FpOliveira commited on
Commit
a393595
1 Parent(s): 7358929

app: details

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. app.py +14 -15
app.py CHANGED
@@ -6,26 +6,25 @@ from scipy.special import softmax
6
 
7
  article_string = "Author: <a href=\"https://huggingface.co/FpOliveira\">Felipe Ramos de Oliveira</a>. Read more about our <a href=\"https://github.com/Silly-Machine/TuPi-Portuguese-Hate-Speech-Dataset\">The Portuguese hate speech dataset (TuPI) </a>."
8
 
9
- app_title = "Portuguese hate speech classifier (classicação de discurso de ódio)"
10
 
11
  app_description = """
12
- This app detects offensive language on Portuguese text using multiple models. You can either introduce your own sentences by filling in "Text" or click on one of the examples provided below.
13
- (Este aplicativo detecta linguagem ofensiva em texto em português usando vários modelos. Introduza suas próprias frases preenchendo o campo "Text", ou clique em um dos exemplos fornecidos abaixo.)
14
  """
15
 
16
  app_examples = [
17
- ["Bom dia mundo!!!"],
18
- ["Quem não deve não teme!!"],
19
- ["Que nojo!🤮🤮🤮🤮🤮"],
20
- ["Vagabunda,Ordinária"],
21
- ["Vou mandar um óleo de peroba pra ela de presente! 😂😂😂😂"],
22
- ["Porque é corrupta é conivente com o desgoverno anterior"],
23
- ["A cada dia fico mais admirado com a cara de pau da elite dominante desse mundo até quando irão nos fazer de otários"]
24
  ]
25
 
26
  output_textbox_component_description = """
27
- This box will display hate speech results based on the average score of multiple models.
28
- (Esta caixa exibirá resultados da classicação de discurso de ódio com base na pontuação média de vários modelos.)
29
  """
30
 
31
  output_json_component_description = { "breakdown": """
@@ -46,8 +45,8 @@ score_descriptions = {
46
  }
47
 
48
  score_descriptions_pt = {
49
- 1: "(Este texto é um discurso de ódio)",
50
- 0: "(Este texto não é um discurso de ódio)",
51
  }
52
 
53
  model_list = [
@@ -57,7 +56,7 @@ model_list = [
57
 
58
  user_friendly_name = {
59
  "FpOliveira/tupi-bert-large-portuguese-cased": "BERTimbau large (TuPi)",
60
- "FpOliveira/tupi-bert-base-portuguese-cased": "BERTimbau large (TuPi)",
61
  }
62
 
63
  reverse_user_friendly_name = { v:k for k,v in user_friendly_name.items() }
 
6
 
7
  article_string = "Author: <a href=\"https://huggingface.co/FpOliveira\">Felipe Ramos de Oliveira</a>. Read more about our <a href=\"https://github.com/Silly-Machine/TuPi-Portuguese-Hate-Speech-Dataset\">The Portuguese hate speech dataset (TuPI) </a>."
8
 
9
+ app_title = "Portuguese hate speech classifier - Classicador de discurso de ódio em português"
10
 
11
  app_description = """
12
+ EN: This application employs multiple models to identify hate speech in Portuguese texts. You have the option to enter your own phrases by filling in the "Text" field or choosing one of the examples provided below.
13
+ PT: Esta aplicativo emprega múltiplos modelos para identificar discurso de ódio em textos portugueses. Você tem a opção de inserir suas próprias frases preenchendo o campo "Texto" ou escolhendo um dos exemplos abaixo
14
  """
15
 
16
  app_examples = [
17
+ ["bom dia flor do dia!!!"],
18
+ ["o ódio é muito grande no coração da ex-deputada federal joise hasselmann contra a família bolsonaro"],
19
+ ["mano deus me livre q nojo da porra!🤮🤮🤮🤮🤮"],
20
+ ["obrigada princesa, porra, tô muito feliz snrsss 🤩🤩🤩❤️"],
21
+ ["mds mas o viado vir responder meus status falando q a taylor foi racista foi o auge 😂😂"],
22
+ ["Pra ser minha inimiga no mínimo tem que ter um rostinho bonito e delicado, não se considere minha rival com essa sua cara de cavalo não, feia, cara de traveco, cabeçuda, queixo quadrado 🤣🤣"]
 
23
  ]
24
 
25
  output_textbox_component_description = """
26
+ EN: This box will display hate speech results based on the average score of multiple models.
27
+ PT: Esta caixa exibirá resultados da classicação de discurso de ódio com base na pontuação média de vários modelos.
28
  """
29
 
30
  output_json_component_description = { "breakdown": """
 
45
  }
46
 
47
  score_descriptions_pt = {
48
+ 1: "Este texto contem discurso de ódio",
49
+ 0: "Este texto não contem discurso de ódio",
50
  }
51
 
52
  model_list = [
 
56
 
57
  user_friendly_name = {
58
  "FpOliveira/tupi-bert-large-portuguese-cased": "BERTimbau large (TuPi)",
59
+ "FpOliveira/tupi-bert-base-portuguese-cased": "BERTimbau base (TuPi)",
60
  }
61
 
62
  reverse_user_friendly_name = { v:k for k,v in user_friendly_name.items() }