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1
+ import os
2
+ import gradio as gr
3
+ import subprocess
4
+ import sys
5
+
6
+ def install(package):
7
+ subprocess.check_call([sys.executable, "-m", "pip", "install", package])
8
+
9
+ install("numpy")
10
+ install("torch")
11
+ install("transformers")
12
+ install("unidecode")
13
+
14
+ import numpy as np
15
+ import torch
16
+ from transformers import AutoTokenizer
17
+ from transformers import DistilBertForTokenClassification
18
+ from collections import Counter
19
+ from unidecode import unidecode
20
+ import string
21
+ import re
22
+
23
+ auth_token = os.environ.get("NEXT_IT_TOKEN")
24
+
25
+ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("osiria/blaze-it-ner", use_auth_token=auth_token)
26
+ model = DistilBertForTokenClassification.from_pretrained("osiria/blaze-it-ner", num_labels = 5, use_auth_token=auth_token)
27
+ device = torch.device("cpu")
28
+ model = model.to(device)
29
+ model.eval()
30
+
31
+ from transformers import pipeline
32
+ ner = pipeline('ner', model=model, tokenizer=tokenizer, device=-1)
33
+
34
+
35
+ header = '''--------------------------------------------------------------------------------------------------
36
+
37
+ <style>
38
+ .vertical-text {
39
+ writing-mode: vertical-lr;
40
+ text-orientation: upright;
41
+ background-color:red;
42
+ }
43
+ </style>
44
+ <center>
45
+ <body>
46
+ <span class="vertical-text" style="background-color:lightgreen;border-radius: 3px;padding: 3px;"> </span>
47
+ <span class="vertical-text" style="background-color:orange;border-radius: 3px;padding: 3px;"> D</span>
48
+ <span class="vertical-text" style="background-color:lightblue;border-radius: 3px;padding: 3px;">    E</span>
49
+ <span class="vertical-text" style="background-color:tomato;border-radius: 3px;padding: 3px;">    M</span>
50
+ <span class="vertical-text" style="background-color:lightgrey;border-radius: 3px;padding: 3px;"> O</span>
51
+ <span class="vertical-text" style="background-color:#CF9FFF;border-radius: 3px;padding: 3px;"> </span>
52
+ </body>
53
+ </center>
54
+ <br>
55
+ <center>(BETA)</center>
56
+
57
+ --------------------------------------------------------------------------------------------------'''
58
+
59
+
60
+ paragraph = '''<b>What's BLAZE-IT?</b>
61
+
62
+ This app is a demo of [BLAZE-IT](https://huggingface.co/osiria/blaze-it), a <b>lightweight</b> and <b>uncased</b> italian language model (<b>55M parameters</b> and <b>220MB</b> size). The model is here fine-tuned for named entity recognition on WikiNER (cross-validated F1 score of 89.53%) plus a custom, hand-crafted dataset of 3.500 manually annotated Wikipedia paragraphs.
63
+
64
+ This system is a beta version, and will improve over time. It can recognize entities of the following types (in order to make the most of the color-coding, it is recommended to use the light theme for the interface):
65
+
66
+ - <span style="background-color:lightgreen;border-radius: 3px;padding: 3px;"><b>ᴘᴇʀ</b> person</span>: names of persons
67
+ - <span style="background-color:orange;border-radius: 3px;padding: 3px;"><b>ʟᴏᴄ</b> location</span>: names of places
68
+ - <span style="background-color:lightblue;border-radius: 3px;padding: 3px;"><b>ᴏʀɢ</b> organization</span>: names of organizations
69
+ - <span style="background-color:tomato;border-radius: 3px;padding: 3px;"><b>ᴍɪsᴄ</b> miscellanea</span>: mixed type entities
70
+ - <span style="background-color:lightgrey;border-radius: 3px;padding: 3px;"><b>ᴅᴀᴛᴇ</b> date</span>: regex-based dates
71
+ - <span style="background-color:#CF9FFF;border-radius: 3px;padding: 3px;"><b>ᴛᴀɢ</b> tag</span>: most relevant entities, of any type
72
+
73
+ The <b>ᴍɪsᴄ</b> class has mixed nature, and it mainly covers names of events or products. Occasionally, entities of other classes might be labeled as <b>ᴍɪsᴄ</b> if the model is not confident enough about their identification.
74
+
75
+ The execution time in this app depends on the availability of the underlying cloud instance, and is not a reflection of the model inference time.
76
+ If unknown tokens are present in the text, they will interfere with the prediction, and the model may behave erratically. In that case, a warning sign will be displayed.
