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@@ -10,12 +10,9 @@ labels = learner.dls.vocab
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  # Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
11
  def predict(text):
12
  pred, pred_idx, probs = learner.predict(text)
13
- if pred[0]==0:
14
- return "negative"
15
- elif pred[0]==1:
16
- return "neutral"
17
- else:
18
- return "positive"
19
 
20
  # Creamos la interfaz y la lanzamos.
21
  gr.Interface(fn=predict, inputs="text", outputs="text", title="Clasificador de Textos Económicos", description="Introduce un texto en inglés y obtén la clase a la que pertenece.").launch(share=False)
 
10
  # Definimos una función que se encarga de llevar a cabo las predicciones
11
  def predict(text):
12
  pred, pred_idx, probs = learner.predict(text)
13
+ return(pred[0]);
14
+
15
+
 
 
 
16
 
17
  # Creamos la interfaz y la lanzamos.
18
  gr.Interface(fn=predict, inputs="text", outputs="text", title="Clasificador de Textos Económicos", description="Introduce un texto en inglés y obtén la clase a la que pertenece.").launch(share=False)