Update app.py

app.py

@@ -1,4 +1,3 @@
-
 import streamlit as st
 from transformers import pipeline, AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification, AutoModelForCausalLM
 import pandas as pd
@@ -70,10 +69,14 @@ if Run_Button and input_text != "":
         st.dataframe(df)
     elif task == "Metin Analizi":
         output = pipeline_model(input_text)
-        entities = [{"Word": e['word'], "Entity": e['entity_group'], "Score": e['score']} for e in output]
-        df = pd.DataFrame(entities)
-        st.subheader("Tanımlanan Varlıklar")
-        st.dataframe(df)
+        # Çıktı formatına göre anahtar isimlerini düzenleyin
+        try:
+            entities = [{"Word": e.get('word', 'N/A'), "Entity": e.get('entity', 'N/A'), "Score": e.get('score', 'N/A')} for e in output]
+            df = pd.DataFrame(entities)
+            st.subheader("Tanımlanan Varlıklar")
+            st.dataframe(df)
+        except Exception as e:
+            st.error(f"Bir hata oluştu: {e}")
     elif task == "Metin Oluşturma":
         output = pipeline_model(input_text, max_length=100, num_return_sequences=1)
         st.subheader("Oluşturulan Metin")