spaCy
English
Turkish
argumentation-analysis
fallacy-detection
rhetoric-analysis
nlp
bert
argument-structure
logical-reasoning
discourse-analysis
text-analysis
python
Instructions to use NextGenC/ETHOS with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- spaCy
How to use NextGenC/ETHOS with spaCy:
!pip install https://huggingface.co/NextGenC/ETHOS/resolve/main/ETHOS-any-py3-none-any.whl # Using spacy.load(). import spacy nlp = spacy.load("ETHOS") # Importing as module. import ETHOS nlp = ETHOS.load() - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
| # data_models.py | |
| from typing import List, Optional, Any | |
| from pydantic import BaseModel, Field | |
| class Finding(BaseModel): | |
| """Analiz sırasında bulunan genel bir bulguyu temsil eder.""" | |
| finding_type: str = Field(..., description="Bulgunun türü (örn. 'Fallacy', 'RhetoricalDevice', 'EvidenceStatus')") | |
| description: str = Field(..., description="Bulgunun kısa açıklaması") | |
| severity: Optional[str] = Field(None, description="Bulgunun ciddiyeti (örn. 'Low', 'Medium', 'High')") | |
| span_start: Optional[int] = Field(None, description="Bulgunun metindeki başlangıç karakter indeksi") | |
| span_end: Optional[int] = Field(None, description="Bulgunun metindeki bitiş karakter indeksi") | |
| details: Optional[dict[str, Any]] = Field(None, description="Bulguya özel ek detaylar") | |
| class ArgumentComponent(BaseModel): | |
| """Tespit edilen bir argüman bileşenini temsil eder (İddia, Gerekçe vb.).""" | |
| component_type: str = Field(..., description="Bileşenin türü (örn. 'Claim', 'Premise')") | |
| text: str = Field(..., description="Bileşenin tam metni") | |
| sentence_index: int = Field(..., description="Bileşenin bulunduğu cümlenin indeksi") | |
| span_start: int = Field(..., description="Bileşenin cümle içindeki başlangıç karakter indeksi") | |
| span_end: int = Field(..., description="Bileşenin cümle içindeki bitiş karakter indeksi") | |
| confidence: Optional[float] = Field(None, description="Tespitin güven skoru (0.0 - 1.0)") | |
| class SentenceInfo(BaseModel): | |
| """Tek bir cümle hakkındaki bilgileri içerir.""" | |
| text: str | |
| start_char: int | |
| end_char: int | |
| tokens: List[str] # Şimdilik basitçe token metinleri | |
| class AnalyzedText(BaseModel): | |
| """Tüm analiz sürecinin sonucunu içeren ana model.""" | |
| original_text: str | |
| processed_text: Optional[str] = None | |
| language: str = "en" | |
| sentences: List[SentenceInfo] = [] | |
| findings: List[Finding] = [] # Tüm bulgular burada toplanacak | |
| argument_components: List[ArgumentComponent] = [] | |
| analysis_summary: Optional[dict[str, str]] = Field(None, description="Analizin özet değerlendirmesi") # YENİ ALAN | |
| class Config: | |
| extra = 'forbid' |