Update app.py

app.py

@@ -24,7 +24,7 @@ def cvt2cls(data):
     return data
 ner_tags = {0: 'B-chỗ để xe', 1: 'B-con người', 2: 'B-công việc', 3: 'B-cơ sở vật chất', 4: 'B-dự án', 5: 'B-lương', 6: 'B-môi trường làm việc', 7: 'B-ot/thời gian', 8: 'B-văn phòng', 9: 'B-đãi ngộ', 10: 'I-chỗ để xe', 11: 'I-con người', 12: 'I-công việc', 13: 'I-cơ sở vật chất', 14: 'I-dự án', 15: 'I-lương', 16: 'I-môi trường làm việc', 17: 'I-ot/thời gian', 18: 'I-văn phòng', 19: 'I-đãi ngộ', 20: 'O'}
 topic_tags = {0: 'chỗ để xe', 1: 'con người', 2: 'công việc', 3: 'cơ sở vật chất', 4: 'dự án', 5: 'lương', 6: 'môi trường làm việc', 7: 'ot/thời gian', 8: 'văn phòng', 9: 'đãi ngộ'}
-config = RobertaConfig.from_pretrained("nam194/ner", num_labels=20)
+config = RobertaConfig.from_pretrained("nam194/ner", num_labels=21)
 tokenizer_topic = AutoTokenizer.from_pretrained("nam194/ner", use_fast=False) 
 model_topic = PhoBertLstmCrf.from_pretrained("nam194/ner", config=config, from_tf=False).to(device)
 model_topic.resize_token_embeddings(len(tokenizer_topic))