Update app.py

app.py

@@ -2,9 +2,8 @@ import requests
 import streamlit as st
 import streamlit.components.v1 as components
 
-respuesta = ""
-def semanticComparativeClassification(): 
-    global respuesta
+st.session_state.respuesta = ""
+def semanticComparativeClassification():  
     API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/symanto/sn-xlm-roberta-base-snli-mnli-anli-xnli"
     headers = {"Authorization": "Bearer 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"}
     #API_URL = "https://api-inference.huggingface.co/models/Maite89/Roberta_finetuning_semantic_similarity_stsb_multi_mt"
@@ -52,10 +51,10 @@ def semanticComparativeClassification():
 
     if output[sentenceindex] < 0.3 :
         st.write("No tengo respuesta para esto, ¿me lo explicas mejor o te pongo en contacto con un humano?") 
-        respuesta = "No tengo respuesta para esto, ¿me lo explicas mejor o te pongo en contacto con un humano?"
+        st.session_state.respuesta = "No tengo respuesta para esto, ¿me lo explicas mejor o te pongo en contacto con un humano?"
     else:
         st.write("Hablamos de ", str(sentences[sentenceindex])) 
-        respuesta = str(sentences[sentenceindex])
+        st.session_state.respuesta = str(sentences[sentenceindex])
      
 
 
@@ -67,4 +66,6 @@ st.session_state.response = ""
 st.title('Reconocimiento semántico')
 title = st.text_input('Pregunta', 'Hazme una pregunta', on_change=semanticComparativeClassification,key='mytext')
 
-st.write('Respuesta: ', respuesta)
+my_area = st.text_area(
+    "Respuesta: ", value=st.session_state.respuesta, height=2000
+)