File size: 17,497 Bytes
ea8a569
27cd89f
ab2661e
08725fa
e7df576
08725fa
ab2661e
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
cc65c80
ab2661e
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
ea8a569
 
ab2661e
 
 
 
 
 
 
 
ea8a569
 
 
 
ab2661e
 
ea8a569
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
ab2661e
 
 
 
 
ea8a569
b7668f2
97bd2de
ea8a569
 
b7668f2
 
ea8a569
 
46a2952
b7668f2
ea8a569
ab2661e
 
b7668f2
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
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
198
199
200
201
202
203
204
205
206
207
208
209
210
211
212
213
214
215
216
217
218
219
220
221
222
223
224
225
226
227
228
229
230
231
232
233
234
235
236
237
238
239
240
241
242
243
244
245
246
247
248
249
250
251
252
253
254
255
256
257
258
259
260
261
262
263
264
265
266
267
268
269
270
271
272
273
274
275
276
277
278
279
280
281
282
283
284
from annotated_text import annotated_text, parameters, annotation
from razdel import tokenize
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification, pipeline
import streamlit as st
import torch

# add the caching decorator and use custom text for spinner
@st.cache_resource(show_spinner = "Loading the model...")

def label_text(text):
	if text != "":
		tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("yeshpanovrustem/xlm-roberta-large-ner-kazakh")
		model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained("yeshpanovrustem/xlm-roberta-large-ner-kazakh")
		nlp = pipeline("ner", model = model, tokenizer = tokenizer)

		labels_dict = {0: 'O', 
				   1: 'B-ADAGE', 
				   2: 'I-ADAGE', 
				   3: 'B-ART', 
				   4: 'I-ART', 
				   5: 'B-CARDINAL', 
				   6: 'I-CARDINAL', 
				   7: 'B-CONTACT', 
				   8: 'I-CONTACT', 
				   9: 'B-DATE', 
				   10: 'I-DATE', 
				   11: 'B-DISEASE', 
				   12: 'I-DISEASE', 
				   13: 'B-EVENT', 
				   14: 'I-EVENT', 
				   15: 'B-FACILITY', 
				   16: 'I-FACILITY', 
				   17: 'B-GPE', 
				   18: 'I-GPE', 
				   19: 'B-LANGUAGE', 
				   20: 'I-LANGUAGE', 
				   21: 'B-LAW', 
				   22: 'I-LAW', 
				   23: 'B-LOCATION', 
				   24: 'I-LOCATION', 
				   25: 'B-MISCELLANEOUS', 
				   26: 'I-MISCELLANEOUS', 
				   27: 'B-MONEY', 
				   28: 'I-MONEY', 
				   29: 'B-NON_HUMAN', 
				   30: 'I-NON_HUMAN', 
				   31: 'B-NORP', 
				   32: 'I-NORP', 
				   33: 'B-ORDINAL', 
				   34: 'I-ORDINAL', 
				   35: 'B-ORGANISATION', 
				   36: 'I-ORGANISATION', 
				   37: 'B-PERSON', 
				   38: 'I-PERSON', 
				   39: 'B-PERCENTAGE', 
				   40: 'I-PERCENTAGE', 
				   41: 'B-POSITION', 
				   42: 'I-POSITION', 
				   43: 'B-PRODUCT', 
				   44: 'I-PRODUCT', 
				   45: 'B-PROJECT', 
				   46: 'I-PROJECT', 
				   47: 'B-QUANTITY', 
				   48: 'I-QUANTITY', 
				   49: 'B-TIME', 
				   50: 'I-TIME'}

		single_sentence_tokens = [_.text for _ in list(tokenize(text))]
		tokenized_input = tokenizer(single_sentence_tokens, is_split_into_words = True, return_tensors = "pt")
		tokens = tokenized_input.tokens()
		output = model(**tokenized_input).logits
		predictions = torch.argmax(output, dim = 2)

		# convert label IDs to label names
		word_ids = tokenized_input.word_ids(batch_index = 0)
		previous_word_id = None
		labels = []
		for token, word_id, prediction in zip(tokens, word_ids, predictions[0].numpy()):
		#         # Special tokens have a word id that is None. We set the label to -100 so they are
		#         # automatically ignored in the loss function.
			if word_id is None or word_id == previous_word_id:
				continue
			elif word_id != previous_word_id:
				labels.append(labels_dict[prediction])
			previous_word_id = word_id
		assert len(single_sentence_tokens) == len(labels), "Mismatch between input token and label sizes!"

		sentence_tokens = []
		sentence_labels = []

		token_list = []
		label_list = []

		previous_token = ""
		previous_label = ""

		for token, label in zip(single_sentence_tokens, labels):
		    current_token = token
		    current_label = label
		    
