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@@ -10,8 +10,8 @@ pipe = TextClassificationPipeline(model=model, tokenizer=tokenizer, add_special_
10
  def classify_message(ues_detallada, medio_de_comunicacion, asunto_o_copy):
11
  combined = f"{ues_detallada} por {medio_de_comunicacion}. {asunto_o_copy}"
12
  #prediction = pipe(combined)
13
- return pipe(combined)
14
- #return "Comercial" if prediction[0]['label'] == 'LABEL_0' else "Informativo"
15
 
16
  # Crear la interfaz de Gradio
17
  iface = gr.Interface(
@@ -21,7 +21,7 @@ iface = gr.Interface(
21
  gr.Radio(["EMAIL", "SMS"], label="Canal de Comunicaci贸n"),
22
  gr.Textbox(lines=2, placeholder="Escribe el asunto o copy del mensaje aqu铆.", label="Asunto o Copy")
23
  ],
24
- outputs= gr.Label(),
25
  title="Clasificador de Campa帽as",
26
  description="Describe la unidad de negocio, el canal de comunicaci贸n y escribe el copy de la campa帽a para clasificar si es comercial o informativo."
27
  )
 
10
  def classify_message(ues_detallada, medio_de_comunicacion, asunto_o_copy):
11
  combined = f"{ues_detallada} por {medio_de_comunicacion}. {asunto_o_copy}"
12
  #prediction = pipe(combined)
13
+ # return pipe(combined)
14
+ return "Comercial" if prediction[0]['label'] == 'LABEL_0' else "Informativo"
15
 
16
  # Crear la interfaz de Gradio
17
  iface = gr.Interface(
 
21
  gr.Radio(["EMAIL", "SMS"], label="Canal de Comunicaci贸n"),
22
  gr.Textbox(lines=2, placeholder="Escribe el asunto o copy del mensaje aqu铆.", label="Asunto o Copy")
23
  ],
24
+ outputs= gr.Label(label="Tipo de Campa帽a"),
25
  title="Clasificador de Campa帽as",
26
  description="Describe la unidad de negocio, el canal de comunicaci贸n y escribe el copy de la campa帽a para clasificar si es comercial o informativo."
27
  )