app.py

# Turkish Q&A with XLM-RoBERTa

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForQuestionAnswering, pipeline
import sentencepiece
import torch
import streamlit as st
import pandas as pd

text_1 = """Mustafa Kemal Atatürk, 1881 yılında Selanik'te Kocakasım Mahallesi, Islahhane Caddesi'ndeki üç katlı pembe evde doğdu. \
Babası Ali Rıza Efendi, annesi Zübeyde Hanım'dır. Baba tarafından dedesi Hafız Ahmet Efendi, 14-15. yüzyıllarda Konya ve Aydın'dan \
Makedonya'ya yerleştirilmiş Kocacık Yörüklerindendir. Annesi Zübeyde Hanım ise Selanik yakınlarındaki Langaza kasabasına yerleşmiş \
eski bir Türk ailesinin kızıdır. Ali Rıza Efendi, 1871 yılında Zübeyde Hanım'la evlendi. Atatürk'ün beş kardeşinden dördü küçük \
yaşlarda öldü, sadece Makbule (Atadan) Hanım 1956 yılına değin yaşadı."""


text_2 = """Dünya çapında 40 milyondan fazla insana bulaşan ve 1.1 milyondan fazla insanın ölümüne sebep olan \
corona virüsüne karşı Pfizer ile BioNTech'in geliştirdiği aşının ilk görüntüleri ortaya çıktı. Aşının fabrikadaki \
ilk görüntülerini değerlendiren Pfizer'ın Birleşik Krallık CEO'su, "Üretim bandında aşıyı görmek beni neşelendirdi" \
dedi. ABD merkezli çokuluslu ilaç şirketi Pfizer ile Türk bilim insanlarının kurduğu BioNTech’in geliştirdiği corona \
virüsü aşısında sona gelindi. Pfizer, paylaştığı video ile bütün dünyayı heyecanlandıran gelişmeyi duyurdu. Şirket, \
Belçika’daki Puurs’ta geliştirilen Covid-19 aşılarının seri üretim bandındaki üretim aşamasını uluslararası kamuoyu \
ile paylaştı. Almanya’nın Mainz kentinde Türk profesör Uğur Şahin ile eşi Özlem Türeci’nin kurduğu ve yönettiği \
biyoteknoloji şirketi BioNTech ile aşı sürecini sürdüren Pfizer’ın küçük şişelerde binlerce corona virüsü aşısı \
üretmeye başladığı belirtildi. Pfizer, aşının güvenli ve etkili olduğunun klinik olarak da kanıtlanması ve resmi \
mercilerden de onay alınması durumunda üretilen aşının dağıtılacağını duyurdu."""


question_list_1 = ["Mustafa Kemal hangi yıl doğdu?", 
                   "Mustafa Kemal'in dedesi kimdir?"]

question_list_2 = ["Corona virüsü dünya çapında kaç kişiye bulaştı?",
                   "BioNTech nerededir?" ]

st.set_page_config(layout="wide")

st.title("Turkish Q&A with Multilingual \
    XLM-RoBERTa Models")

model_list = ['alon-albalak/xlm-roberta-large-xquad',
             'deepset/xlm-roberta-large-squad2']

st.sidebar.header("Select Model")
model_checkpoint = st.sidebar.radio("", model_list)

st.sidebar.write("For details of models:")
st.sidebar.write("https://huggingface.co/alon-albalak")
st.sidebar.write("https://huggingface.co/deepset")

st.sidebar.write("For XQUAD Dataset:")
st.sidebar.write("https://huggingface.co/datasets/xquad")

st.subheader("Select Context and Question")
context_1 = st.text_area("Context #1", text_1, height=128)
context_2 = st.text_area("Context #2", text_2, height=128)
context_3 = st.text_area("New Context", value="", height=128)

context = st.radio("Select Context", ("Context #1", "Context #2", "New Context"))

if context == "Context #1":
    selected_context = context_1
    selected_question = st.radio("Select Question", question_list_1)
elif context == "Context #2":
    selected_context = context_2
    selected_question = st.radio("Select Question", question_list_2)
elif context == "New Context":
    selected_context = context_3
    selected_question = st.text_area("New Question", value="", height=64)

@st.cache_resource(allow_output_mutation=True)
def setModel(model_checkpoint):
    model = AutoModelForQuestionAnswering.from_pretrained(model_checkpoint)
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_checkpoint)
    return pipeline("question-answering", model=model, tokenizer=tokenizer)
        
Run_Button = st.button("Run", key=None)
if Run_Button == True:
    
    qna_pipeline = setModel(model_checkpoint)
    output = qna_pipeline(question=selected_question, context=selected_context)

    st.header("Answer")
    st.write(output)