app.py

# -*- coding: utf-8 -*-
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José Carlos Machicao
GestioDinámica
Fecha de producción: 2022_01_31
Fecha de actualización 2022_02_15
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import streamlit as st
import torch
from transformers import pipeline
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering

st.image('gdmk.png', width=150)

texto = st.text_area('Cargue un texto de hasta 2 hojas, 500 palabras, ó 5000 caracteres: ', height=100)

st.write('Si no tienes un texto listo, puedes usar el que está en este link, sólo copiando y pegando el texto en el espacio de arriba.')
st.write('[link](https://huggingface.co/spaces/jcmachicao/dialogatexto/blob/main/trucha_peru.txt)')

st.write('También puedes modificar las preguntas.')
preg_1 = st.text_input('Pregunta 1', '¿Cuánta trucha exportó el Perú durante el año 2020?')
preg_2 = st.text_input('Pregunta 2', '¿Qué países estuvieron involucrados?')
preg_3 = st.text_input('Pregunta 3', '¿Cómo interviene el proceso de congelamiento?')

pregs = [preg_1, preg_2, preg_3]

if len(pregs)<3:
  st.write('Por favor complete las 3 preguntas')

boton_preg = st.button('Enviar preguntas')

if boton_preg:

  st.write('Procesando texto ', texto[0:50], '...')

  tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("mrm8488/bert-base-spanish-wwm-cased-finetuned-spa-squad2-es")
  modelo_qa = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained("mrm8488/bert-base-spanish-wwm-cased-finetuned-spa-squad2-es")
  preguntas = pipeline('question-answering', model=modelo_qa, tokenizer=tokenizer)

  for preg in pregs:
    respuesta = preguntas({'question': preg, 'context': texto})
    st.write(preg)
    st.write(respuesta['answer'])
    st.write('\n Confiabilidad: ', respuesta['score'])