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import streamlit as st
from transformers import pipeline
result = False
run_button = False
reiniciar = False
reset_button = False
def clear_form():
st.session_state["contexto_id"] = ""
st.session_state["questao_id"] = ""
pipe = pipeline("question-answering", model="pierreguillou/bert-large-cased-squad-v1.1-portuguese")
st.title("Modelo para perguntas e respostas")
st.markdown("##### Deve ser informado um contexto e a pergunta referente a ele. É esperado que o modelo indique a posição no contexto onde a resposta é encontrada.")
contexto = st.text_area("Digite aqui o contexto", height=150, key="contexto_id")
questao = st.text_input("Digite aqui a pergunta", key="questao_id")
if ((len(contexto)>0) & (len(questao)>0)):
run_button = st.button("Gerar resposta")
if run_button:
result = pipe(question=questao, context=contexto)
if result:
st.write(result)
reiniciar = True
else:
pass
if reiniciar:
reset_button = st.button("Reiniciar")
if reset_button:
result = False
run_button = False
reiniciar = False
clear_form()
st.sidebar.header("About")
st.sidebar.subheader("Essa aplicação foi desenvolvida por Alexandre Vaz")
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