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app.py

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+#python file
+#jcmachicao
+
+import streamlit as st
+from transformers import pipeline
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering
+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)
+
+x = st.slider('Selecciona un valor: ')
+st.write('El cuadrado de ', x, 'es ', x * x)
+
+texto_default = 'Los jardines tienen flores que dependen del cuidado de los jardineros. Una buena selección de los jardineros es garantía de la calidad de las flores.'
+texto = st.text_area('Cargue un texto de hasta 5 hojas, 1500 palabras, ó 15000 caracteres: ', texto_default)
+
+preg_1 = st.text_input('Pregunta 1', '¿Qué son los jardines?')
+preg_2 = st.text_input('Pregunta 2', '¿Qué garantiza la calidad de las flores?')
+preg_3 = st.text_input('Pregunta 3', '¿Qué relación hay entre las flores y los jardineros?')
+
+pregs = [preg_1, preg_2, preg_3]
+
+boton_preg2 = st.button('Enviar preguntas')
+
+if boton_preg2:
+    for preg in pregs:
+      respuesta = preguntas({'question': preg, 'context': texto})
+      st.write(preg)
+      st.write(respuesta['answer'])
+      st.write('\n Confiabilidad: ', respuesta['score'])
+