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+# transformersとtorch、Gradioをインポート
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
+import torch
+import numpy as np
+import gradio as gr
+
+# トークナイザーとモデルをロードする
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("studio-ousia/luke-japanese-base-lite")
+model = AutoModel.from_pretrained("TomokiFujihara/luke-japanese-base-lite-offensiveness-estimation")
+
+# txt入力を受け取り、それを使用して新しいtxtを生成する関数
+def generate(text):
+    # 入力テキストをトークナイズ
+    inputs = tokenizer.encode_plus(text, return_tensors='pt')
+    # トークナイズされたテキストを使用して攻撃性を推定
+    outputs = np.array(model(**inputs)[:3])
+    # スコアを算出
+    min = min(outputs)
+    if min < 0:
+        outputs = outputs - min
+    score = outputs / np.sum(outputs)
+    prediction = f'Not Offensive: {outputs[0]}, Gray-area: {outputs[1]}, Offensive: {outputs[1]}'
+    # デコードされたテキストを関数から返す
+    return prediction
+
+# Gradio UIを作成
+iface = gr.Interface(
+    # 上記で定義したテキスト生成関数を使用
+    generate, 
+    # 入力としてテキストボックスを使用
+    inputs = gr.Textbox(label = "Input a text", default = "攻撃性を評価したいコメントを入力してください."), 
+    # 出力はテキスト形式
+    outputs="text", 
+    # UIのタイトル設定
+    title = "Mr Bot🤖")
+
+# Gradio UIを起動
+iface.launch()