Update app.py

app.py

@@ -54,7 +54,7 @@ except Exception as e:
     _initial_logs.append(f"❌ LLM yüklenirken kritik hata: {e}")
     gen_pipe = None
     IS_LLM_ENABLED = False
-    _initial_logs.append("⚠️ LLM boru hattı devre dışı bırakıldı. Uygulama sadece temel NER yapacaktır.")
+    _initial_logs.append("⚠️ LLM devre dışı bırakıldı. Uygulamayı sadece Standart NER yapacaktır.")
 
 _initial_logs.append("✅ Modeller Hazır!")
 
@@ -65,7 +65,7 @@ _initial_logs.append("✅ Modeller Hazır!")
 # ... (Wikipedia Fonksiyonu)
 wikipedia.set_lang("tr")
 def get_wiki_summary(term):
-    """Wikipedia'dan bir terim için özet bilgi çeker (otomatik öneri ile)."""
+    """Wikipedia'dan bir terim için özet bilgi çekme."""
     try:
         page = wikipedia.page(term, auto_suggest=True, redirect=True)
         return wikipedia.summary(page.title, sentences=3, auto_suggest=False)
@@ -76,12 +76,12 @@ def get_wiki_summary(term):
             Exception):
         return None
 
-# --- LLM ile Etiket Rafine Etme Fonksiyonu ---
+# --- LLM ile Etiket Güncelleme Fonksiyonu ---
 def refine_label_with_llm(entity_text, wiki_context, custom_label_definitions):
-    """LLM kullanarak MISC etiketini özel etiketlerden biriyle rafine eder."""
+    """LLM kullanarak MISC etiketini özel etiketlerden biriyle değiştirme."""
     
     if not IS_LLM_ENABLED or gen_pipe is None:
-        return "MISC", "LLM devre dışı olduğu için rafine edilemedi."
+        return "MISC", "LLM devre dışı olduğu için güncellenemedi."
 
     refinable_labels = {k: v for k, v in custom_label_definitions.items() if k not in ["PER", "LOC", "ORG", "MISC"]}
     label_definitions_str = "\n".join(
@@ -304,14 +304,28 @@ def process_ner_request(text, progress=gr.Progress()):
         
         if final_results:
             color_map = {
-                "PER": "background-color: #f8c291;", "ORG": "background-color: #b3c99f;", "LOC": "background-color: #a2c4c9;",
+                "PER": "background-color: #f8c291;",
+                "ORG": "background-color: #b3c99f;",
+                "LOC": "background-color: #a2c4c9;",
                 "MISC": "background-color: #fef08a; font-weight: bold;", 
-                "DATE": "background-color: #e5ccff;", "TIME": "background-color: #d1d5db;", "MONEY": "background-color: #fcd34d;",
-                "QUANTITY": "background-color: #bfdbfe;", "PERCENT": "background-color: #99f6e4;", "NORP": "background-color: #fbcfe8;",
-                "LAW": "background-color: #f0abfc;", "EVENT": "background-color: #a7f3d0;", "BOOK": "background-color: #ffedd5;",
-                "MOVIE": "background-color: #c7d2fe;", "SONG": "background-color: #e9d5ff;", "ART": "background-color: #bae6fd;",
-                "AWARD": "background-color: #fee2e2;", "PRODUCT": "background-color: #ffc999;", "SOFTWARE": "background-color: #d1fae5;",
-                "ORG_SUB": "background-color: #ccfbf1;", "LANGUAGE": "background-color: #fef9c3;", "TITLE": "background-color: #fecaca;",
+                "DATE": "background-color: #e5ccff;",
+                "TIME": "background-color: #d1d5db;",
+                "MONEY": "background-color: #fcd34d;",
+                "QUANTITY": "background-color: #bfdbfe;",
+                "PERCENT": "background-color: #99f6e4;",
+                "NORP": "background-color: #fbcfe8;",
+                "LAW": "background-color: #f0abfc;",
+                "EVENT": "background-color: #a7f3d0;",
+                "BOOK": "background-color: #ffedd5;",
+                "MOVIE": "background-color: #c7d2fe;",
+                "SONG": "background-color: #e9d5ff;",
+                "ART": "background-color: #bae6fd;",
+                "AWARD": "background-color: #fee2e2;",
+                "PRODUCT": "background-color: #ffc999;",
+                "SOFTWARE": "background-color: #d1fae5;",
+                "ORG_SUB": "background-color: #ccfbf1;",
+                "LANGUAGE": "background-color: #fef9c3;",
+                "TITLE": "background-color: #fecaca;",
                 "CYBER": "background-color: #dbeafe;"
             }
             
@@ -372,9 +386,9 @@ def process_ner_request(text, progress=gr.Progress()):
 iface = gr.Interface(
     fn=process_ner_request,
     inputs=gr.Textbox(lines=5, placeholder="Metin giriniz...", label="Giriş Metni"),
-    outputs=[gr.HTML(label="İşlem Logları"), gr.HTML(label="Zenginleştirilmiş NER Sonuçları")], 
-    title="Gelişmiş İnce Taneli NER (23 Etiket - RAG/LLM Destekli) v2.0 - GPU Optimize",
-    description="Bu uygulama, Hugging Face Spaces'te GPU kullanacak şekilde optimize edilmiştir. LLM, **bfloat16 ve 4-bit kuantizasyon** ile yüklenerek hem hız hem de bellek verimliliği artırılmıştır. RAG/LLM rafine etme süreci SADECE MISC etiketleri için çalıştırılır.",
+    outputs=[gr.HTML(label="İşlem Logları"), gr.HTML(label="Güncellenmiş NER Sonuçları")], 
+    title="NER-Project v1",
+    description="1to20forMISC",
     examples=[ 
         ["Milli Eğitim Bakanlığı'na bağlı Lise Birimleri, 2024 Türkiye Kupası etkinliğine katılacak ve %15 indirim uygulayacak."],
         ["General Vural, Türkçe dilini kullanan Türk askerlerini, https://example.com üzerinden uyardı. 'Hürriyet Kasidesi' eserini okudu."],