| import gradio as gr | |
| from sentence_transformers import SentenceTransformer | |
| # Modeli yükle | |
| model = SentenceTransformer('ytu-ce-cosmos/turkish-e5-large') | |
| # Sorgu ve belge arasındaki benzerlik skorunu hesaplayan fonksiyon | |
| def find_similarity(query, document): | |
| # Sorgu ve belgenin gömülü temsillerini oluştur | |
| query_embedding = model.encode(query) | |
| document_embedding = model.encode(document) | |
| # Benzerlik hesapla | |
| similarity_score = (query_embedding @ document_embedding.T) * 100 | |
| return f"Benzerlik Skoru: {similarity_score[0][0]:.2f}%" | |
| # Gradio arayüzü oluştur | |
| iface = gr.Interface( | |
| fn=find_similarity, | |
| inputs=["text", "text"], | |
| outputs="text", | |
| live=True | |
| ) | |
| # Uygulamayı başlat | |
| iface.launch() | |