Update app.py

app.py

@@ -1,47 +1,8 @@
 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
-import tokenizer
-from difflib import Differ, SequenceMatcher
-
-
-title = "<center><img src='https://huggingface.co/spaces/mideind/README/resolve/main/logo-mideind.png' width='250'></center>Sjálfvirk textaleiðrétting"
-description = "Hér má leiðrétta íslenskan texta með hjálp tauganets. Netið reynir að „þýða“ textann yfir í læsilegra mál."
-article = "<h3>Leiðbeiningar</h3>Hægt er að setja inn eina eða fleiri málsgreinar, en bíða þarf lengur eftir leiðréttingu ef textinn er langur. Ekki er gert ráð fyrir stökum málsgreinum sem eru lengri en u.þ.b. 500 stafir.  \n\nÞetta er prufuútgáfa sem hefur ekki lært að leiðrétta öll þau atriði sem upp geta komið í texta og er í stöðugri þróun.  \nVerkefnið er unnið hjá [Miðeind](https://mideind.is) sem hluti af máltækniáætlun stjórnvalda. Það er þjálfað á bæði tilbúnum gögnum og textum úr villumálheildum sem safnað var hjá Háskóla Íslands."
-
-translator = pipeline(
-    "translation", model="mideind/yfirlestur-icelandic-correction-byt5", max_length=512
-)
-
-
-def mark_text(text, tag):
-    """Helper for the diff method, returns a tuple with the text and the tag"""
-    return (text, tag)
-
-
-def mark_span(text, tag):
-    """Helper for the diff method, returns the span as a list of (text, tag) tuples"""
-    return [mark_text(token, tag) for token in text]
-
-
-def markup_diff(a, b, mark=mark_span, isjunk=None):
-    """Obtains the diff for the sentence along with the opcodes (tags). Returns the corrected sentence tokens along with their correction tag (in Icelandic)"""
-    seqmatcher = SequenceMatcher(isjunk=isjunk, a=a, b=b, autojunk=False)
-    out_sentence_tokens = []
-    # renaming tags
-    tags = {"equal": None, "delete": "breytt", "replace": "breytt", "insert": "breytt"}
-
-    for tag, a0, a1, b0, b1 in seqmatcher.get_opcodes():
-        if tag == "delete":
-            out_sentence_tokens += mark(" ", tags[tag])
-        out_sentence_tokens += mark(b[b0:b1], tags[tag])
-    return out_sentence_tokens
-
-
-def split_text(text):
-    sentence_list = [i for i in tokenizer.split_into_sentences(text, original=True)]
-    return sentence_list
-
+import re
 
+text_pipe = pipeline("text-classification", model="karalif/myTestModel", return_all_scores=True)
 
 def predict(text):
     greeting_pattern = r"^(Halló|Hæ|Sæl|Góða|Kær|Daginn|Kvöldið|Ágæt|Elsku)"
@@ -54,34 +15,32 @@ def predict(text):
     for result in all_scores:
         label = result['label']
         score = result['score']
-        # Wrap each line of response in HTML span with green color
+        # Wrap output in HTML for green text
         response += f"<span style='color:green;'>{label}: {score:.3f}</span><br>"
     
     if not re.match(greeting_pattern, text, re.IGNORECASE):
-        greeting_feedback = "<br><span style='color:green;'>- Heilsaðu dóninn þinn</span>"
-    
+        greeting_feedback = "<span style='color:green;'>\n- Heilsaðu dóninn þinn\n</span>"
+
     response += greeting_feedback
     
     return response
-    
-    outputs=[
-        gr.HighlightedText(
-            label="Leiðrétt",
-            show_label=False,
-            show_legend=True,
-            combine_adjacent=True,
-            adjacent_separator=" ",
-        ).style(color_map={"breytt": "green"})
-    ],
-    title=title,
-    description=description,
-    article=article,
+
+description_html = """
+    <center>
+        <img src='http://www.ru.is/media/HR_logo_vinstri_transparent.png' width='250' height='auto'>
+    </center>
+    """
+
+gr.Interface(
+    fn=predict,
+    inputs=gr.TextArea(label="Enter text here:"),
+    outputs=gr.HTML(label="Feedback on text input:"),
+    description=description_html,
     examples=[
-        ["Kvitu fiðrildinn fljua firir utan gluggan."],
-        ["Ég held þetta er ekki góður tími fara heimsókn."],
-        ["Mer hlakar til jólana"],
-        ["Kver a þenan bússtað ja eða nei"],
-        ["Módernisma gætir í íslenkum prósaverkum fljótlega eftir Fyrri heimstyrjöld"],
+        ["Það voru vitni að árásinni sem tilkynntu málið til lögreglu sem kom skjótt á vettvang."],
+        ["Ég held þetta sé ekki góður tími fara heimsókn."],
+        ["Sæl og blessuð Kristín, hvað er að frella af þér gamla??"],
+        ["Hver á þenan bússtað? já eða nei."],
+        ["Hafi þau svo látið gólfið þorna vel og síðan flotað það til lagfæringar eftir motturnar."],
     ],
-)
-demo.launch()
+).launch()