app.py

import torch
from scipy.spatial.distance import cosine
from transformers import AutoModel, AutoTokenizer
import gradio as gr

# Import our models. The package will take care of downloading the models automatically
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gomgomcode/material_patent_roberta_simcse")
model = AutoModel.from_pretrained("gomgomcode/material_patent_roberta_simcse")

def simcse(text1, text2, text3):
    # Tokenize input texts
    texts = [
        text1,
        text2,
        text3
    ]
    inputs = tokenizer(texts, padding=True, truncation=True, return_tensors="pt")

    # Get the embeddings
    with torch.no_grad():
        embeddings = model(**inputs, output_hidden_states=True, return_dict=True).pooler_output

    # Calculate cosine similarities
    # Cosine similarities are in [-1, 1]. Higher means more similar
    cosine_sim_0_1 = 1 - cosine(embeddings[0], embeddings[1])
    cosine_sim_0_2 = 1 - cosine(embeddings[0], embeddings[2])
    # return {"cosine similarity":cosine_sim_0_1}, {"cosine similarity":cosine_sim_0_2}
    return {"cosine similarity":cosine_sim_0_1}, cosine_sim_0_1, {"cosine similarity":cosine_sim_0_2}, cosine_sim_0_2

inputs = [
    gr.components.Textbox(lines=5, label="Input Text One"),
    gr.components.Textbox(lines=5, label="Input Text Two"),
    gr.components.Textbox(lines=5, label="Input Text Three")
]

outputs = [
    gr.components.Label(label="Cosine similarity between text one and two"),
    gr.components.Number(label="Cosine similarity between text one and two"),
    gr.components.Label(label="Cosine similarity between text one and three"),
    gr.components.Number(label="Cosine similarity between text one and three"),
]

