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app.py

@@ -11,8 +11,8 @@ img_url = 'https://huggingface.co/spaces/hackathon-somos-nlp-2023/learning-assis
 
 
 with gr.Blocks() as demo:
-    # gr.Image(img_url, interactive=False, shape=(300, 300))
-    gr.HTML(value=f"<img src='{img_url}' alt='owl-reading-logo' style='width: 300px; height: 300px'/>")
+    gr.HTML(
+        value=f"<img src='{img_url}' alt='owl-reading-logo' style='width: 300px; height: 300px'/>")
 
     gr.Markdown('# Asistente de aprendizaje')
     gr.Markdown("## Obtener el texto")
@@ -29,7 +29,6 @@ with gr.Blocks() as demo:
 
     # Summary section
     gr.Markdown("## Elaborar resumen")
-    # gr.Markdown("En esta tarea se busca condensar el contenido del texto obtenido en la tarea anterior en un resumen breve y coherente.\nEl resumen puede ser útil para tener una idea general del contenido del texto sin tener que leer todo el contenido.")
     gr.Markdown(
         "Utilice esta función para generar un resumen del texto extraído.")
     btn_summarize = gr.Button("Elaborar resumen")
@@ -39,7 +38,6 @@ with gr.Blocks() as demo:
 
     # Question generation section
     gr.Markdown("## Evalúa tu conocimiento")
-    # gr.Markdown("Esta tarea implica utilizar técnicas de procesamiento de lenguaje natural para generar preguntas relacionadas con el contenido del texto.\nLas preguntas pueden ayudar a entender mejor el contenido del texto y a identificar los principales temas y conceptos.")
     gr.Markdown(
         "Mejore su comprensión del texto extraído respondiendo a preguntas generadas a partir de diferentes secciones del mismo.")
     with gr.Row():
@@ -56,7 +54,6 @@ with gr.Blocks() as demo:
 
     # Question and answering
     gr.Markdown("## Pregunta sobre el texto")
-    # gr.Markdown("En esta tarea se busca identificar las preguntas del usuario que puedan ser respondidas utilizando el texto obtenido previamente.\nSe utiliza un modelo de procesamiento de lenguaje natural para identificar la respuesta adecuada en el texto y proporcionarla al usuario.")
     gr.Markdown(
         "Esta sección está diseñada para que puedas hacer preguntas relacionadas con el contenido del texto extraído")
     inp_qna = gr.Textbox(placeholder="Escriba su pregunta aquí",