import gradio as gr from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification import numpy as np import torch BASE_MODEL = "amazon-sagemaker-community/xlm-roberta-en-ru-emoji-v2" TOP_N = 5 model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(BASE_MODEL) tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(BASE_MODEL) def preprocess(text): new_text = [] for t in text.split(" "): t = '@user' if t.startswith('@') and len(t) > 1 else t t = 'http' if t.startswith('http') else t new_text.append(t) return " ".join(new_text) def get_top_emojis(text): preprocessed = preprocess(text) inputs = tokenizer(preprocessed, return_tensors="pt") preds = model(**inputs).logits scores = torch.nn.functional.softmax(preds, dim=-1).detach().numpy() sorted_scores = [float(value) for value in np.sort(scores.squeeze())[::-1]] ranking = np.argsort(scores) ranking = ranking.squeeze()[::-1] emojis = [model.config.id2label[i] for i in ranking] return dict(zip(emojis, sorted_scores)) gradio_ui = gr.Interface( fn=get_top_emojis, title="Predicting emojis for tweets", description="Enter a tweet to predict emojis", inputs=[ gr.Textbox(lines=3, label="Paste a tweet here"), ], outputs=[ gr.Label(label="Predicted emojis", num_top_classes=TOP_N) ], examples=[ ["it's pretty depressing when u hit pan on ur favourite highlighter"], ["After what just happened. In need to smoke."], ["I've never been happier. I'm laying awake as I watch @user sleep. Thanks for making me happy again, babe."], ["@user is the man"], ["Поприветствуем моего нового читателя @user"], ["сегодня у одной крутой бичи день рождения! @user поздравляю тебя с днем рождения! будь самой-самой счастливой,красота:* море любви тебе"], ["Никогда не явствовала себя ужаснее, чем сейчас:( я просто раздавленна"], ["Самое ужасное - это ожидание результатов"], ["печально что заряд одинаково фигово держится("], ], ) gradio_ui.launch()