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File size: 10,490 Bytes
c66dd38 34e66b1 c66dd38 b4e355c c66dd38 7cbbc68 c66dd38 7cbbc68 c66dd38 34e66b1 37c86e7 34e66b1 37c86e7 34e66b1 0b9d805 37c86e7 34e66b1 c66dd38 0b9d805 c66dd38 0b9d805 c66dd38 0b9d805 f364d82 c66dd38 0b9d805 f364d82 0b9d805 34e66b1 f364d82 0b9d805 f364d82 34e66b1 f364d82 34e66b1 f364d82 34e66b1 c66dd38 37c86e7 34e66b1 c66dd38 5735c27 c66dd38 28fc8c3 c66dd38 28fc8c3 c66dd38 28fc8c3 c66dd38 b4e355c 5735c27 b4e355c c7190e0 c66dd38 c7190e0 b4e355c c66dd38 b4e355c c66dd38 |
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import gradio as gr
import re
import random
from collections import defaultdict
from typing import Dict, List, Tuple
class NgramModel:
def __init__(self):
# Diccionarios para almacenar n-gramas y sus frecuencias
self.ngram_dicts = {
1: defaultdict(int),
2: defaultdict(int),
3: defaultdict(int),
4: defaultdict(int),
5: defaultdict(int)
}
self.is_trained = False
def preprocess_text(self, text: str) -> List[str]:
"""Preprocesa el texto para tokenizarlo en palabras."""
# Convertir a minúsculas y eliminar caracteres especiales
text = text.lower()
text = re.sub(r'[^\w\s]', ' ', text)
# Dividir en palabras y eliminar espacios extra
words = [word.strip() for word in text.split() if word.strip()]
return words
def train(self, text: str):
"""Entrena el modelo creando diccionarios de n-gramas."""
# Reiniciar los diccionarios
self.ngram_dicts = {
1: defaultdict(int),
2: defaultdict(int),
3: defaultdict(int),
4: defaultdict(int),
5: defaultdict(int)
}
words = self.preprocess_text(text)
# Crear n-gramas para n=1 hasta n=5
for n in range(1, 6):
for i in range(len(words) - n + 1):
ngram = tuple(words[i:i + n])
self.ngram_dicts[n][ngram] += 1
self.is_trained = True
def get_random_unigram(self) -> Tuple[str, str]:
"""Selecciona una palabra aleatoria del diccionario de 1-gramas."""
# Obtener todas las palabras únicas de los 1-gramas
unigrams = [(ngram[0], freq) for ngram, freq in self.ngram_dicts[1].items()]
if not unigrams:
return "", "No hay palabras disponibles en el modelo."
# Seleccionar una palabra aleatoria y su frecuencia
word, freq = random.choice(unigrams)
explanation = "No se encontraron coincidencias para el contexto proporcionado.\n"
explanation += "Seleccionando palabra aleatoria del vocabulario:\n\n"
explanation += "Candidatos disponibles:\n"
# Mostrar todas las palabras disponibles ordenadas por frecuencia
sorted_unigrams = sorted(unigrams, key=lambda x: x[1], reverse=True)
for w, f in sorted_unigrams:
explanation += f"- '{w}' (frecuencia: {f})"
if w == word:
explanation += " ← SELECCIONADA ALEATORIAMENTE"
explanation += "\n"
return word, explanation
def predict_next_word(self, text: str) -> Tuple[str, str]:
"""Predice la siguiente palabra basada en el contexto."""
if not self.is_trained:
return "", "El modelo no ha sido entrenado aún."
words = self.preprocess_text(text)
if not words:
return self.get_random_unigram()
# Buscar coincidencias empezando por el n-grama más largo
for n in range(min(5, len(words) + 1), 1, -1): # Note: ahora empezamos en n>1
context = tuple(words[-(n-1):]) # Tomamos n-1 palabras como contexto
# Recoger coincidencias exactas
candidates = {}
for ngram, freq in self.ngram_dicts[n].items():
if ngram[:-1] == context: # Solo coincidencias exactas del contexto
candidates[ngram[-1]] = freq
if candidates: # Si encontramos coincidencias exactas
# Encontrar la frecuencia máxima
max_freq = max(candidates.values())
# Obtener todas las palabras con la frecuencia máxima
max_candidates = [word for word, freq in candidates.items() if freq == max_freq]
# Seleccionar aleatoriamente entre los candidatos con frecuencia máxima
next_word = random.choice(max_candidates)
# Crear explicación detallada
explanation = f"Predicción basada en {n}-grama\n\n"
explanation += f"Contexto utilizado: {' '.join(context)}\n\n"
explanation += "Candidatos encontrados:\n"
# Ordenar candidatos por frecuencia
sorted_candidates = sorted(candidates.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)
for word, freq in sorted_candidates:
explanation += f"- '{word}' (frecuencia: {freq})"
if freq == max_freq:
explanation += " ← CANDIDATO MÁXIMA FRECUENCIA"
if word == next_word:
explanation += " ← SELECCIONADA"
explanation += "\n"
if len(max_candidates) > 1:
explanation += "\nNota: Se seleccionó aleatoriamente entre las palabras con máxima frecuencia."
