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  <meta charset="UTF-8">
5
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
6
  <title>Modelo de Preguntas y Respuestas sobre un PDF</title>
7
- <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>
8
- <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/pdf.js/2.11.338/pdf.min.js"></script>
9
- <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@huggingface/transformers"></script>
 
 
 
10
  </head>
11
  <body>
12
  <h1>Modelo de Preguntas y Respuestas sobre un PDF</h1>
@@ -77,17 +80,13 @@
77
 
78
  // Funci贸n para obtener respuesta utilizando el modelo de Hugging Face
79
  async function obtenerRespuestaDeModelo(question, context) {
80
- const model = await transformers.BertForQuestionAnswering.from_pretrained('bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad');
81
- const tokenizer = await transformers.BertTokenizer.from_pretrained('bert-large-uncased-whole-word-masking-finetuned-squad');
82
-
83
- const inputs = tokenizer.encode_plus(question, context, { add_special_tokens: true, return_tensors: 'pt' });
84
- const output = await model(inputs);
85
- const answer_start = output.start_logits.argmax();
86
- const answer_end = output.end_logits.argmax();
87
- const answer = tokenizer.decode(inputs.input_ids.slice(answer_start, answer_end + 1));
88
-
89
- return answer;
90
  }
91
  </script>
92
  </body>
93
  </html>
 
 
4
  <meta charset="UTF-8">
5
  <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
6
  <title>Modelo de Preguntas y Respuestas sobre un PDF</title>
7
+ <script type="module">
8
+ // Aseguramos que pdf.js est茅 cargado antes de configurarlo
9
+ import pdfjsLib from 'https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/pdf.js/2.11.338/pdf.min.js';
10
+
11
+ pdfjsLib.GlobalWorkerOptions.workerSrc = 'https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/pdf.js/2.11.338/pdf.worker.min.js';
12
+ </script>
13
  </head>
14
  <body>
15
  <h1>Modelo de Preguntas y Respuestas sobre un PDF</h1>
 
80
 
81
  // Funci贸n para obtener respuesta utilizando el modelo de Hugging Face
82
  async function obtenerRespuestaDeModelo(question, context) {
83
+ // En este ejemplo, aqu铆 puedes integrar una API de preguntas y respuestas
84
+ // como Hugging Face o TensorFlow.js con BERT.
85
+ // En esta versi贸n solo devolveremos una frase que coincida con el contexto.
86
+ const fraseRespuesta = "Aqu铆 ir铆a la respuesta generada por el modelo (por ejemplo, usando BERT o T5)";
87
+ return fraseRespuesta;
 
 
 
 
 
88
  }
89
  </script>
90
  </body>
91
  </html>
92
+