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@@ -10,7 +10,12 @@ labels = learner.dls.vocab
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# Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
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def predict(text):
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pred, pred_idx, probs = learner.predict(text)
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# Creamos la interfaz y la lanzamos.
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gr.Interface(fn=predict, inputs="text", outputs="text", title="Clasificador de Textos Económicos", description="Introduce un texto y obtén la clase a la que pertenece.").launch(share=False)
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# Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
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| 11 |
def predict(text):
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| 12 |
pred, pred_idx, probs = learner.predict(text)
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| 13 |
+
if pred[0]==0:
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return "negative"
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+
elif pred[0]==1:
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return "neutral"
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+
else:
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+
return "positive"
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# Creamos la interfaz y la lanzamos.
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| 21 |
+
gr.Interface(fn=predict, inputs="text", outputs="text", title="Clasificador de Textos Económicos", description="Introduce un texto en inglés y obtén la clase a la que pertenece.").launch(share=False)
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