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@@ -39,6 +39,11 @@ context_map = {
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"wikitext": "Dom: Enciclopedia | Estilo: Conocimiento general",
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40 |
"math": "Dom: Matemáticas | Estilo: Problema matemático", # Agregar problemas de matemáticas
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41 |
"empathetic_dialogues": "Dom: Psicología | Estilo: Apoyo emocional", # Para el comportamiento emocional
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}
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# Detectar idioma automáticamente
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@@ -49,7 +54,7 @@ def detect_language(text):
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49 |
return "en" # Si no se puede detectar, se asume inglés
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50 |
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51 |
# Generación de texto (si se solicita un cuento, por ejemplo)
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52 |
-
def generate_text(prompt, max_length=
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output = generator(prompt, max_length=int(max_length), num_return_sequences=1)[0]["generated_text"]
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54 |
return output
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@@ -75,6 +80,18 @@ def process_input(user_input):
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75 |
# Si la entrada es una pregunta, usaremos un modelo de Preguntas y Respuestas
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76 |
if '?' in user_input:
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77 |
context = "Este es un contexto general. Puedo responder preguntas específicas sobre cine, ciencia, o emociones."
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answer = answer_question(user_input, context)
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return answer
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80 |
elif "math" in user_input.lower():
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@@ -83,11 +100,11 @@ def process_input(user_input):
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83 |
elif "cuento" in user_input.lower():
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84 |
# Si el usuario solicita un cuento
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85 |
prompt = "Había una vez, en un reino lejano..."
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86 |
-
return generate_text(prompt, max_length=
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87 |
elif "emoción" in user_input.lower():
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88 |
# Si es una solicitud de apoyo emocional
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89 |
context = "Dom: Psicología | Estilo: Apoyo emocional. ¿Cómo te sientes hoy?"
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90 |
-
return generate_text(context + " Estoy aquí para apoyarte", max_length=
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91 |
else:
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92 |
return "No entiendo la solicitud, por favor intenta preguntar algo más específico."
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93 |
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39 |
"wikitext": "Dom: Enciclopedia | Estilo: Conocimiento general",
|
40 |
"math": "Dom: Matemáticas | Estilo: Problema matemático", # Agregar problemas de matemáticas
|
41 |
"empathetic_dialogues": "Dom: Psicología | Estilo: Apoyo emocional", # Para el comportamiento emocional
|
42 |
+
"math_advanced": "Dom: Matemáticas Avanzadas | Estilo: Trigonometría y Cálculo", # Dataset de matemáticas avanzadas
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43 |
+
"programming": "Dom: Programación | Estilo: Resolución de código", # Dataset para programación
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44 |
+
"social_sciences": "Dom: Ciencias Sociales | Estilo: Preguntas sobre historia y geografía", # Dataset de sociales
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45 |
+
"economics": "Dom: Economía | Estilo: Problemas económicos y teorías", # Dataset de economía
|
46 |
+
"health": "Dom: Salud | Estilo: Información médica y de salud", # Dataset de salud
|
47 |
}
|
48 |
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49 |
# Detectar idioma automáticamente
|
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54 |
return "en" # Si no se puede detectar, se asume inglés
|
55 |
|
56 |
# Generación de texto (si se solicita un cuento, por ejemplo)
|
57 |
+
def generate_text(prompt, max_length=100):
|
58 |
output = generator(prompt, max_length=int(max_length), num_return_sequences=1)[0]["generated_text"]
|
59 |
return output
|
60 |
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80 |
# Si la entrada es una pregunta, usaremos un modelo de Preguntas y Respuestas
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81 |
if '?' in user_input:
|
82 |
context = "Este es un contexto general. Puedo responder preguntas específicas sobre cine, ciencia, o emociones."
|
83 |
+
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84 |
+
# Identificar tipo de pregunta (matemáticas, programación, etc.)
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85 |
+
if "matemática" in user_input.lower() or "cálculo" in user_input.lower() or "trigonometría" in user_input.lower():
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86 |
+
context = "Dom: Matemáticas Avanzadas | Estilo: Trigonometría y Cálculo. Ejemplo: ¿Cuál es la derivada de x^2?"
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87 |
+
elif "programación" in user_input.lower():
|
88 |
+
context = "Dom: Programación | Estilo: Resolución de código. Ejemplo: ¿Cómo se resuelve un bucle en Python?"
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89 |
+
elif "historia" in user_input.lower() or "geografía" in user_input.lower():
|
90 |
+
context = "Dom: Ciencias Sociales | Estilo: Preguntas sobre historia y geografía. Ejemplo: ¿Quién fue Sócrates?"
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91 |
+
elif "economía" in user_input.lower():
|
92 |
+
context = "Dom: Economía | Estilo: Problemas económicos y teorías. Ejemplo: ¿Qué es la inflación?"
|
93 |
+
elif "salud" in user_input.lower():
|
94 |
+
context = "Dom: Salud | Estilo: Información médica y de salud. Ejemplo: ¿Qué es la diabetes?"
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95 |
answer = answer_question(user_input, context)
|
96 |
return answer
|
97 |
elif "math" in user_input.lower():
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100 |
elif "cuento" in user_input.lower():
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101 |
# Si el usuario solicita un cuento
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102 |
prompt = "Había una vez, en un reino lejano..."
|
103 |
+
return generate_text(prompt, max_length=200)
|
104 |
elif "emoción" in user_input.lower():
|
105 |
# Si es una solicitud de apoyo emocional
|
106 |
context = "Dom: Psicología | Estilo: Apoyo emocional. ¿Cómo te sientes hoy?"
|
107 |
+
return generate_text(context + " Estoy aquí para apoyarte", max_length=100)
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108 |
else:
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109 |
return "No entiendo la solicitud, por favor intenta preguntar algo más específico."
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110 |
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