		    # starting loop
		    if previous_label == "":
		        previous_token = current_token
		        previous_label = current_label
		        
		    # collecting compound named entities
		    elif (previous_label.startswith("B-")) and (current_label.startswith("I-")):
		        token_list.append(previous_token)
		        label_list.append(previous_label)
		    elif (previous_label.startswith("I-")) and (current_label.startswith("I-")):
		        token_list.append(previous_token)
		        label_list.append(previous_label)
		    elif (previous_label.startswith("I-")) and (not current_label.startswith("I-")):
		        token_list.append(previous_token)
		        label_list.append(previous_label)
		        sentence_tokens.append(token_list)
		        sentence_labels.append(label_list)
		        token_list = []
		        label_list = []
		    # collecting single named entities:
		    elif (not previous_label.startswith("I-")) and (not current_label.startswith("I-")):
		        token_list.append(previous_token)
		        label_list.append(previous_label)
		        sentence_tokens.append(token_list)
		        sentence_labels.append(label_list)
		        token_list = []
		        label_list = []
		    previous_token = current_token
		    previous_label = current_label
		token_list.append(previous_token)
		label_list.append(previous_label)
		sentence_tokens.append(token_list)
		sentence_labels.append(label_list)

		output = []
		for sentence_token, sentence_label in zip(sentence_tokens, sentence_labels):
		    if len(sentence_label[0]) > 1:
		        if len(sentence_label) > 1:
		            output.append((" ".join(sentence_token), sentence_label[0].split("-")[1]))
		        else:
		            output.append((sentence_token[0], sentence_label[0].split("-")[1]))
		    else:
		        # output.append((sentence_token[0], sentence_label[0]))
		        output.append(sentence_token[0])

		modified_output = []
		for element in output:
			if not isinstance(element, tuple):
				if element.isalnum():
					modified_output.append(' ' + element + ' ')
				else:
					modified_output.append(' ' + element + ' ')
			else:
				tuple_first = f" {element[0]} "
				tuple_second = element[1]
				new_tuple = (tuple_first, tuple_second)
				modified_output.append(new_tuple)
	else:
		return st.markdown("<p id = 'warning'>EN: PLEASE INSERT YOUR TEXT<br>ҚАЗ: МӘТІНДІ ОРНАЛАСТЫРЫҢЫЗ<br>РУС: ВСТАВЬТЕ ТЕКСТ</p>", unsafe_allow_html = True)
	return annotated_text(modified_output)

#########################
#### CREATE SIDEBAR #####
#########################

with open("style.css") as f:
	css = f.read()

languages = ['🇬🇧', '🇰🇿', '🇷🇺']

language = st.sidebar.radio("", options = languages, horizontal = True)

st.sidebar.markdown(f'<style>{css}</style>', unsafe_allow_html = True)

if language == languages[0]:
	st.sidebar.markdown("<h1>Kazakh NER</h1>", unsafe_allow_html = True)
	st.sidebar.markdown("<h2>Named entity classes</h2>", unsafe_allow_html = True)

	with st.sidebar.expander("ADAGE"): st.write("Well-known Kazakh proverbs and sayings")
	with st.sidebar.expander("ART"): st.write("Titles of books, songs, television programmes, etc.")
	with st.sidebar.expander("CARDINAL"): st.write("Cardinal numbers, including whole numbers, fractions, and decimals")
	with st.sidebar.expander("CONTACT"): st.write("Addresses, emails, phone numbers, URLs")
	with st.sidebar.expander("DATE"): st.write("Dates or periods of 24 hours or more")
	with st.sidebar.expander("DISEASE"): st.write("Diseases or medical conditions")
	with st.sidebar.expander("EVENT"): st.write("Named events and phenomena")
	with st.sidebar.expander("FACILITY"): st.write("Names of man-made structures")
	with st.sidebar.expander("GPE"): st.write("Names of geopolitical entities")
	with st.sidebar.expander("LANGUAGE"): st.write("Named languages")
	with st.sidebar.expander("LAW"): st.write("Named legal documents")
	with st.sidebar.expander("LOCATION"): st.write("Names of geographical locations other than GPEs")
	with st.sidebar.expander("MISCELLANEOUS"): st.write("Entities of interest but hard to assign a proper tag to")
	with st.sidebar.expander("MONEY"): st.write("Monetary values")
	with st.sidebar.expander("NON_HUMAN"): st.write("Names of pets, animals or non-human creatures")
	with st.sidebar.expander("NORP"): st.write("Adjectival forms of GPE and LOCATION; named religions, etc.")
	with st.sidebar.expander("ORDINAL"): st.write("Ordinal numbers, including adverbials")
	with st.sidebar.expander("ORGANISATION"): st.write("Names of companies, government agencies, etc.")
	with st.sidebar.expander("PERCENTAGE"): st.write("Percentages")
	with st.sidebar.expander("PERSON"): st.write("Names of persons")
	with st.sidebar.expander("POSITION"): st.write("Names of posts and job titles")
	with st.sidebar.expander("PRODUCT"): st.write("Names of products")
	with st.sidebar.expander("PROJECT"): st.write("Names of projects, policies, plans, etc.")
	with st.sidebar.expander("QUANTITY"): st.write("Length, distance, etc. measurements")
	with st.sidebar.expander("TIME"): st.write("Times of day and time duration less than 24 hours")

