File size: 5,331 Bytes
6752be4
 
 
 
 
 
 
 
 
8492287
6752be4
 
 
8492287
6752be4
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
ab4833b
321218f
 
6752be4
 
 
 
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
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
import sys
import time

import gradio as gr

from nemo import __version__ as nemo_version
from nemo.collections.nlp.models import PunctuationCapitalizationModel

# Config
model_name = "dchaplinsky/punctuation_uk_bert"
concurrency_limit = 5

# Load the model
model = PunctuationCapitalizationModel.from_pretrained(model_name)

examples = [
    "тема про яку не люблять говорити офіційні джерела у генштабі і міноборони це хімічна зброя окупанти вже тривалий час використовують хімічну зброю заборонену",
    "всіма конвенціями якщо спочатку це були гранати з дронів то тепер фіксують випадки застосування",
    "хімічних снарядів причому склад отруйної речовони різний а отже й наслідки для наших військових теж різні",
    "використовує на фронті все що має і хімічна зброя не вийняток тож з чим маємо справу розбиралася марія моганисян",
    "двох тисяч випадків застосування росіянами боєприпасів споряджених небезпечними хімічними речовинами",
    "на всі писані норми марія моганисян олександр моторний спецкор марафон єдині новини",
]

title = "Restore Punctuation and Capitalization for Ukrainian"

# https://www.tablesgenerator.com/markdown_tables
authors_table = """
## Authors

Follow them on social networks and **contact** if you need any help or have any questions:

| <img src="https://avatars.githubusercontent.com/u/7875085?v=4" width="100"> **Yehor Smoliakov** |
|-------------------------------------------------------------------------------------------------|
| https://t.me/smlkw in Telegram                                                                  |
| https://x.com/yehor_smoliakov at X                                                              |
| https://github.com/egorsmkv at GitHub                                                           |
| https://huggingface.co/Yehor at Hugging Face                                                    |
| or use [email protected]                                                                       |
""".strip()

description_head = f"""
# {title}

## Overview

This space uses https://huggingface.co/dchaplinsky/punctuation_uk_bert model.

Paste the text you want to enhance.
""".strip()

description_foot = f"""
{authors_table}
""".strip()

enhanced_text_value = """
Enhanced text will appear here.

Choose **an example** below the Enhance button or paste **your text**.
""".strip()

tech_env = f"""
#### Environment

- Python: {sys.version}
""".strip()

tech_libraries = f"""
#### Libraries

- nemo: {nemo_version}
- gradio: {gr.__version__}
""".strip()


def inference(text, progress=gr.Progress()):
    if not text:
        raise gr.Error("Please paste your text.")

    gr.Info("Starting enhancing", duration=2)

    progress(0, desc="Enhancing...")

    results = []

    sentences = [
        text,
    ]

    for sentence in progress.tqdm(sentences, desc="Enhancing...", unit="sentence"):
        sentence = sentence.strip()

        if len(sentence) == 0:
            continue

        t0 = time.time()

        predictions = model.add_punctuation_capitalization([sentence])

        if not predictions:
            predictions = "-"

        elapsed_time = round(time.time() - t0, 2)

        enhanced_text = "\n".join(predictions)

        if sentence != enhanced_text:
            enhanced_text = enhanced_text.strip()
            results.append(
                {
                    "sentence": sentence,
                    "enhanced_text": enhanced_text,
                    "elapsed_time": elapsed_time,
                }
            )

    gr.Info("Finished!", duration=2)

    result_texts = []

    for result in results:
        result_texts.append(f'> {result["enhanced_text"]}')
        result_texts.append("\n")

    sum_elapsed_text = sum([result["elapsed_time"] for result in results])
    result_texts.append(f"Elapsed time: {sum_elapsed_text} seconds")

    return "\n".join(result_texts)


demo = gr.Blocks(
    title=title,
    analytics_enabled=False,
    theme=gr.themes.Base(),
)

with demo:
    gr.Markdown(description_head)

    gr.Markdown("## Usage")

    with gr.Row():
        text = gr.Textbox(label="Text", autofocus=True, max_lines=1)
        enhanced_text = gr.Textbox(
            label="Enhanced text",
            placeholder=enhanced_text_value,
            show_copy_button=True,
        )

    gr.Button("Enhance").click(
        inference,
        concurrency_limit=concurrency_limit,
        inputs=text,
        outputs=enhanced_text,
    )

    with gr.Row():
        gr.Examples(label="Choose an example", inputs=text, examples=examples)

    gr.Markdown(description_foot)

    gr.Markdown("### Gradio app uses:")
    gr.Markdown(tech_env)
    gr.Markdown(tech_libraries)

if __name__ == "__main__":
    demo.queue()
    demo.launch()