Update app.py

app.py

@@ -1,10 +1,11 @@
 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# Загружаем модели для анализа тональности, суммаризации текста и генерации подписей к изображениям
+# Загружаем модели для анализа тональности, суммаризации текста, генерации подписей к изображениям и ответов на вопросы
 sentiment_pipeline = pipeline("sentiment-analysis")
 summarization_pipeline = pipeline("summarization")
 image_captioning_pipeline = pipeline("image-to-text")
+qa_pipeline = pipeline("question-answering")
 
 # Функция для анализа тональности текста
 def analyze_sentiment(text):
@@ -21,6 +22,11 @@ def generate_caption(image):
     result = image_captioning_pipeline(image)
     return result[0]['generated_text']
 
+# Функция для ответов на вопросы
+def answer_question(context, question):
+    result = qa_pipeline(question=question, context=context)
+    return f"Answer: {result['answer']}, Confidence: {result['score']:.4f}"
+
 # Примеры текстов для анализа тональности
 sentiment_examples = [
     "I love programming, it's so much fun!",
@@ -44,6 +50,13 @@ image_examples = [
     "https://get.wallhere.com/photo/sea-bay-water-beach-coast-swimming-pool-resort-island-lagoon-Caribbean-vacation-estate-leisure-ocean-tropics-2560x1440-px-geographical-feature-atoll-554636.jpg"  # Пример 3
 ]
 
+# Примеры для ответов на вопросы
+qa_examples = [
+    ["Gradio is a Python library for building machine learning demos. It allows developers to quickly create interactive interfaces for their models.", "What is Gradio?"],
+    ["The weather today is sunny with a slight breeze. It's a perfect day to go outside and enjoy nature.", "What is the weather like today?"],
+    ["Artificial intelligence is transforming industries by automating tasks and providing insights from large datasets.", "How is AI transforming industries?"]
+]
+
 # Создаем интерфейс Gradio с вкладками
 with gr.Blocks() as demo:
     with gr.Tab("Sentiment Analysis"):
@@ -54,7 +67,7 @@ with gr.Blocks() as demo:
             title="Анализ тональности текста",
             description="Введите текст, чтобы определить его тональность.",
             examples=sentiment_examples,
-            examples_per_page=5
+            examples_per_page=5  # Отображаем 3 примера на странице
         )
     with gr.Tab("Text Summarization"):
         gr.Interface(
@@ -64,7 +77,7 @@ with gr.Blocks() as demo:
             title="Суммаризация текста",
             description="Введите текст, чтобы получить его краткое содержание.",
             examples=summarization_examples,
-            examples_per_page=3
+            examples_per_page=3 # Отображаем 2 примера на странице
         )
     with gr.Tab("Image Captioning"):
         gr.Interface(
@@ -73,7 +86,21 @@ with gr.Blocks() as demo:
             outputs="text",
             title="Генерация подписи к изображению",
             description="Загрузите изображение, чтобы сгенерировать его описание.",
-            examples=image_examples  # Добавляем примеры изображений
+            examples=image_examples,
+            examples_per_page=3  # Отображаем 2 примера на странице
+        )
+    with gr.Tab("Question Answering"):
+        gr.Interface(
+            fn=answer_question,
+            inputs=[
+                gr.Textbox(lines=5, placeholder="Введите контекст..."),
+                gr.Textbox(lines=2, placeholder="Введите вопрос...")
+            ],
+            outputs="text",
+            title="Ответы на вопросы",
+            description="Введите контекст и вопрос, чтобы получить ответ.",
+            examples=qa_examples,
+            examples_per_page=3  # Отображаем 2 примера на странице
         )
 
 # Запускаем интерфейс