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title: Taller2 |
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emoji: 📚 |
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colorFrom: gray |
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colorTo: blue |
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sdk: streamlit |
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sdk_version: 1.41.0 |
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app_file: app.py |
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pinned: false |
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short_description: Taller 2 |
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## Traductor Instantáneo: Inglés - Español y Español - Inglés |
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## Autores: |
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- Javier Alejandro Valencia Estrada |
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- Diego Alejandro Rodriguez Garcia |
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- Cristhian Alexander Torres Polanco |
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- Luis Eduardo Solarte Riascos |
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Este proyecto es una aplicación web que permite traducir texto entre inglés y español utilizando modelos de traducción automática. La aplicación está construida con Streamlit y utiliza la biblioteca Transformers de Hugging Face para acceder a modelos preentrenados. |
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## Características |
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- Traducción de texto desde inglés a español. |
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- Traducción de texto desde español a inglés. |
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- Interfaz de usuario intuitiva y fácil de usar. |
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## Requisitos |
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Para ejecutar este proyecto, necesitarás tener instalado lo siguiente: |
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- Python 3.7 o superior |
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- Las siguientes bibliotecas de Python: |
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```bash |
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pip install streamlit transformers torch sentencepiece |
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## Estructura del Proyecto |
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El proyecto consta de un archivo principal llamado app.py, que contiene todo el código necesario para ejecutar la aplicación. |
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Y un archivo requeriment.txt donde se encunetran las librerias necesaria para ejecuar el proyecto. |
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# Código del Proyecto |
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A continuación, se detalla cada parte del código en app.py. |
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import streamlit as st |
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from transformers import pipeline |
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Importaciones: Se importan las bibliotecas necesarias. streamlit se utiliza para crear la interfaz web, mientras que pipeline de transformers |
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se utiliza para cargar los modelos de traducción. |
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# Título de la aplicación |
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st.markdown( |
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""" |
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<style> |
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.title { |
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text-align: center; |
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color: #4CAF50; /* Color del título */ |
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font-size: 36px; /* Tamaño del texto */ |
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margin-bottom: 20px; /* Espacio debajo del título */ |
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} |
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.text-area { |
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margin-bottom: 20px; /* Espacio debajo del área de texto */ |
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} |
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.selectbox { |
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margin-bottom: 20px; /* Espacio debajo del selectbox */ |
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} |
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</style> |
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""", |
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unsafe_allow_html=True |
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) |
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st.markdown('<h1 class="title">Traducción Instantánea: Inglés - Español y Español - Inglés</h1>', unsafe_allow_html=True) |
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Estilo CSS y Título: Se define un estilo CSS para personalizar la apariencia de la aplicación. El título se centra y se le da un color y tamaño específicos. |
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# Cargar los modelos de traducción |
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modelo_en_es = 'Helsinki-NLP/opus-mt-en-es' # Modelo para traducir de inglés a español |
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modelo_es_en = 'Helsinki-NLP/opus-mt-es-en' # Modelo para traducir de español a inglés |
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traductor_en_es = pipeline('translation', model=modelo_en_es) |
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traductor_es_en = pipeline('translation', model=modelo_es_en) |
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Carga de Modelos: Se cargan dos modelos preentrenados: |
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- Helsinki-NLP/opus-mt-en-es: Modelo que traduce texto del inglés al español. |
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- Helsinki-NLP/opus-mt-es-en: Modelo que traduce texto del español al inglés. |
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Descripción: |
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- Estos modelos hacen parte de la suite OPUS-MT y están diseñados para traducir texto del inglés al español y español al ingles. |
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Utiliza una arquitectura basada en transformers, que es eficiente para tareas de traducción automática. |
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Preprocesamiento: |
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- Los modelos utilizan técnicas de normalización y tokenización mediante SentencePiece, lo que ayuda a manejar mejor |
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las variaciones en el lenguaje y a reducir la complejidad del vocabulario. |
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# Entrada de texto del usuario |
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texto_a_traducir = st.text_area("Introduce el texto que deseas traducir:", "", key="text_area", height=150) |
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# Espaciado entre el área de texto y el selectbox |
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st.write("") # Espacio vacío |
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# Selección del modo de traducción |
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modo_traduccion = st.selectbox("Selecciona el modo de traducción:", |
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["Inglés a Español", "Español a Inglés"], key="selectbox") |
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Entrada del Usuario: Se crea un área de texto donde el usuario puede ingresar el texto que desea traducir. También se incluye un menú |
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desplegable (selectbox) para seleccionar el modo de traducción (inglés a español o español a inglés). |
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Botón de Traducción: Al presionar el botón "Traducir", se verifica si hay texto ingresado. Según el modo seleccionado, se realiza la |
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traducción utilizando el modelo correspondiente y se muestra el resultado en la interfaz. |
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## Referencias |
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- https://www.aimodels.fyi/models/huggingFace/opus-mt-es-en-helsinki-nlp |
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- https://www.youtube.com/watch?v=pty-2iHn-WM |
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Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference |
