File size: 754 Bytes
1eadb22
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
import gradio as gr
from transformers import pipeline

# Hugging Face'den modeli yükle
pipe = pipeline("text-classification", model="gokceuludogan/convbert-base-turkish-mc4-toxicity-uncased")

# Gradio arayüzü oluştur
def predict_toxicity(text):
    result = pipe(text)[0]
    toxicity_label = result['label']
    toxicity_score = result['score']
    return f"Toksisite: {toxicity_label}, Skor: {toxicity_score}"

iface = gr.Interface(
    fn=predict_toxicity,
    inputs=gr.inputs.Textbox(lines=5, label="Metin"),
    outputs="text",
    title="Türkçe Metin Toksisite Sınıflandırma",
    description="Bu model, Türkçe metinlerde toksisiteyi sınıflandırmak için eğitilmiştir. Lütfen bir metin girin ve sonucu görün."
)
iface.launch()