app.py

import gradio as gr
import torch
import re
from simpletransformers.classification import ClassificationModel
from pythainlp import sent_tokenize
from thai_tokenization import ThaiTokenizer
from transformers import AutoTokenizer

#tokenizer = ThaiTokenizer(vocab_file='th.wiki.bpe.op25000.vocab', spm_file='th.wiki.bpe.op25000.model')

#create tokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(
                'airesearch/wangchanberta-base-att-spm-uncased',
                revision='main',
                model_max_length=416,)

typeId = {'การเมือง': 0, 'กีฬา': 1, 'คุณภาพชีวิต': 2, 'ทั่วไทย': 3, 'ไลฟ์สไตล์': 4,
            'อื่นๆ': 5, 'อาชญากรรม': 6, 'สิ่งแวดล้อม': 7, 'บันเทิง & วัฒนธรรม': 8, 'เศรษฐกิจ': 9,
            'วิทยาศาสตร์ & การศึกษา': 10, 'สังคม': 11, 'unspecified': 12, 'ต่างประเทศ': 13}

loaded_model = ClassificationModel(
     "camembert",
     "SuperBigtoo/thainews-classification-wangchanberta",
     use_cuda=torch.cuda.is_available(),
     num_labels=14,
)

def predict_type(title_input):
    title_input = title_input.lower()
    title_input = re.sub(r'[-:‘’“”.,%/()\[\]\'"!;\\/]', '', title_input)
    title_input = sent_tokenize(title_input)
    title_input = ' '.join(tokenizer.tokenize(' '.join(title_input)))
    predictions, raw_outputs = loaded_model.predict([title_input])
    predicted_label_name = [type_name for type_name, type_id in typeId.items() if type_id == predictions[0]]
    return predicted_label_name[0]

iface = gr.Interface(
        fn=predict_type,
        inputs=gr.Textbox(lines=1, max_lines=10, label="Input News's Title"),
        outputs=gr.Textbox(lines=1, max_lines=2, label="Predicted News's Type"),
        title="Thai News Classify",
        examples=['จบสกอร์ไม่คม หมดครึ่งแรก ยูเครน เจ๊า โปแลนด์ 0-0',
                  'แอรินยินดีนาฑี มีรักใหม่ ยันจบกันด้วยดี ปัดถ่ายแฟชั่นเซ็กซี่ประชดรัก อ้างถูกใจคอนเซปต์ (คลิป)',
                  'แนวโน้ม ราคาทอง ปี 63 ไตรมาสแรกส่อลงแรงก่อนทะยานขึ้นอาจเห็นบาทละ 23750',
                  'ปล้นรถ ปล้นปืน เผย 8 ศพกระบี่ เป็นไปได้ทีมฆ่าถูกสั่งตรงจากชายแดนใต้',
                  'อินโดฯ จัดกิจกรรมศาสนา ไม่สนโควิด-19 หวั่นซ้ำรอยมาเลเซีย',
                  'วงคุยว่าด้วย ชาติที่เรา (จะ) รักของ นิธิผ่านนักวิชาการ 3 รุ่น หลังเลือกตั้ง',
                  'ฆ่าโหด "น้องชายจุฬาราชมนตรี" หนุ่มใหญ่หลอนยา ชักมีดฟัน-แทงยับ',
                  'กู้เงินออมสิน 10,000-300,000 บาท ผ่านออนไลน์ ดอกเบี้ยต่ำใช่เหรอ'
                 ]
)       

if __name__ == "__main__":
    iface.launch()