File size: 3,520 Bytes
0ca4cb9
083d7ab
 
 
75bf09d
 
 
083d7ab
 
 
 
 
 
 
 
b22b7fe
083d7ab
 
 
 
 
38ee187
75bf09d
 
 
 
083d7ab
 
ee4fd44
 
083d7ab
9891614
2c2d4de
73ac073
75bf09d
2c2d4de
33717c9
 
2c2d4de
33717c9
2c2d4de
33717c9
2c2d4de
 
9891614
3279077
1d15227
2c2d4de
 
51a3831
21b9d0b
51a3831
 
9891614
f41bed5
2c2d4de
8255586
21b7bc1
8255586
baca1b9
 
083d7ab
baca1b9
 
 
f6b43a0
 
440a4ac
d4340c9
834e40f
d4340c9
33717c9
11cb5d4
 
083d7ab
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77

import streamlit as st
from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5TokenizerFast, T5Config

mytext= 'Vi bruker ikke tegnsetting eller store bokstaver når vi prater. Vi slår også sammen ord, og i praksis er dermed heller ikke mellomrom meningsbærende. Prøv å fjerne tegnsetting, store bokstaver og mellomrom fra dette avsnittet. Se om den nye North-T5-modellen greier å sette sammen til et nytt meningsbærende avsnitt.'


@st.cache(allow_output_mutation=True, suppress_st_warning=True)
def load_model():
    model_name = "north/demo-deuncaser-base"
    config = T5Config.from_pretrained(model_name)
    model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained(model_name,config=config)
    tokenizer = T5TokenizerFast.from_pretrained(model_name)
    return (model, tokenizer)

def deuncase(model, tokenizer, text):
        encoded_txt = tokenizer(text, return_tensors="pt")
        generated_tokens = model.generate(
            **encoded_txt
        )
        return tokenizer.batch_decode(generated_tokens, skip_special_tokens=True)

def change_mytext():
    global mytext
    mytext = option
    
st.title("DeUnCaser")

st.sidebar.write("This web app adds spaces, punctation and capitalisation back into the text.")
st.sidebar.write("You can use the examples below, but too really test the effect of the model: Write or copy text from the Internet, and then use the buttons to remove spaces, puctation, cases etc. Try to restore the text.")


option = st.sidebar.selectbox(
     "Examples:",
     ("tirsdag var travel for ukrainas president volodymyr zelenskyj på morgenen tok han imot polens statsminister mateusz morawiecki","tirsdagvartravelforukrainaspresidentvolodymyrzelenskyjpåkveldentokhanimotpolensstatsministermateuszmorawiecki","deterikkelettåholderedepåstoreogsmåbokstavermanmåforeksempelhuskestorforbokstavnårmanskriveromkrimhalvøyamenkunbrukelitenforbokstavnårmanhenvisertilenkrimroman","detteerenlitendemosomerlagetavperegilkummervoldhanerenforskersomtidligerejobbetvednasjonalbiblioteketimoirana", "sentpå60talletvardetfaktisknoensomkalteungensinperegilkummervoldidagerdetikkelengersåvanligåbrukedobbeltnavninorgehvasynesduomdet"), onchange=change_mytext)

col1, col2, col3 = st.columns([1,1,1])
with col1:
    uncase=st.button('Remove Casing')
with col2:
    unpunct=st.button('Remove Punctation')
with col3:
    unspace=st.button('Remove Spaces')

mytext= 'Vi bruker ikke tegnsetting eller store bokstaver når vi prater. Vi slår også sammen ord, og i praksis er dermed heller ikke mellomrom meningsbærende. Prøv å fjerne tegnsetting, store bokstaver og mellomrom fra dette avsnittet. Se om den nye North-T5-modellen greier å sette sammen til et nytt meningsbærende avsnitt.'

if uncase:
    mytext = mytext.lower()
elif unpunct:
    trans_chars = "'\",.:;-_*?/\n"
    trans_table = mytext.maketrans("", "", trans_chars)
    mytext = mytext.translate(trans_table)
elif unspace:
    mytext = mytext.replace(" ", "")

text = st.text_area(f"",max_chars=1000, value=mytext)

run = st.button('Run DeUnCaser')


#st.text("Fixed text: ")

#form = st.form(key='my_form')
#form.text_input(value="test",key="test",label='Enter some text')
#submit_button = form.form_submit_button(label='Submit')
#https://blog.streamlit.io/introducing-submit-button-and-forms/
    

#More stuff to try


if run:
    model, tokenizer = load_model()
    translated_text = deuncase(model, tokenizer, text)
    st.write(translated_text[0] if translated_text else "Unknown Error Translating Text")