Create app.py

app.py

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+import fasttext
+import gradio as gr
+
+# 训练数据（直接在代码中写入）
+train_data = [
+    "__label__查余额 查询余额",
+    "__label__查余额 账户里有多少钱",
+    "__label__信用卡申请 申请信用卡",
+    "__label__信用卡申请 我想办一张信用卡",
+    "__label__贷款利率 贷款利率是多少",
+    "__label__贷款利率 现在房贷利息多少"
+]
+
+# 将训练数据保存到一个临时文件，以便 FastText 使用
+train_file = "train_data.txt"
+with open(train_file, "w") as f:
+    for line in train_data:
+        f.write(line + "\n")
+
+# 训练 FastText 分类模型
+model = fasttext.train_supervised(input=train_file, epoch=25, lr=0.5, wordNgrams=2, dim=100)
+
+# 保存训练好的模型
+model.save_model("intent_classifier.bin")
+
+# 定义一个用于预测的函数
+def classify_intent(text):
+    label, confidence = model.predict(text)
+    return label[0].replace("__label__", ""), confidence[0]
+
+# 创建 Gradio 界面
+iface = gr.Interface(fn=classify_intent,
+                     inputs=gr.Textbox(label="请输入查询内容"),
+                     outputs=[gr.Textbox(label="预测意图"), gr.Textbox(label="置信度")])
+
+# 启动 Gradio 应用
+iface.launch()