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import requests
import streamlit as st
import streamlit.components.v1 as components
st.session_state.respuesta = ""
def semanticComparativeClassification():
API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/symanto/sn-xlm-roberta-base-snli-mnli-anli-xnli"
headers = {"Authorization": "Bearer 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"}
#API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/Maite89/Roberta_finetuning_semantic_similarity_stsb_multi_mt"
def query(payload):
response = requests.post(API_URL, headers=headers, json=payload)
return response.json()
sentences = [
"Conoces Lya2",
"He perdido la contrase帽a, no puedo entrar o acceder a Lya2",
"Calendario de eventos, creamos un evento, borramos un evento ",
"Sincronizamos Lya2 con el tel茅fono o m贸bil"
"Cambios",
"Cambios dobles, pedir, autorizar, borrar un cambio doble",
"Cambios simples, pedir, autorizar, borrar un cambio simple",
"Sessiones",
"Personal",
"Horarios",
"脕reas",
"Rastryco o rastrico",
"Sylbo, la aplicaci贸n m贸bil de Lya2",
"Hola, hi",
"Adi贸s, bye bye, despides"
]
output = query({
"inputs": {
"wait_for_model" : True,
"source_sentence": st.session_state.mytext,
"sentences": sentences
},
})
#st.write(output)
index=0
for i in output:
st.write(sentences[index]," - ",i)
index = index + 1
sentenceindex = output.index(max(output))
if output[sentenceindex] < 0.3 :
st.write("No tengo respuesta para esto, 驴me lo explicas mejor o te pongo en contacto con un humano?")
st.session_state["respuesta"]= "No tengo respuesta para esto, 驴me lo explicas mejor o te pongo en contacto con un humano?"
else:
st.write("Hablamos de ", str(sentences[sentenceindex]))
st.session_state["respuesta"]= str(sentences[sentenceindex])
st.experimental_rerun()
#x = st.slider('Select a value')
#st.write(x, 'squared is', x * x)
st.session_state.response = ""
st.title('Reconocimiento sem谩ntico')
title = st.text_input('Pregunta', 'Hazme una pregunta', on_change=semanticComparativeClassification,key='mytext')
my_area = st.text_area(
"Respuesta: ", key= "respuesta", height=200
)
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