kufur_algilama / app.py
xhash's picture
Create app.py
1eadb22 verified
raw
history blame
754 Bytes
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()