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@@ -48,7 +48,6 @@ def main():
48
  text='Un texto es una composición de signos codificados en un sistema de escritura que forma una unidad de sentido.'
49
  inputs = tokenizer(query, text, return_tensors='tf')
50
  outputs = qa_model(input_ids=inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'])
51
- #outputs = qa_model(input_ids=inputs['input_ids'])
52
  answer_start_index = int(tf.math.argmax(outputs.start_logits, axis=-1)[0])
53
  answer_end_index = int(tf.math.argmax(outputs.end_logits, axis=-1)[0])
54
  predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1]
@@ -64,7 +63,7 @@ def main():
64
  st.info("No se encontraron artículos para la búsqueda solicitada")
65
 
66
  else:
67
- #st.write(detalles_resultados(df,result), unsafe_allow_html=True)
68
  df_results=detalles_resultados(df,result)
69
  N_cards_per_row = 1
70
  for n_row, row in df_results.reset_index().iterrows():
 
48
  text='Un texto es una composición de signos codificados en un sistema de escritura que forma una unidad de sentido.'
49
  inputs = tokenizer(query, text, return_tensors='tf')
50
  outputs = qa_model(input_ids=inputs['input_ids'], attention_mask=inputs['attention_mask'])
 
51
  answer_start_index = int(tf.math.argmax(outputs.start_logits, axis=-1)[0])
52
  answer_end_index = int(tf.math.argmax(outputs.end_logits, axis=-1)[0])
53
  predict_answer_tokens = inputs.input_ids[0, answer_start_index : answer_end_index + 1]
 
63
  st.info("No se encontraron artículos para la búsqueda solicitada")
64
 
65
  else:
66
+
67
  df_results=detalles_resultados(df,result)
68
  N_cards_per_row = 1
69
  for n_row, row in df_results.reset_index().iterrows():