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CHANGED
@@ -1,11 +1,32 @@
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import gradio as gr
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import random
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-
#
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5 |
def generate_questions(video_url):
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6 |
questions = []
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7 |
for i in range(10):
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8 |
-
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9 |
return questions
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10 |
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11 |
# 使用 Gradio 建立界面
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@@ -30,3 +51,5 @@ def interface():
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30 |
# 運行 Gradio 應用
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31 |
demo = interface()
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32 |
demo.launch()
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1 |
import gradio as gr
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2 |
import random
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3 |
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4 |
+
# 假設有一個函數可以從影片連結中提取字幕
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5 |
+
def extract_subtitles(video_url):
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6 |
+
# 此處應該有真正提取字幕的代碼
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7 |
+
# 這裡僅使用簡單的示例字幕文本
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8 |
+
subtitles = [
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9 |
+
"影片介紹了機器學習的基本概念。",
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10 |
+
"機器學習主要分為監督學習和非監督學習。",
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11 |
+
"決策樹是一種常用的機器學習算法。",
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12 |
+
"神經網絡是深度學習的基礎。",
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13 |
+
"支持向量機適用於分類問題。",
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14 |
+
"在訓練過程中,我們需要使用大量的數據。",
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15 |
+
"模型過擬合是機器學習中的一個常見問題。",
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16 |
+
"正則化技術可以幫助防止過擬合。",
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17 |
+
"卷積神經網絡在圖像處理中有廣泛應用。",
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18 |
+
"強化學習是一種基於獎勵的學習方法。"
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+
]
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return subtitles
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21 |
+
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22 |
+
# 定義生成問題的函數
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def generate_questions(video_url):
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+
subtitles = extract_subtitles(video_url)
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25 |
questions = []
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26 |
for i in range(10):
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27 |
+
sentence = random.choice(subtitles)
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28 |
+
question = f"根據影片中的以下句子生成問題: '{sentence}'"
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29 |
+
questions.append(question)
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30 |
return questions
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31 |
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32 |
# 使用 Gradio 建立界面
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51 |
# 運行 Gradio 應用
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52 |
demo = interface()
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53 |
demo.launch()
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+
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55 |
+
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