return next_word, explanation
# Si no se encontraron coincidencias en ningún n-grama, usar selección aleatoria
return self.get_random_unigram()
# Crear interfaz con Gradio
def create_interface():
model = NgramModel()
def train_model(text_input, file_input):
"""Entrena el modelo con texto o archivo."""
if file_input is not None:
training_text = file_input
elif text_input.strip():
training_text = text_input
else:
return "Por favor, proporcione texto de entrenamiento."
model.train(training_text)
return "Modelo entrenado exitosamente."
def predict(input_text):
"""Realiza la predicción y actualiza el texto de entrada."""
if not model.is_trained:
return input_text, "", "El modelo no ha sido entrenado aún."
next_word, explanation = model.predict_next_word(input_text)
new_text = input_text.strip() + " " + next_word if input_text.strip() else next_word
return new_text, next_word, explanation
# Crear interfaz con Gradio
def create_interface():
model = NgramModel()
def train_model(text_input, file_input):
"""Entrena el modelo con texto o archivo."""
if file_input is not None:
training_text = file_input
elif text_input.strip():
training_text = text_input
else:
return "Por favor, proporcione texto de entrenamiento."
model.train(training_text)
return "Modelo entrenado exitosamente."
def predict(input_text):
"""Realiza la predicción y actualiza el texto de entrada."""
if not model.is_trained:
return input_text, "", "El modelo no ha sido entrenado aún."
next_word, explanation = model.predict_next_word(input_text)
new_text = input_text.strip() + " " + next_word if input_text.strip() else next_word
return new_text, next_word, explanation
# Crear la interfaz con estilo mejorado
with gr.Blocks(css="""
.logo {
display: flex;
justify-content: center;
margin-bottom: 1rem;
}
.container {
max-width: 900px;
margin: auto;
}
.centered-title {
text-align: center !important;
}
.centered-title h1 {
text-align: center !important;
margin-bottom: 1.5rem;
}
.centered-title h2 {
text-align: center !important;
margin-bottom: 1rem;
}
""") as interface:
with gr.Column(elem_classes="container"):
# Logo centrado
#gr.HTML("""
# <div class="logo">
# <img src="https://programamos.es/web/wp-content/uploads/2014/09/ProgramamosLogo.png"
# alt="Programamos Logo"
# style="height: 100px; object-fit: contain;">
# </div>
#""")
#with gr.Column(elem_classes="centered-title"):
# gr.Markdown("# ¡Construye tu propio miniGPT!")
# gr.Markdown("### En la pestaña Entrenamiento puedes copiar o subir un texto base y entrenar tu miniGPT")
# gr.Markdown("### En la pestaña Predicción puedes comenzar a escribir un texto y usar tu miniGPT para continuarlo automáticamente")
with gr.Tab("Entrenamiento"):
text_input = gr.Textbox(
label="Texto de entrenamiento",
lines=5,
placeholder="Introduce aquí el texto para entrenar el modelo..."
)
file_input = gr.File(
label="O sube un archivo de texto",
file_types=[".txt"]
)
train_button = gr.Button(
"Entrenar modelo",
variant="primary"
)
train_output = gr.Textbox(
label="Estado del entrenamiento",
interactive=False
)
train_button.click(
fn=train_model,
inputs=[text_input, file_input],
outputs=train_output
)
with gr.Tab("Predicción"):
input_text = gr.Textbox(
label="Introduce texto",
placeholder="Escribe aquí el texto para predecir la siguiente palabra..."
)
predict_button = gr.Button(
"Predecir siguiente palabra",
variant="primary"
)
predicted_word = gr.Textbox(
label="Palabra predicha",
interactive=False
)
explanation = gr.Textbox(
label="Explicación",
lines=10,
interactive=False
)
predict_button.click(
fn=predict,
inputs=input_text,
outputs=[input_text, predicted_word, explanation]
)
return interface
# Crear y lanzar la interfaz
interface = create_interface()
interface.launch() |