Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,31 @@
+import os
+import torch
+import streamlit as st
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
+
+MODEL_NAME = "SocialScrape/longformer-my-classifier"
+
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
+model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(MODEL_NAME)
+
+# Функція класифікації
+def classify_text(text):
+    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True)
+    outputs = model(**inputs)
+    probabilities = torch.softmax(outputs.logits, dim=-1)[0].detach().numpy()
+    predicted_class = probabilities.argmax()
+
+    return int(predicted_class), probabilities.tolist()
+
+# Інтерфейс Streamlit
+st.title("Longformer UK Text Classifier")
+text_input = st.text_area("Введіть текст для класифікації")
+
+if st.button("Класифікувати"):
+    if text_input.strip() != "":
+        predicted_class, probabilities = classify_text(text_input)
+        st.markdown("### Результати класифікації:")
+        st.write(f"**Клас:** {predicted_class}")
+        st.write(f"**Ймовірності класів:** {probabilities}")
+    else:
+        st.warning("Будь ласка, введіть текст для класифікації.")