File size: 925 Bytes
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import streamlit as st
from transformers import pipeline
# Créez un widget pour télécharger le fichier
uploaded_file = st.file_uploader("Téléchargez un document (PDF, TXT, CSV, JSON)", type=["pdf", "txt", "csv", "json"])
# Chargement du modèle DistilBERT pour la reconnaissance d'entités nommées
nlp = pipeline("ner", model="distilbert-base-cased",
aggregation_strategy="simple")
if uploaded_file is not None:
# Lecture du contenu du fichier
text = uploaded_file.read()
# Utilisation du modèle de traitement du langage naturel pour la reconnaissance d'entités nommées
entities = nlp(text)
st.subheader("Entités nommées détectées dans le document :")
for entity in entities:
st.write(f"Texte : {entity['word']}, Étiquette : {entity['entity']}")
# Vous pouvez également afficher d'autres informations sur les entités détectées si nécessaire.
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