File size: 1,378 Bytes
7355fc4 03e2140 3ab3af5 7355fc4 3845016 7355fc4 a6d2392 7355fc4 3845016 7355fc4 3845016 7355fc4 3845016 7355fc4 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 |
import gradio as gr
import pandas as pd
import csv
from transformers import pipeline
# Modeli yükle
model = pipeline("question-answering", model="savasy/bert-base-turkish-squad")
# Soru-cevap fonksiyonu
def answer_question(file, question):
try:
if file is None:
return "Lütfen önce bir CSV dosyası yükleyin."
# Dosyayı aç ve CSV olarak yükle, hatalı satırları atla
df = pd.read_csv(file.name, encoding='ISO-8859-1', sep=';', on_bad_lines='skip', quoting=csv.QUOTE_NONE)
# CSV verisini metne dönüştür
context = df.to_string(index=False)
# Hugging Face pipeline kullanarak soru-cevap yap
result = model(question=question, context=context)
answer = result["answer"]
score = result["score"]
return f"Yanıt: {answer}\n(Güven skoru: {score:.2f})"
except Exception as e:
return f"Hata: {e}"
# Gradio arayüzü
demo = gr.Interface(
fn=answer_question,
inputs=[
gr.File(label="📂 CSV Dosyası", file_types=[".csv"]),
gr.Textbox(label="💬 Soru", placeholder="Örn: Kişinin yaşı nedir?")
],
outputs="text",
title="🧠 Türkçe Soru-Cevap Chatbot",
description="Yüklediğiniz CSV dosyasına göre sorular sorabilirsiniz. Model: savasy/bert-base-turkish-squad"
)
if __name__ == "__main__":
demo.launch()
|