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@@ -107,8 +107,26 @@ def run():
                 
             if (error == False):
                 if (termino):
-                    new_search = search_words + " -filter:retweets"
-                    tweets =tw.Cursor(api.search_tweets,q=new_search,lang="es").items(number_of_tweets)
+                    #new_search = search_words + " -filter:retweets"
+                    #tweets =tw.Cursor(api.search_tweets,q=new_search,lang="es").items(number_of_tweets)
+                    # Tokenizar la frase
+                    tokens = tokenizer.tokenize(frase)
+                    # Convertir los tokens a un formato compatible con el modelo
+                    input_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens)
+                    attention_masks = [1] * len(input_ids)
+                    # Pasar los tokens al modelo
+                    outputs = model(torch.tensor([input_ids]), token_type_ids=None, attention_mask=torch.tensor([attention_masks]))
+                
+                    # Obtener la probabilidad de que la frase sea "sexista"
+                    probabilidad_sexista = outputs[0][0][1].item()
+                    print(probabilidad_sexista)
+                    # Crear un Dataframe
+                    text= pd.DataFrame({'palabra': [frase],'probabilidad':[probabilidad_sexista]})
+                    #print(text)
+                    st.table(text)
+
+text.plot.bar(y='probabilidad')
+                    
                 elif (usuario):
                     tweets = api.user_timeline(screen_name = search_words,count=number_of_tweets)