Update app.py
Browse files
app.py
CHANGED
@@ -14,12 +14,14 @@ def Model():
|
|
14 |
st.title('Классификация статьи по названию и описанию')
|
15 |
# ^-- можно показывать пользователю текст, картинки, ограниченное подмножество html - всё как в jupyter
|
16 |
|
17 |
-
|
|
|
|
|
18 |
# ^-- показать текстовое поле. В поле text лежит строка, которая находится там в данный момент
|
19 |
|
20 |
from transformers import pipeline
|
21 |
pipe = pipeline("ner", "Davlan/distilbert-base-multilingual-cased-ner-hrl")
|
22 |
-
raw_predictions = pipe(
|
23 |
# тут уже знакомый вам код с huggingface.transformers -- его можно заменить на что угодно от fairseq до catboost
|
24 |
|
25 |
st.markdown(f"{raw_predictions}")
|
|
|
14 |
st.title('Классификация статьи по названию и описанию')
|
15 |
# ^-- можно показывать пользователю текст, картинки, ограниченное подмножество html - всё как в jupyter
|
16 |
|
17 |
+
title = st.text_area("Введите название статьи:")
|
18 |
+
|
19 |
+
abstract = st.text_area("Введите описание статьи:")
|
20 |
# ^-- показать текстовое поле. В поле text лежит строка, которая находится там в данный момент
|
21 |
|
22 |
from transformers import pipeline
|
23 |
pipe = pipeline("ner", "Davlan/distilbert-base-multilingual-cased-ner-hrl")
|
24 |
+
raw_predictions = pipe(title)
|
25 |
# тут уже знакомый вам код с huggingface.transformers -- его можно заменить на что угодно от fairseq до catboost
|
26 |
|
27 |
st.markdown(f"{raw_predictions}")
|