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from difflib import Differ |
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import gradio as gr |
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from transformers import pipeline |
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pipe = pipeline("summarization", "dominguesm/positive-reframing-ptbr") |
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def predict(text, operation): |
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try: |
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res = pipe(f"[{operation}]: {text}", max_length=128) |
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except Exception as e: |
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return e |
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d = Differ() |
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return ( |
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res[0]["summary_text"], |
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[ |
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(token[2:], token[0] if token[0] != " " else None) |
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for token in d.compare(text, res[0]["summary_text"]) |
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], |
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) |
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iface = gr.Interface( |
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title="Positive Reframing PT-BR", |
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description="This model is a PTT5 adjusted to the sentiment transfer task, where the objective is to reverse the sentiment polarity of a text without contradicting the original meaning. Positive reframing induces a complementary positive viewpoint (e.g. glass-half-full) escaping negative patterns. More info [here](https://huggingface.co/dominguesm/positive-reframing-ptbr).", |
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fn=predict, |
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inputs=[ |
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gr.Textbox( |
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lines=1, |
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placeholder=( |
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f"Pensar no meu futuro me faz querer viver numa ilha sozinha para sempre" |
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), |
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), |
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gr.Radio( |
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[ |
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"growth", |
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"impermanence", |
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"neutralizing", |
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"optimism", |
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"self_affirmation", |
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"thankfulness", |
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] |
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), |
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], |
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outputs=[ |
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gr.Textbox(label="Generated Text"), |
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gr.HighlightedText( |
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label="Diff", |
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combine_adjacent=True, |
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).style(color_map={"+": "green", "-": "red"}), |
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], |
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examples=[ |
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[ |
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"Tenho tanta coisa para fazer antes de sair da cidade por uma semana no domingo.", |
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"thankfulness", |
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], |
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[ |
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"Aquele momento, você percebe que todo o trabalho duro foi para nada e você não tem controle sobre nada.", |
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"self_affirmation", |
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], |
|
[ |
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"Um daqueles dias em que você sente que precisa de um abraço de cinco minutos, um pacote de marshmallows e um amigo para conversar.", |
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"impermanence", |
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], |
|
], |
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) |
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iface.launch() |
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