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@@ -111,18 +111,19 @@ st.title("Traduction d'une phrase en pictogrammes ARASAAC")
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st.info("Text-to-Pictograms traduit une phrase en français en pictogrammes ARASAAC. Renseignez une phrase, puis validez. Vous pouvez sauvegarder la traduction au format PDF en cliquant sur le bouton en bas de page.", icon='ℹ️')
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sentence = st.text_input("Entrez une phrase en français:")
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st.info("Text-to-Pictograms traduit une phrase en français en pictogrammes ARASAAC. Renseignez une phrase, puis validez. Vous pouvez sauvegarder la traduction au format PDF en cliquant sur le bouton en bas de page.", icon='ℹ️')
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113 |
sentence = st.text_input("Entrez une phrase en français:")
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+
if sentence:
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+
with st.spinner("Affichage des pictogrammes..."):
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+
inputs = tokenizer(sentence, return_tensors="pt").input_ids
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+
outputs = model.generate(inputs, max_new_tokens=40, do_sample=True, top_k=30, top_p=0.95)
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+
pred = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
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+
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+
sentence_to_map = process_output_trad(pred)
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pictogram_ids = [get_id_picto_from_predicted_lemma(lexicon, lemma) for lemma in sentence_to_map]
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+
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123 |
+
html = generate_html(pictogram_ids)
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+
st.components.v1.html(html, height=500, scrolling=True)
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+
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126 |
+
# Container to hold the download button
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127 |
+
pdf_path = generate_pdf(pictogram_ids)
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128 |
+
with open(pdf_path, "rb") as pdf_file:
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129 |
+
st.download_button(label="Télécharger la traduction en PDF", data=pdf_file, file_name="pictograms.pdf", mime="application/pdf")
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