| import streamlit as st | |
| from transformers import pipeline | |
| # Créez un widget pour télécharger le fichier | |
| uploaded_file = st.file_uploader("Téléchargez un document (PDF, TXT, CSV, JSON)", type=["pdf", "txt", "csv", "json"]) | |
| # Chargement du modèle DistilBERT pour la reconnaissance d'entités nommées | |
| nlp = pipeline("ner", model="distilbert-base-cased", | |
| aggregation_strategy="simple") | |
| if uploaded_file is not None: | |
| # Lecture du contenu du fichier | |
| text = uploaded_file.read() | |
| # Utilisation du modèle de traitement du langage naturel pour la reconnaissance d'entités nommées | |
| entities = nlp(text) | |
| st.subheader("Entités nommées détectées dans le document :") | |
| for entity in entities: | |
| st.write(f"Texte : {entity['word']}, Étiquette : {entity['entity']}") | |
| # Vous pouvez également afficher d'autres informations sur les entités détectées si nécessaire. | |