app.py

import streamlit as st
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration

# Carregar o modelo T5-small e o tokenizer
tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("t5-small")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("t5-small")

# Título da página
st.title("Humanizador de Texto")

# Caixa de texto para o usuário digitar
input_text = st.text_area("Cole seu texto de robô aqui:")

# Botão para humanizar
if st.button("Humanizar"):
    if input_text:
        # Pedir ao robô para humanizar o texto
        input_ids = tokenizer(f"humanize: {input_text}", return_tensors="pt").input_ids
        outputs = model.generate(input_ids, max_length=512)
        humanized_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

        # Mostrar o texto humanizado
        st.success("Texto humanizado:")
        st.write(humanized_text)
    else:
        st.warning("Por favor, cole um texto de robô primeiro!")