elif language == languages[1]:
	st.sidebar.markdown("<h1>Атаулы мәндерді анықтау</h1>", unsafe_allow_html = True)
	st.sidebar.markdown("<h2>Атаулы мән түрлері</h2>", unsafe_allow_html = True)

	with st.sidebar.expander("ADAGE >> НАҚЫЛ СӨЗ"): st.write("Қазақ мақал-мәтелдері")
	with st.sidebar.expander("ART >> ТУЫНДЫ"): st.write("Өнер туындылары, теледидар бағдарламалары, ғылыми мәтіндер атаулары")
	with st.sidebar.expander("CARDINAL >> ЕСЕПТІК САН"): st.write("Бүтін сандар мен (ондық) бөлшектер")
	with st.sidebar.expander("CONTACT >> БАЙЛАНЫС ДЕРЕКТЕРІ"): st.write("Мекенжайлар, телефон нөмірлері, сілтемелер және электрондық пошта адрестері")
	with st.sidebar.expander("DATE >> ДАТА"): st.write("Даталар, күндер, апталар, айлар, атауы бар белгілі кезеңдер, мезгілдер, жылдар")
	with st.sidebar.expander("DISEASE >> АУРУ"): st.write("Ауру немесе бұзылу атаулары")
	with st.sidebar.expander("EVENT >> ОҚИҒА"): st.write("Атауы бар оқиғалар мен табиғи құбылыстар")
	with st.sidebar.expander("FACILITY >> ҚҰРЫЛЫС"): st.write("Адам қолымен жасалынған құрылымдардың атаулары")
	with st.sidebar.expander("GPE >> ГӘС"): st.write("Географиялық әкімшілік бірліктерінің атаулары")
	with st.sidebar.expander("LANGUAGE >> ТІЛ"): st.write("Тіл атаулары")
	with st.sidebar.expander("LAW >> ЗАҢ"): st.write("Заңдастырылған құжаттар атаулары")
	with st.sidebar.expander("LOCATION >> МЕКЕН"): st.write("GPE атаулы мәніне жатпайтын географиялық нысандардың атаулары")
	with st.sidebar.expander("MISCELLANEOUS >> АРАЛАС"): st.write("Атаулы мәнді анықтауға қиыншылық тудыратын сөздер, фразалар")
	with st.sidebar.expander("MONEY >> АҚША БІРЛІГІ"): st.write("Құрамында сан және ақша бірлігі айқын берілген фразалар.")
	with st.sidebar.expander("NON_HUMAN >> АДАМ ЕМЕС"): st.write("Жануарлардың және ойдан шығарылған жануар-кейіпкерлердің лақап аттары")
	with st.sidebar.expander("NORP >> ҰДСҚ"): st.write("GPE және LOCATION атаулы мәндеріне қатыстылықты білдіретін сөздер")
	with st.sidebar.expander("ORDINAL >> РЕТТІК САН"): st.write("Реттік сандар және реттік сандардан құрылған сын есімдер мен қыстырма сөздер")
	with st.sidebar.expander("ORGANISATION >> ҰЙЫМ"): st.write("Ұйым атаулары")
	with st.sidebar.expander("PERCENTAGE >> ПАЙЫЗ"): st.write("Құрамында сан және пайыз, процент сөздері немесе % белгісі бар фразалар")
	with st.sidebar.expander("PERSON >> АДАМ"): st.write("Адам есімі, фамилиясы, әкесінің аты")
	with st.sidebar.expander("POSITION >> ОРЫН"): st.write("Адамның белгілі бір ұйымның иерархиялық жүйесіндегі орны немесе атқаратын қызметі")
	with st.sidebar.expander("PRODUCT >> ӨНІМ"): st.write("Өнім атаулары")
	with st.sidebar.expander("PROJECT >> ЖОБА"): st.write("Жобалар, жоспарлар, бастамалар, стратегиялардың атаулары")
	with st.sidebar.expander("QUANTITY >> ӨЛШЕМ"): st.write("Құрамында сан және өлшем бірлігі айқын берілген фразалар")
	with st.sidebar.expander("TIME >> УАҚЫТ"): st.write("Бір тәуліктен қысқа кезеңдер")

