| import gradio as gr | |
| from transformers import TFAutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer | |
| import tensorflow as tf | |
| model = TFAutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("Serhii228/ukrainian-question-statement-classifier") | |
| tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Serhii228/ukrainian-question-statement-classifier") | |
| def classify(text): | |
| inputs = tokenizer(text, return_tensors="tf", truncation=True, padding=True) | |
| outputs = model(**inputs) | |
| prob = tf.nn.sigmoid(outputs.logits).numpy()[0][0] | |
| label = "🟢 Питання (1)" if prob > 0.5 else "🔵 Твердження (0)" | |
| return f"{label} — ймовірність: {prob:.2f}" | |
| demo = gr.Interface( | |
| fn=classify, | |
| inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Введіть українське речення..."), | |
| outputs="text", | |
| title="🇺🇦 Ukrainian Question Classifier", | |
| description="Визначає, чи є фраза питанням або твердженням." | |
| ) | |
| demo.launch() | |