Update app.py

app.py

@@ -1,25 +1,20 @@
 import gradio as gr
-from transformers import pipeline
+from simpletransformers.ner import NERModel 
 import string
-import torch
 
-def ner(text):
-    
-    model = torch.hub.load(repo_or_dir='bgk/siparis', model='siparis') 
+
+model = NERModel(
+        "albert",  #roberta
+        "bgk/lodosalberttr",
+        use_cuda=False
+    )
+def ner(text, model):
     trans_table = text.maketrans('', '', string.punctuation)
-    text = text.translate(trans_table)
+    text = " ".join(text.translate(trans_table).split())
+    text = text.lower()
+    prediction, model_output = model.predict([text])
 
-    text=text.lower()
-    
-    prediction= model.predict([text])
-    filtered_output = [[{v: k} for d in sublist for k, v in d.items() if v.startswith("B-")] for sublist in prediction]
-    entities = []
-    for sublist in filtered_output:
-        for d in sublist:
-            for k, v in d.items():
-                label = k.split("-")[1]
-                entities.append((label, v))
-    return entities
+    return prediction
 
 demo = gr.Interface(fn=ner, inputs=gr.Textbox(lines=5, placeholder='Enter your input here'), outputs=gr.Textbox(lines=10, placeholder='Sipariş dökümü'),examples=['İki pide ve iki büyük ayran istiyorum, kapıda nakit öderim, evime yollayın...' , 'Bir mantı, iki döner, üç mevsim salata, bir kola ve iki sprite istiyorum, iş yerime gönderin' ],
     title="Söyle Gelsin", description="Yemek siparişi uygulamamızı kullanabilirsiniz...")