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test1.html CHANGED
@@ -1,10 +1,14 @@
1
- <!DOCTYPE html>
2
  <html lang="es">
3
  <head>
4
  <meta charset="UTF-8">
5
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
6
- <title>Modelo de Preguntas y Respuestas PDF</title>
7
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>
 
 
 
 
8
  <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/pdf.js/2.11.338/pdf.min.js"></script>
9
  </head>
10
  <body>
@@ -62,13 +66,12 @@
62
 
63
  // Funci贸n para entrenar un modelo simple (esto es solo un ejemplo)
64
  async function entrenarModelo(textoPDF) {
65
- const tokenizer = new tf.tokenizers.BertTokenizer();
66
- const tokens = tokenizer.encode(textoPDF);
67
- const inputs = tf.tensor(tokens);
68
 
69
  // Aqu铆 simplemente estamos creando un modelo muy simple para ilustrar
70
  const modelo = tf.sequential();
71
- modelo.add(tf.layers.dense({ units: 64, inputShape: [inputs.shape[1]] }));
72
  modelo.add(tf.layers.dense({ units: 32 }));
73
  modelo.add(tf.layers.dense({ units: 1, activation: 'sigmoid' }));
74
 
@@ -102,13 +105,12 @@
102
  async function responderPregunta() {
103
  const pregunta = document.getElementById("inputPregunta").value;
104
  if (modelo && pregunta) {
105
- // Simulaci贸n de un proceso de predicci贸n (esto debe ser ajustado seg煤n el modelo real)
106
- const tokenizer = new tf.tokenizers.BertTokenizer();
107
- const tokens = tokenizer.encode(pregunta);
108
- const input = tf.tensor(tokens);
109
 
110
  const prediccion = modelo.predict(input);
111
- document.getElementById("respuesta").innerText = prediccion.toString();
112
  } else {
113
  alert("Por favor, cargue el PDF y entrene el modelo primero.");
114
  }
@@ -116,3 +118,4 @@
116
  </script>
117
  </body>
118
  </html>
 
 
1
+ <<!DOCTYPE html>
2
  <html lang="es">
3
  <head>
4
  <meta charset="UTF-8">
5
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
6
+ <title>Modelo de Preguntas y Respuestas sobre un PDF</title>
7
  <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>
8
+ <!-- Cargar PDF.js y especificar worker -->
9
+ <script>
10
+ pdfjsLib.GlobalWorkerOptions.workerSrc = "https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/pdf.js/2.11.338/pdf.worker.min.js";
11
+ </script>
12
  <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/pdf.js/2.11.338/pdf.min.js"></script>
13
  </head>
14
  <body>
 
66
 
67
  // Funci贸n para entrenar un modelo simple (esto es solo un ejemplo)
68
  async function entrenarModelo(textoPDF) {
69
+ // Utilizar el texto extra铆do del PDF para crear un modelo simple
70
+ const inputs = tf.tensor([textoPDF.length]);
 
71
 
72
  // Aqu铆 simplemente estamos creando un modelo muy simple para ilustrar
73
  const modelo = tf.sequential();
74
+ modelo.add(tf.layers.dense({ units: 64, inputShape: [1] }));
75
  modelo.add(tf.layers.dense({ units: 32 }));
76
  modelo.add(tf.layers.dense({ units: 1, activation: 'sigmoid' }));
77
 
 
105
  async function responderPregunta() {
106
  const pregunta = document.getElementById("inputPregunta").value;
107
  if (modelo && pregunta) {
108
+ // Aqu铆 usamos un enfoque simple para tokenizar la pregunta
109
+ const tokens = pregunta.split(" "); // Simple divisi贸n en palabras
110
+ const input = tf.tensor([tokens.length]);
 
111
 
112
  const prediccion = modelo.predict(input);
113
+ document.getElementById("respuesta").innerText = `Respuesta: ${prediccion.dataSync()}`;
114
  } else {
115
  alert("Por favor, cargue el PDF y entrene el modelo primero.");
116
  }
 
118
  </script>
119
  </body>
120
  </html>
121
+