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| import streamlit as st | |
| from transformers import pipeline, AutoModelForMaskedLM, AutoTokenizer | |
| # CLTK per l'analisi testuale del latino | |
| try: | |
| from cltk import NLP | |
| nlp_lat = NLP(language="lat") | |
| except ImportError: | |
| nlp_lat = None | |
| # Titolo app | |
| st.title("Completamento di parole in testi Latino Antico con Analisi Morfologica") | |
| # Esempi di testo di partenza | |
| st.write("Esempi di testo:") | |
| st.write("Asdrubal, frater Annibalis, qui secundo Punico bello [MASK] ingentibus copiis ab Hispania veniens ...") | |
| st.write("hanno et mago qui [MASK] punico bello cornelium consulem aput liparas ceperunt ...") | |
| st.write("Lorem ipsum dolor sit amet, [MASK] adipiscing elit.") | |
| st.write("Populus Romanus cum Macedonibus [MASK] ter gessit") | |
| # Input utente | |
| input_text = st.text_input("Testo:", | |
| value="Lorem ipsum dolor sit amet, [MASK] adipiscing elit.") | |
| # Caricamento modello e tokenizer (esempio con un modello RoBERTa addestrato su testi latini) | |
| # Cambia i nomi dei modelli secondo le tue necessità | |
| tokenizer_roberta = AutoTokenizer.from_pretrained("Cicciokr/Roberta-Base-Latin-Uncased") | |
| model_roberta = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("Cicciokr/Roberta-Base-Latin-Uncased") | |
| fill_mask_roberta = pipeline("fill-mask", model=model_roberta, tokenizer=tokenizer_roberta) | |
| if input_text: | |
| # Sostituisci [MASK] con il token <mask> usato dal modello RoBERTa | |
| input_text_roberta = input_text.replace("[MASK]", "<mask>") | |
| # Ottenere le predizioni | |
| predictions_roberta = fill_mask_roberta(input_text_roberta) | |
| st.subheader("Risultati delle previsioni:") | |
| for i, pred_roberta in enumerate(predictions_roberta): | |
| st.write( | |
| f"**Previsione {i+1}:** " | |
| f"Parola: {pred_roberta['token_str']} | " | |
| f"Probabilità: {pred_roberta['score']:.4f}" | |
| ) | |
| st.write(f"Sequence: {pred_roberta['sequence']}") | |
| st.write("---") | |
| # Se vuoi fare l'analisi morfologica con CLTK sulle frasi predette | |
| if nlp_lat is not None: | |
| st.subheader("Analisi Morfologica CLTK delle frasi predette") | |
| for i, pred_roberta in enumerate(predictions_roberta): | |
| # Ricostruisci la frase sostituendo <mask> con il token predetto | |
| predicted_text = input_text_roberta.replace("<mask>", pred_roberta['token_str']) | |
| # Esegui l'analisi NLP con CLTK sul testo completo | |
| doc = nlp_lat(predicted_text) | |
| st.write(f"**Analisi frase {i+1}:** {predicted_text}") | |
| for token in doc.tokens: | |
| st.write( | |
| f"- **Token**: {token.string}\n" | |
| f" - Lemma: {token.lemma}\n" | |
| f" - UPOS: {token.upos}\n" | |
| f" - Caratteristiche morfologiche: {token.features}\n" | |
| ) | |
| st.write("---") | |
| else: | |
| st.write("**CLTK non installato o non importato correttamente.** " | |
| "Esegui `pip install cltk` e riavvia l'app.") |