77
+ '''
78
+
79
+ maps = {"O": "NONE", "PER": "PER", "LOC": "LOC", "ORG": "ORG", "MISC": "MISC", "DATE": "DATE"}
80
+ reg_month = "(?:gennaio|febbraio|marzo|aprile|maggio|giugno|luglio|agosto|settembre|ottobre|novembre|dicembre|january|february|march|april|may|june|july|august|september|october|november|december)"
81
+ reg_date = "(?:\d{1,2}\°{0,1}|primo|\d{1,2}\º{0,1})" + " " + reg_month + " " + "\d{4}|"
82
+ reg_date = reg_date + reg_month + " " + "\d{4}|"
83
+ reg_date = reg_date + "\d{1,2}" + " " + reg_month
84
+ reg_date = reg_date + "\d{1,2}" + "(?:\/|\.)\d{1,2}(?:\/|\.)" + "\d{4}|"
85
+ reg_date = reg_date + "(?<=dal )\d{4}|(?<=al )\d{4}|(?<=nel )\d{4}|(?<=anno )\d{4}|(?<=del )\d{4}|"
86
+ reg_date = reg_date + "\d{1,5} a\.c\.|\d{1,5} d\.c\."
87
+ map_punct = {"’": "'", "«": '"', "»": '"', "”": '"', "“": '"', "–": "-", "$": ""}
88
+ unk_tok = 9005
89
+
90
+ merge_th_1 = 0.8
91
+ merge_th_2 = 0.4
92
+ min_th = 0.6
93
+
94
+ def extract(text):
95
+
96
+ text = text.strip()
97
+ for mp in map_punct:
98
+ text = text.replace(mp, map_punct[mp])
99
+ text = re.sub("\[\d+\]", "", text)
100
+
101
+ warn_flag = False
102
+
103
+ res_total = []
104
+ out_text = ""
105
+
106
+ for p_text in text.split("\n"):
107
+
108
+ if p_text:
109
+
110
+ toks = tokenizer.encode(p_text)
111
+ if unk_tok in toks:
112
+ warn_flag = True
113
+
114
+ res_orig = ner(p_text, aggregation_strategy = "first")
115
+ res_orig = [el for r, el in enumerate(res_orig) if len(el["word"].strip()) > 1]
116
+ res = []
117
+
118
+ for r, ent in enumerate(res_orig):
119
+ if r > 0 and ent["score"] < merge_th_1 and ent["start"] <= res[-1]["end"] + 1 and ent["score"] <= res[-1]["score"]:
120
+ res[-1]["word"] = res[-1]["word"] + " " + ent["word"]
121
+ res[-1]["score"] = merge_th_1*(res[-1]["score"] > merge_th_2)
122
+ res[-1]["end"] = ent["end"]
123
+ elif r < len(res_orig) - 1 and ent["score"] < merge_th_1 and res_orig[r+1]["start"] <= ent["end"] + 1 and res_orig[r+1]["score"] > ent["score"]:
124
+ res_orig[r+1]["word"] = ent["word"] + " " + res_orig[r+1]["word"]
125
+ res_orig[r+1]["score"] = merge_th_1*(res_orig[r+1]["score"] > merge_th_2)
126
+ res_orig[r+1]["start"] = ent["start"]
127
+ else:
128
+ res.append(ent)
129
+
130
+ res = [el for r, el in enumerate(res) if el["score"] >= min_th]
131
+
132
+ dates = [{"entity_group": "DATE", "score": 1.0, "word": p_text[el.span()[0]:el.span()[1]], "start": el.span()[0], "end": el.span()[1]} for el in re.finditer(reg_date, p_text, flags = re.IGNORECASE)]
133
+ res.extend(dates)
134
+ res = sorted(res, key = lambda t: t["start"])
135
+ res_total.extend(res)
136
+
137
+ chunks = [("", "", 0, "NONE")]
138
+
139
+ for el in res:
140
+ if maps[el["entity_group"]] != "NONE":
141
+ tag = maps[el["entity_group"]]
142
+ chunks.append((p_text[el["start"]: el["end"]], p_text[chunks[-1][2]:el["end"]], el["end"], tag))
143
+
144
+ if chunks[-1][2] < len(p_text):
145
+ chunks.append(("END", p_text[chunks[-1][2]:], -1, "NONE"))
146
+ chunks = chunks[1:]
147
+
148
+ n_text = []
149
+
150
+ for i, chunk in enumerate(chunks):
151
+
152
+ rep = chunk[0]
153
+
154
+ if chunk[3] == "PER":
155
+ rep = '<span style="background-color:lightgreen;border-radius: 3px;padding: 3px;"><b>ᴘᴇʀ</b> ' + chunk[0] + '</span>'
156
+ elif chunk[3] == "LOC":
157
+ rep = '<span style="background-color:orange;border-radius: 3px;padding: 3px;"><b>ʟᴏᴄ</b> ' + chunk[0] + '</span>'
158
+ elif chunk[3] == "ORG":
159
+ rep = '<span style="background-color:lightblue;border-radius: 3px;padding: 3px;"><b>ᴏʀɢ</b> ' + chunk[0] + '</span>'
160
+ elif chunk[3] == "MISC":
161
+ rep = '<span style="background-color:tomato;border-radius: 3px;padding: 3px;"><b>ᴍɪsᴄ</b> ' + chunk[0] + '</span>'
162
+ elif chunk[3] == "DATE":
163
+ rep = '<span style="background-color:lightgrey;border-radius: 3px;padding: 3px;"><b>ᴅᴀᴛᴇ</b> ' + chunk[0] + '</span>'
164
+
165
+ n_text.append(chunk[1].replace(chunk[0], rep))
166
+
167
+ n_text = "".join(n_text)
168
+ if out_text:
169
+ out_text = out_text + "<br>" + n_text
170
+ else:
171
+ out_text = n_text
172
+
173
+
174
+ tags = [el["word"] for el in res_total if el["entity_group"] not in ['DATE', None]]
175
