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@@ -8,7 +8,7 @@ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_id, return_dict=True )
8
  pipe = TextClassificationPipeline(model=model, tokenizer=tokenizer, add_special_tokens=True, max_length= 512, truncation= True)
9
  # Definir la funci贸n de inferencia
10
  def classify_message(ues_detallada, medio_de_comunicacion, asunto_o_copy):
11
- combined = f"Este mensaje viene de {ues_detallada} a trav茅s de {medio_de_comunicacion}. {asunto_o_copy}"
12
  prediction = pipe(combined)
13
  return "Comercial" if prediction[0]['label'] == 'LABEL_0' else "Informativo"
14
 
@@ -16,7 +16,7 @@ def classify_message(ues_detallada, medio_de_comunicacion, asunto_o_copy):
16
  iface = gr.Interface(
17
  fn=classify_message,
18
  inputs=[
19
- gr.Textbox(lines=2, placeholder="Escribe la UES aqu铆.", label="UES")
20
  gr.Radio(["EMAIL", "SMS"], label="Canal de Comunicaci贸n"),
21
  gr.Textbox(lines=2, placeholder="Escribe el asunto o copy del mensaje aqu铆.", label="Asunto o Copy")
22
  ],
 
8
  pipe = TextClassificationPipeline(model=model, tokenizer=tokenizer, add_special_tokens=True, max_length= 512, truncation= True)
9
  # Definir la funci贸n de inferencia
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 "Comercial" if prediction[0]['label'] == 'LABEL_0' else "Informativo"
14
 
 
16
  iface = gr.Interface(
17
  fn=classify_message,
18
  inputs=[
19
+ gr.Textbox(lines=2, placeholder="Escribe la UES aqu铆.", label="UES"),
20
  gr.Radio(["EMAIL", "SMS"], label="Canal de Comunicaci贸n"),
21
  gr.Textbox(lines=2, placeholder="Escribe el asunto o copy del mensaje aqu铆.", label="Asunto o Copy")
22
  ],