Update app.py

app.py

@@ -10,8 +10,7 @@ pipe = TextClassificationPipeline(model=model, tokenizer=tokenizer, add_special_
 def classify_message(ues_detallada, medio_de_comunicacion, asunto_o_copy):
     combined = f"{ues_detallada.upper()} por {medio_de_comunicacion}. {asunto_o_copy}"
     prediction = pipe(combined)
-   # return pipe(combined)
-    return "Comercial" if prediction[0]['label'] == 'LABEL_0' else "Informativo"
+    return {"Comercial" if prediction[0]['label'] == 'LABEL_0' else "Informativo": float(prediction[0]['score']), "Informativo" if prediction[0]['label'] == 'LABEL_0' else "Comercial": float(1-prediction[0]['score'])}
 
 # Crear la interfaz de Gradio
 iface = gr.Interface(
@@ -21,7 +20,7 @@ iface = gr.Interface(
         gr.Radio(["EMAIL", "SMS", "WHATSAPP"], label="Canal de Comunicación"),
         gr.Textbox(lines=2, placeholder="Escribe el asunto o copy del mensaje aquí.", label="Asunto o Copy")
     ],
-    outputs= gr.Label(label="Tipo de Campaña"),
+    outputs= gr.Label( label="Tipo de Campaña"),
     title="Clasificador de Campañas",
     description="Describe la unidad de negocio, el canal de comunicación y el copy de la campaña para clasificar si es comercial o informativo."
 )