import gradio as gr import pandas as pd from examples.common import NLP NLP.add_pipe("dbpedia_spotlight", config={'dbpedia_rest_endpoint': 'https://dbpedia-spotlight.dsd.sztaki.hu/hu', 'overwrite_ents': False}) def process(text: str) -> pd.DataFrame: doc = NLP(text) return pd.DataFrame([{"Text": ent.text, "Resource": ent.kb_id_, "Similarity Score": ent._.dbpedia_raw_result['@similarityScore']} for ent in doc.spans["dbpedia_spotlight"]]) EXAMPLES = [ "A Mátrix című sci-fi film Keanu Reeves, Laurence Fishburne, Carrie-Anne Moss, Joe Pantoliano és Hugo Weaving főszereplésével.", "Egyik pillanatról a másikra eltűnt a nemrég bevezetett HBO Max felületéről több sajátgyártású sorozat, köztük az Aranyélet mindhárom évada és A besúgó összes része.", "A Netflix felületén elérhető magyar szinkronnal A kiábrándult királylány, ahol a főszereplő magyarhangja Csifó Dorina." ] demo = gr.Interface( fn=process, inputs=gr.Textbox(value=EXAMPLES[0], lines=10, label="Input text", show_label=True), outputs=gr.DataFrame(label="DBpedia Spotlight Annotations", show_label=False, max_cols=2, max_rows=10), examples=EXAMPLES, cache_examples=False, )