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@@ -3,7 +3,7 @@ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, Text
 
 title = "Clasificador de Tesis"
 
-description = "Clasifica el texto de una tesis con la carrera a la que le pertenece. [Actuaría, Derecho, Economía, Psicología, Química Farmacéutico Biológica]"
+description = "Clasifica el texto de una tesis con la carrera a la que le pertenece [Actuaría, Derecho, Economía, Psicología, Química Farmacéutico Biológica]."
 
 article = """
 ## Obtención de los datos
@@ -57,9 +57,6 @@ pipe = TextClassificationPipeline(model=model, tokenizer=tokenizer, return_all_s
 
 
 def thesis_prediction(input):
-    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('"hiiamsid/BETO_es_binary_classification"', use_fast=False)
-    model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained('hackathon-pln-es/unam_tesis_BETO_finnetuning', num_labels=5, output_attentions=False, output_hidden_states=False)
-    pipe = TextClassificationPipeline(model=model, tokenizer=tokenizer, return_all_scores=True)
     classificationResult = pipe(input)
     classificationResult[0].sort(reverse=True, key=lambda x:x['score'])
     keyClass = classificationResult[0][0]['label']