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import gradio as gr
from gliner import GLiNER
model = GLiNER.from_pretrained("chris32/gliner_multi_pii_real_state-v2")
model.eval()
#text = """
#Casa en venta Valle de San Ángel, San Pedro Garza García**Para remodelar o demoler Casa de 1220 m2 de terreno y 1400 m2 de construcciónCasa de 3 niveles-Sala-Comedor-Cocina-Estancia-Preparación para alberca-Cochera para 3 autos techada -4 recamaras -Lavandería"Esta es una de las varias opciones que tenemos para ti. Somos una agencia de bienes raíces especializada en la venta y renta de vivienda residencial, te brindamos un servicio personalizado y de alta calidad. Si necesitas ayuda para comprar o rentar, contáctanos y uno de nuestros asesores te atenderá.
#"""
#for entity in entities:
# print(entity["text"], "=>", entity["label"])
def generate_answer(text):
labels = [
'SUPERFICIE_JARDIN',
'NOMBRE_CLUB_GOLF',
'SUPERFICIE_TERRENO',
'SUPERFICIE_HABITABLE',
'SUPERFICIE_TERRAZA',
'NOMBRE_COMPLETO_ARQUITECTO',
'SUPERFICIE_BALCON',
'NOMBRE_DESARROLLO',
'NOMBRE_TORRE',
'NOMBRE_CONDOMINIO',
'AÑO_REMODELACIÓN'
]
entities = model.predict_entities(text, labels, threshold=0.4)
result_dict = entities
return result_dict
# Cambiar a entrada de texto
text_input = gr.inputs.Textbox(lines=15, label="Input Text")
iface = gr.Interface(
fn=generate_answer,
inputs=text_input,
outputs="text",
title="Text Intelligence for Real State",
description="Input text describing the property."
)
iface.launch()
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