."
+        hypothesis_template="В этом письме клиент выражает {}",
+        multi_label=False
     )
     
-    # Получаем индекс наиболее вероятной метки (0, 1 или 2)
-    label_index = result["labels"].index(result["labels"][0])
+    # Преобразуем метки в категории 1,2,3
+    label_map = {
+        "назначение встречи": 1,
+        "отказ или отсутствие интереса": 2,
+        "уточняющие вопросы": 3
+    }
+    
+    top_label = result["labels"][0]
+    category = label_map[top_label]
+    confidence = result["scores"][0]
     
-    # Возвращаем категорию (1, 2 или 3) и уверенность
     return {
-        "category": label_index + 1,
-        "confidence": result["scores"][label_index],
-        "label": result["labels"][0]
+        "category": category,
+        "confidence": confidence,
+        "label": top_label
     }
 
-# Пример использования
+# Создаем интерфейс Gradio
+def gradio_interface(text):
+    result = classify_email(text)
+    return (
+        f"Категория: {result['category']}\n"
+        f"Уверенность: {result['confidence']:.2f}\n"
+        f"Метка: {result['label']}"
+    )
+
+# Создаем веб-интерфейс
+iface = gr.Interface(
+    fn=gradio_interface,
+    inputs=gr.Textbox(lines=5, label="Введите текст письма"),
+    outputs=gr.Textbox(label="Результат"),
+    title="Классификация писем",
+    description="Определение категории письма: 1 - назначение встречи, 2 - отказ, 3 - уточняющие вопросы"
+)
+
 if __name__ == "__main__":
-    test_text = "Добрый день! Можно ли узнать подробнее о ваших услугах и ценах?"
-    result = classify_email(test_text)
-    print(f"Категория: {result['category']}")
-    print(f"Уверенность: {result['confidence']:.2f}")
-    print(f"Метка: {result['label']}")
+    iface.launch()