Create app.py
Browse files
app.py
ADDED
@@ -0,0 +1,36 @@
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
1 |
+
import gradio as gr
|
2 |
+
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
|
3 |
+
import random
|
4 |
+
|
5 |
+
# تحميل النموذج والتوكنيزر
|
6 |
+
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained("aubmindlab/aragpt2-medium")
|
7 |
+
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained("aubmindlab/aragpt2-medium")
|
8 |
+
|
9 |
+
# الحروف المقطعة
|
10 |
+
harf_muqattaat = ['أ', 'ل', 'م', 'ص', 'ر', 'ك', 'ه', 'ي', 'ع', 'ط', 'س', 'ح', 'ق', 'ن']
|
11 |
+
|
12 |
+
# وظيفة لتوليد كلمات باستخدام الحروف المقطعة
|
13 |
+
def generate_words_from_muqattaat():
|
14 |
+
# اختيار عدد عشوائي للحروف في الجملة
|
15 |
+
length = random.randint(2, len(harf_muqattaat)) # اختيار طول عشوائي بين 2 وطول القائمة
|
16 |
+
# اختيار مجموعة عشوائية من الحروف بدون تكرار
|
17 |
+
random.shuffle(harf_muqattaat)
|
18 |
+
# تكوين الجملة العشوائية من الحروف المقطعة
|
19 |
+
input_text = ''.join(harf_muqattaat[:length])
|
20 |
+
|
21 |
+
# تحويل الجملة إلى توكنات
|
22 |
+
inputs = tokenizer.encode(input_text, return_tensors="pt")
|
23 |
+
|
24 |
+
# توليد النص باستخدام النموذج
|
25 |
+
outputs = model.generate(inputs, max_length=20, num_return_sequences=1, no_repeat_ngram_size=2)
|
26 |
+
|
27 |
+
# فك ترميز النصوص إلى العربية
|
28 |
+
generated_text = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
|
29 |
+
|
30 |
+
return generated_text
|
31 |
+
|
32 |
+
# إنشاء واجهة Gradio
|
33 |
+
iface = gr.Interface(fn=generate_words_from_muqattaat, inputs=None, outputs="text", title="توليد كلمات عربية باستخدام الحروف المقطعة")
|
34 |
+
|
35 |
+
# تشغيل التطبيق
|
36 |
+
iface.launch()
|