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import gradio as gr
import sentence_transformers

model = sentence_transformers.SentenceTransformer('sentence-transformers/distiluse-base-multilingual-cased-v1')
def sim(s1, s2):
    vec1 = model.encode(s1)
    vec2 = model.encode(s2)
    return sentence_transformers.util.pytorch_cos_sim(vec1, vec2 )[0][0].float()

iface = gr.Interface(sim, [gr.Textbox(label= "Frase 1", placeholder="Introduza a primeira frase..."), gr.Textbox(label= "Frase 2", placeholder="Introduza a segunda frase...")], 
                      gr.Number(), 
                      allow_flagging="auto", 
                      title="Similaridade Semantica (PT)",
                      description="Dadas duas frases, retorna um valor entre 0 e 1, indicando 1 a similaridade máxima e 0 a mínima.",
                      examples=[["assalto", "ladrão"], ["assalto", "roubo"], ["assalto", "homicídio"], ["assalto", "computador"]])
iface.launch()