File size: 1,026 Bytes
33651e5
 
 
76baa48
 
 
 
4d4026e
3bca34e
33651e5
0c97acf
 
 
 
 
76baa48
 
 
 
 
 
0c97acf
76baa48
f5122eb
0d0f0c1
76baa48
33651e5
 
 
 
 
76baa48
 
3bca34e
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
import gradio as gr
from transformers import pipeline

# Tłumacz PL ➡️ EN
translator = pipeline("translation", model="Helsinki-NLP/opus-mt-pl-en")

# Klasyfikator fake newsów
model_id = "Pulk17/Fake-News-Detection"
classifier = pipeline("text-classification", model=model_id)

label_map = {
    "LABEL_0": "FAKE",
    "LABEL_1": "REAL"
}

def analyze(text_pl):
    # Tłumaczymy tekst na angielski
    translated = translator(text_pl)[0]['translation_text']

    # Przesyłamy przetłumaczony tekst do modelu
    result = classifier(translated)
    raw_label = result[0]['label']
    label = label_map.get(raw_label, raw_label)
    score = round(result[0]['score'], 2)

    return f"Polski tekst: {text_pl}\n\nTranslated: {translated}\n\nClassification: {label}\nConfidence: {score}"

gr.Interface(
    fn=analyze,
    inputs="text",
    outputs="text",
    title="Fake News Detector (Polish & English)",
    description="Wprowadź tekst po polsku — zostanie przetłumaczony i oceniony jako FAKE lub REAL."
).launch()