| import gradio as gr |
| from transformers import pipeline |
| import spaces |
|
|
| model_id = "AndreiUrsu/MediaManipulationDetection" |
| classifier = pipeline("text-classification", model=model_id) |
|
|
| @spaces.GPU |
| def clasifica_stire(headline, continut): |
| text_complet = f"{headline} {continut}" |
| rezultat = classifier(text_complet)[0] |
| |
| eticheta_bruta = str(rezultat['label']) |
| scor = rezultat['score'] |
| |
| |
| mapare_etichete = { |
| "LABEL_0": "Știre Reală", |
| "LABEL_1": "Știre Falsă", |
| "0": "Știre Reală", |
| "1": "Știre Falsă" |
| } |
| |
| |
| eticheta_tradusa = mapare_etichete.get(eticheta_bruta, eticheta_bruta) |
| |
| return f"Rezultat: {eticheta_tradusa} (Încredere: {scor:.1%})" |
|
|
| demo = gr.Interface( |
| fn=clasifica_stire, |
| inputs=[ |
| gr.Textbox(label="Headline / Titlu Știre", lines=1), |
| gr.Textbox(label="Conținut / Corp Text", lines=5) |
| ], |
| outputs=gr.Textbox(label="Rezultat Evaluare"), |
| title="Detector de Manipulare Media", |
| description="Analizator de text în limba română pentru detectarea manipulării în știri." |
| ) |
|
|
| demo.launch() |
