"first commit"

app.py

@@ -0,0 +1,37 @@
+from transformers import pipeline
+import gradio as gr
+import base64
+
+model_checkpoint2 = "dccuchile/bert-base-spanish-wwm-cased"
+
+mask_filler = pipeline(
+    "fill-mask", model=model_checkpoint2,tokenizer=model_checkpoint2
+)
+
+def fill_mask_interface(sentence):
+    results = mask_filler(sentence)
+    #suggestions = [f"{result['token_str']} (confidence: {result['score']:.4f})" for result in results]
+    dictt ={}
+    for text,score in zip([d['token_str'] for d in results],[d['score'] for d in results]):
+      dictt[text] = score
+    return dictt
+
+
+with open("Iso_Logotipo_Ceibal.png", "rb") as image_file:
+    encoded_image = base64.b64encode(image_file.read()).decode()
+
+description = """
+<img src='data:image/jpg;base64,{}' width=200px>
+
+Interactúa con este espacio para probar la predicción de palabras en una frase con una palabra enmascarada. La palabra enmascarada debe ser [MASK] y sólo  una por frase.
+""".format(encoded_image)
+
+textbox = gr.Textbox(label="Agrega tu frase con una palabra enmascarada aquí!", placeholder="Hola, [MASK] estás?", lines=2)
+
+gr.Interface(fn=fill_mask_interface, 
+             inputs=textbox, 
+             outputs="label",
+             title = "Uso de AI para la predicción de palabras enmascaradas.",
+             description = description,
+             examples=[["Hola, cómo te lleva el [MASK]?"], ["Dónde deberíamos [MASK]?"]]
+             ).launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,2 @@
+gradio
+transformers