title = "material_patent_roberta_simcse"
description = "첨단 융합 소재 발굴을 위한 인공지능 지원 플랫폼 개발 프로젝트를 위한 특허 임베딩 모델"
article = "<p style='text-align: center'><a href='https://huggingface.co/gomgomcode/material_patent_roberta_simcse'>첨단 융합 소재 발굴을 위한 인공지능 지원 플랫폼 개발 프로젝트:특허 임베딩 모델</a></p>"
examples = [
    ["고온형 연료전지 발전용 바이오가스 전처리 융합 자원화 공정 시스템 [청구항1]  탈황장치를 통해 공급되는 바이오가스에 포함된 황화수소를 제거하는 황화수소 제거부; 냉각제습장치를 통해 상기 황화수소 제거부를 거친 바이오가스에서 수분을 제거하는 수분 제거부; 분리막을 통해 상기 수분 제거부를 거친 바이오가스를 메탄의 순도가 97% 이상되는 농축 메탄가스와 메탄가스 및 이산화탄소를 포함하는 잔여 메탄가스로 분리하는 메탄 분리부; 상기 잔여 메탄가스에서 이산화탄소를 산화칼슘과 반응시켜 탄산칼슘을 생성하여 잔여 메탄가스에서 메탄가스를 재분리하는 탄산화 합성부와; 활성탄 흡착제거를 통해 상기 농축 메탄가스 및 탄산화 합성부에서 재분리된 메탄가스에서 실록산을 제거하는 흡착부와; 상기 흡착부에서 생성된 고순도 메탄가스를 저장하는 메탄 저장부와; 상기 메탄 저장부에 저장된 고순도 메탄을 공급받아 수소로 개질하는 내부 및 외부 개질부와; 상기 내부 및 외부 개질부로부터 개질된 수소를 공급받아 전력을 생산하는 고온형 연료전지를 포함하며, 상기 고온형 바이오가스 연료전지 시스템은 상기 고온형 연료전지에서 생성되는 폐열을 상기 외부개질기로 공급하여 상기 외부개질의 반응열로 이용하도록 하는 1차 폐열회수 공급부 및 상기 고온형 연료전지에서 생성되는 폐열을 상기 흡착부로 공급하여 상기 흡착부의 반응열로 이용하도록 하는 2차 폐열회수 공급부를 더 포함하며, 상기 고온형 바이오가스 연료전지 시스템은 상기 내부 및 외부 개질부로의 수증기 공급을 위한 수증기 공급부를 더 포함하고 상기 수증기 공급부는 상기 고온형 연료전지에서 발생되는 물 및 폐열 일부를 이용하여 수증기를 생성하는 것을 특징으로 하는 고온형 연료전지 발전용 바이오가스 전처리 융합 자원화 공정 시스템",
     "석탄 저장시설로부터 메탄가스의 회수 및 자원화 방법 및 시스템 [청구항1] 메탄가스 회수 시스템에 있어서, 석탄 저장시설 내부의 상단에 위치하여 메탄가스의 양을 검출하는 메탄가스 센서; 상기 메탄가스 센서에서 기설정된 수치 이상이 검출되는 경우, 메탄가스를 저장 탱크로 이송하는 압출 이송부;  상기 압출 이송부를 통해서 이송되는 메탄가스를 저장하는 저장 탱크; 및 상기 저장 탱크에 저장된 메탄가스를 정제하여 고순도의 메탄가스를 저장하는 고순도 가스 저장부; 를 포함하고, 상기 압출 이송부는, 상기 석탄 저장시설 내부의 상단에서 포집된 가스 및 분진 중에서 분진을 제거하기 위한 분진 제거용 드레인 밸브; 및 상기 드레인 밸브에는 수분이 충전되어, 포집된 가스가 수분을 통과하기 위한 압력을 공급하는 공급부;를 더 포함하는 것을 특징으로 하는, 메탄가스 회수 시스템",
     "내황성 촉매를 이용한 황-함유 탄화수소의 개질 [청구항1] 황함유 탄화수소 공급물을 증기 및 내황성 촉매와 300 ℃ 이상의 온도에서 소정의 시간 동안 접촉시켜 내황성 촉매가 황함유 탄화수소 공급물 중 황의 적어도 일부를 흡착하고 상기 공급물을 개질시켜, 황 저함량 개질물을 수집하는 단계; 및내황성 촉매와 산소함유 기체를 접촉시켜 흡착된 황의 적어도 일부를 내황성 촉매에서 탈착되는 황 산화물로 전환하는 단계를 포함하며, 여기서 상기 내황성 촉매는 백금 및 로듐 및 비-황화 담체의 혼합물로 이루어진 것인, 황함유 탄화수소의 개질 방법"],
    ["더미 패턴을 갖는 반도체 소자 및 그 형성방법 [청구항1] 패턴 형성영역 및 더미 영역을 포함하는 반도체 기판;상기 반도체 기판 상에 형성된 층간절연막;상기 층간절연막 위의 패턴 형성영역 상에 형성된 반도체층 패턴;상기 패턴 형성영역의 층간절연막 내에 배치되면서 상기 반도체층 패턴과 상기 반도체 기판을 연결하는 컨택플러그; 상기 더미 영역의 층간절연막 위에 형성되며 상기 패턴 형성영역의 단차를 완화시키는 더미 패턴;상기 더미 패턴 하부의 상기 층간절연막 내에 상기 반도체 기판과 연결되지 않게 형성되어 상기 더미 패턴이 이탈하지 않게 고정하는 더미 플러그를 포함하는 것을 특징으로 하는 더미 패턴을 갖는 반도체 소자",
    "반도체 기판의 상부에 식각 대상막을 형성하는 단계;상기 식각 대상막의 상부에 제1 및 제2 식각 보조막을 적층하는 단계;상기 제2 식각 보조막의 상부에 포토레지스트 패턴을 형성하는 단계;상기 포토레지스트 패턴을 식각 베리어로 이용한 식각 공정으로 상기 제1 및 제2 식각 보조막을 식각하여 제1 및 제2 식각 보조 패턴을 형성하는 단계;상기 제1 식각 보조 패턴의 측벽을 식각하는 단계; 및상기 제1 식각 보조 패턴을 식각 베리어로 이용한 식각 공정으로 상기 식각 대상막을 식각하는 단계를 포함하는 반도체 소자의 패턴 형성방법.",
    "본 발명의 실시예는 플렉서블 표시패널을 두 가지 이상의 형태를 안정적으로 유지하는 쌍안정(bistability)이 가능하도록 구현함으로써 두 가지 이상의 형태로 변경될 수 있는 플렉서블 표시장치에 관한 것이다. 본 발명의 일 실시예에 따른 플렉서블 표시장치는 하부 기판, 플라스틱 필름, 제1 및 제2 형태 변경 수단들을 포함한다. 상기 하부 기판은 적어도 두 가지의 형태를 안정적으로 유지하는 쌍안정이 가능한 물질로 이루어진다. 상기 플라스틱 기판은 상기 하부 기판 상에 배치되며, 화소 어레이가 형성된다. 상기 제1 형태 변경 수단은 상기 하부 기판을 제1 안정 상태로 변형하기 위해 상기 하부 기판의 일면에 배치된다. 상기 제2 형태 변경 수단은 제2 안정 상태로 변형하기 위해 상기 하부 기판의 일면의 반대면에 배치된다."],
    ["전기 자동차 폐배터리모듈 처리 방법 및 자원재활용 시스템 [청구항1] (S10) 다수의 셀(cell)이 내장된 폐배터리모듈을 5분 내지 20분 동안 액체 질소에 침지하여 급속 동결하는 단계; (S20) 상기 동결된 폐배터리모듈을 30초 내지 180초 동안 상온에 방치하는 단계; (S30) 상기 방치된 폐배터리모듈에 액체 질소를 30초, 60초, 또는 90초 간격으로 공급하면서 파쇄하는 단계; 및 (S40) 상기 파쇄물로부터 금속, 플라스틱, 분리막 및 셀(cell)의 전극활물질을 분리하는 단계;를 포함하는 전기 자동차의 폐배터리모듈을 처리하는 방법.",
     "커패시터 폐슬러지로부터 전극 소재 재생 방법 [청구항1]  (a) 커패시터 폐슬러지 액적을 생성하는 단계; (b) 상기 액적을 분무건조챔버에서 100 내지 200 ℃로 분무건조시켜 분말을 생성하는 단계; (c) 상기 분말을 열처리로에서 300 내지 400 ℃에서 열처리하는 단계; 및 (d) 상기 열처리된 분말을 200 내지 300 ℃에서 어닐링하는 단계;를 포함하는 것을 특징으로 하는, 커패시터 폐슬러지로부터 전극 소재 재생 방법",
     "본 발명은 폴리에틸렌테레프탈레이트 폐기물을 글리콜류 물질과 촉매 하에서 에스테르 교환 반응으로 해중합 하는 단량체 형성단계와, 증류 방법으로 단량체 형성단계에서 만들어진 해중합물에 남아있는 글리콜류 물질을 회수하는 제1 회수단계와, 글리콜류 물질이 회수된 해중합물을 단량체와 중합체로 분리 회수하는 제2 회수단계를 포함하여 이루어지며, 제2 회수단계의 세부 구성에 따라 환경오염 최소화, 에너지 절감, BHET 순도 상승, 공정 단순화 효과를 가지는 폴리에틸렌테레프탈레이트의 비스테레프탈레이트 분리 및 회수방법에 관한 것이다."]
]

gr.Interface(simcse, inputs, outputs, title=title, description=description, article=article, examples=examples).launch(share=True)