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.