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 import gradio as gr
 
-title = "BERTIN SQAC"
-description = "BERTIN large fine-tuned con el corpus SQAC (Spanish Question Answering Corpus)"
-article = "<p style='text-align: center'><a href='https://huggingface.co/nlp-en-es/bertin-large-finetuned-sqac'>BERTIN fine-tuned con el corpus SQAC (Spanish Question Answering Corpus)</a> | <a href='https://nlp-en-es.org'>NLP en ES 🤗</a></p>"
+title = "BERTIN, tengo una pregunta"
+description = "BERTIN large fine-tuned con el corpus SQAC (Spanish Question-Answering Corpus)"
 examples = [
-    ["Mi nombre es María y vivo en Berlín.", "¿Dónde vivo?"],
-    ["La capital de Paraguay es Asunción.", "¿Cuál es la capital de Paraguay?"]
+    ["BERTIN es un conjunto de modelos de NLP tipo RoBERTa entrenados durante el evento JAX/Flax organizado por Hugging Face.", "¿Qué es BERTIN?"],
+    ["El corpus SQAC fue creado por un equipo del Barcelona Supercomputing Center y la sigla proviene de Spanish Question-Answering Corpus.", "¿Qué significa SQAC?"]
 ]
+article = """
+<p style='text-align: center'>
+    NLP en ES 🤗 | <a href='https://nlp-en-es.org'> nlp-en-es.org </a>
+</p>
+"""
 
 gr.Interface.load(
     name="huggingface/nlp-en-es/bertin-large-finetuned-sqac",
-    inputs=[gr.inputs.Textbox(label="contexto"), gr.inputs.Textbox(label="pregunta")],   
-    outputs=gr.outputs.Textbox(label="respuesta"),
+    inputs=[gr.inputs.Textbox(label="Contexto"), gr.inputs.Textbox(label="Pregunta")],   
+    outputs=gr.outputs.Textbox(label="Respuesta"),
     title=title,
     description=description,
     article=article,
     examples=examples,
+    theme="hugging_face",
+    allow_screenshot=True,
+    allow_flagging=True,
+    flagging_dir="flagged",
     enable_queue=True
 ).launch()