elif language == languages[2]:
	st.sidebar.markdown("<h1>Распознавание именованных сущностей</h1>", unsafe_allow_html = True)
	st.sidebar.markdown("<h2>Именованные сущности</h2>", unsafe_allow_html = True)

	with st.sidebar.expander("ADAGE >> ПОСЛОВИЦА"): st.write("Известные казахские пословицы и поговорки")
	with st.sidebar.expander("ART >> ИСКУССТВО"): st.write("Названия книг, песен, телевизионных и радиопрограмм и др.")
	with st.sidebar.expander("CARDINAL >> КОЛИЧ. ЧИСЛ."): st.write("Количественные числительные (целые числа, дроби и десятичные дроби)")
	with st.sidebar.expander("CONTACT >> КОНТ. ДАННЫЕ"): st.write("Адреса, номера телефонов, URL-адреса и др")
	with st.sidebar.expander("DATE >> ДАТА"): st.write("Даты или периоды, продолжительность которых составляет 24 часа и более")
	with st.sidebar.expander("DISEASE >> БОЛЕЗНЬ"): st.write("Названия болезней, заболеваний, различных расстройств и недомоганий")
	with st.sidebar.expander("EVENT >> СОБЫТИЕ"): st.write("Названия мероприятий и природных явлений")
	with st.sidebar.expander("FACILITY >> СООРУЖЕНИЕ"): st.write("Названия зданий и сооружений, созданных руками человека")
	with st.sidebar.expander("GPE >> ГПС"): st.write("Названия геополитических объектов")
	with st.sidebar.expander("LANGUAGE >> ЯЗЫК"): st.write("Наименования и самоназвания языков")
	with st.sidebar.expander("LAW >> ЗАКОН"): st.write("Наименования юридических документов")
	with st.sidebar.expander("LOCATION >> МЕСТО"): st.write("Названия географических местоположений, отличных от GPE")
	with st.sidebar.expander("MISCELLANEOUS >> РАЗНОЕ"): st.write("Сущности, представляющие сложность при классификации")
	with st.sidebar.expander("MONEY >> ДЕНЬГИ"): st.write("Номинал и наименования денежных единиц")
	with st.sidebar.expander("NON_HUMAN >> НЕЧЕЛОВЕК"): st.write("Имена и клички домашних животных, зверей, вымышленных созданий")
	with st.sidebar.expander("NORP >> НОРП"): st.write("Прилагательные, образованные от сущностей GPE и LOCATION")
	with st.sidebar.expander("ORDINAL >> ПОРЯД. ЧИСЛ."): st.write("Порядковые числительные")
	with st.sidebar.expander("ORGANISATION >> ОРГАНИЗАЦИЯ"): st.write("Наименования компаний, правительственных учреждений и т. д.")
	with st.sidebar.expander("PERCENTAGE >> ПРОЦЕНТ"): st.write("Обозначение процентных соотношений")
	with st.sidebar.expander("PERSON >> ЧЕЛОВЕК"): st.write("Имена людей")
	with st.sidebar.expander("POSITION >> ДОЛЖНОСТЬ"): st.write("Наименования должностей")
	with st.sidebar.expander("PRODUCT >> ПРОДУКТ"): st.write("Названия продуктов/изделий различных видов производства")
	with st.sidebar.expander("PROJECT >> ПРОЕКТ"): st.write("Наименования проектов, планов, стратегий, кампаний, референдумов и др")
	with st.sidebar.expander("QUANTITY >> ВЕЛИЧИНА"): st.write("Наименования единиц измерения (длина, расстояние, вес, напряжение, др.)")
	with st.sidebar.expander("TIME >> ВРЕМЯ"): st.write("Обозначение времени, продолжительность которого менее 24 часов")


######################
#### CREATE FORM #####
######################

if language == languages[0]:
	text_field = st.text_area('Insert your text here')
	submit = st.button("Submit", type = 'primary')
	st.markdown('Press **Submit** to have your text labelled')
elif language == languages[1]:
	text_field = st.text_area('Мәтінді орналастырыңыз')
	submit = st.button("Анықтау", type = "primary")
	st.markdown('Мәтінді белгілеу үшін **Анықтау** батырмасын басыңыз')
elif language == languages[2]:
	text_field = st.text_area('Вставьте текст')
	submit = st.button("Распознать", type = "primary")
	st.markdown('Нажмите кнопку **Распознать**, чтобы разметить текст')

if submit:
	label_text(text_field)