+ cnt = Counter(tags)
176
+ tags = sorted(list(set([el for el in tags if cnt[el] > 1])), key = lambda t: cnt[t]*np.exp(-tags.index(t)))[::-1]
177
+ tags = [" ".join(re.sub("[^A-Za-z0-9\s]", "", unidecode(tag)).split()) for tag in tags]
178
+ tags = ['<span style="background-color:#CF9FFF;border-radius: 3px;padding: 3px;"><b>ᴛᴀɢ </b> ' + el + '</span>' for el in tags]
179
+ tags = " ".join(tags)
180
+
181
+ if tags:
182
+ out_text = out_text + "<br><br><b>Tags:</b> " + tags
183
+
184
+ if warn_flag:
185
+ out_text = out_text + "<br><br><b>Warning ⚠️:</b> Unknown tokens detected in text. The model might behave erratically"
186
+
187
+ return out_text
188
+
189
+
190
+
191
+ init_text = '''l'agenzia spaziale europea, nota internazionalmente con l'acronimo esa dalla denominazione inglese european space agency, è un'agenzia internazionale fondata nel 1975 incaricata di coordinare i progetti spaziali di 22 paesi europei. il suo quartier generale si trova a parigi in francia, con uffici a mosca, bruxelles, washington e houston.
192
+ attualmente il direttore generale dell'agenzia è l'austriaco josef aschbacher, il quale ha sostituito il tedesco johann-dietrich wörner il primo marzo 2021.
193
+
194
+ lo spazioporto dell'esa è il centre spatial guyanais a kourou, nella guyana francese, un sito scelto, come tutte le basi di lancio, per via della sua vicinanza con l'equatore. durante gli ultimi anni il lanciatore ariane 5 ha consentito all'esa di raggiungere una posizione di primo piano nei lanci commerciali e l'esa è il principale concorrente della nasa nell'esplorazione spaziale.
195
+
196
+ le missioni scientifiche dell'esa hanno le loro basi al centro europeo per la ricerca e la tecnologia spaziale (estec) di noordwijk, nei paesi bassi. il centro europeo per le operazioni spaziali (esoc), di darmstadt in germania, è responsabile del controllo dei satelliti esa in orbita. [...]
197
+
198
+ l'agenzia spaziale italiana (asi) venne fondata nel 1988 per promuovere, coordinare e condurre le attività spaziali in italia. opera in collaborazione con il ministero dell'università e della ricerca scientifica e coopera in numerosi progetti con entità attive nella ricerca scientifica e nelle attività commerciali legate allo spazio. internazionalmente l'asi fornisce la delegazione italiana per l'agenzia spaziale europea e le sue sussidiarie.'''
199
+
200
+ init_output = extract(init_text)
201
+
202
+
203
+
204
+
205
+ with gr.Blocks() as interface:
206
+
207
+ with gr.Row():
208
+ gr.Markdown(header)
209
+ with gr.Row():
210
+ with gr.Column():
211
+ gr.Markdown(paragraph)
212
+ with gr.Column():
213
+ incipit = gr.Markdown("<b>Highlighted entities<b>")
214
+ entities = gr.Markdown(init_output)
215
+
216
+
217
+ with gr.Row():
218
+ with gr.Column():
219
+ text = gr.Text(label="Extract entities", lines = 10, value = init_text)
220
+ with gr.Column():
221
+ gr.Examples([["aristotele nacque nel 384 a.c. o nel 383 a.c. a stagira, l'attuale stavro, colonia greca situata nella parte nord-orientale della penisola calcidica della tracia. si dice che il padre, nicomaco, sia vissuto presso aminta iii, re dei macedoni, prestandogli i servigi di medico e di amico. aristotele, come figlio del medico reale, doveva pertanto risiedere nella capitale del regno di macedonia"],
222
+ ["mi chiamo edoardo, vivo a roma e lavoro per l'agenzia spaziale italiana, nella missione prisma"],
223
+ ["wikipedia è un'enciclopedia online a contenuto libero, collaborativa, multilingue e gratuita, nata nel 2001, sostenuta e ospitata dalla wikimedia foundation, un'organizzazione non a scopo di lucro statunitense. lanciata da jimmy wales e larry sanger il 15 gennaio 2001, inizialmente nell'edizione in lingua inglese, nei mesi successivi ha aggiunto edizioni in numerose altre lingue"]],
224
+ inputs=[text])
225
+ with gr.Row():
226
+ button = gr.Button("Extract").style(full_width=False)
227
+
228
+ with gr.Row():
229
+ with gr.Column():
230
+ gr.Markdown("<center>The input examples in this demo are extracted from https://it.wikipedia.org</center>")
231
+
232
+ button.click(extract, inputs=[text], outputs = [entities])
233
+
234
+
235
+ interface.launch()