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@@ -3,6 +3,8 @@ from transformers import T5ForConditionalGeneration, T5Tokenizer
 from difflib import SequenceMatcher
 import gradio as gr
 
+# Sample Input
+sample_input = '''BRILLAT SAVARIN - Physilogie du goût ou méditations de gastronomie tarnscendante : ouvrage thé0r1qu3, historique et à l’order du jour, déidé aux g45tr00m35 parisiens par un professeur. - 4e éd. - Paris, Just Tessire, 1834. - 2 vol., 384 p. ; 403 p. ; 22 cm. R35 XIX 260 y'''
 # Load the model and tokenizer
 model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("./finetuned_t5_ocr_ppm_v2")
 tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("./finetuned_t5_ocr_ppm_v2")
@@ -41,7 +43,7 @@ def process_text(ocr_input):
 # Gradio UI
 demo = gr.Interface(
     fn=process_text,
-    inputs=gr.Textbox(lines=10, label="Paste Noisy OCR Text"),
+    inputs=gr.Textbox(lines=10, label="Paste Noisy OCR Text",value = sample_input),
     outputs=[
         gr.Textbox(label="Cleaned (Corrected) Text"),
         gr.HTML(label="Highlighted Corrections (Red = original, Green = correction)")