Feature Extraction
sentence-transformers
spaCy
English
Turkish
scientific-text-analysis
concept-extraction
network-analysis
natural-language-processing
knowledge-graphs
temporal-analysis
networkx
pyvis
pdf-processing
Instructions to use NextGenC/ChronoSense with libraries, inference providers, notebooks, and local apps. Follow these links to get started.
- Libraries
- sentence-transformers
How to use NextGenC/ChronoSense with sentence-transformers:
from sentence_transformers import SentenceTransformer model = SentenceTransformer("NextGenC/ChronoSense") sentences = [ "The weather is lovely today.", "It's so sunny outside!", "He drove to the stadium." ] embeddings = model.encode(sentences) similarities = model.similarity(embeddings, embeddings) print(similarities.shape) # [3, 3] - spaCy
How to use NextGenC/ChronoSense with spaCy:
!pip install https://huggingface.co/NextGenC/ChronoSense/resolve/main/ChronoSense-any-py3-none-any.whl # Using spacy.load(). import spacy nlp = spacy.load("ChronoSense") # Importing as module. import ChronoSense nlp = ChronoSense.load() - Notebooks
- Google Colab
- Kaggle
File size: 1,118 Bytes
64b5d29 | 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 | # reset_status.py
import pandas as pd
# storage modülünü doğru import etmek için src'yi sys.path'e ekleyebilir veya PYTHONPATH ayarlayabiliriz.
# En kolayı çalıştırmadan önce PYTHONPATH ayarlamak veya geçici olarak sys.path'e eklemek.
import sys
from pathlib import Path
sys.path.insert(0, str(Path(__file__).parent))
from src.data_management.storage import load_dataframe, save_dataframe, DOC_COLUMNS
print("Doküman durumları 'added' olarak sıfırlanıyor...")
df = load_dataframe('documents', DOC_COLUMNS)
if not df.empty:
# Sadece işlenmiş veya hata almış olanları sıfırla
reset_mask = df['status'].str.startswith('processed', na=False) | df['status'].str.contains('failed', na=False)
if reset_mask.any():
df.loc[reset_mask, 'status'] = 'added'
save_dataframe(df, 'documents')
print(f"{reset_mask.sum()} dokümanın durumu 'added' olarak sıfırlandı.")
else:
print("Durumu sıfırlanacak doküman bulunamadı ('processed' veya 'failed' durumunda olan).")
else:
print("Doküman DataFrame'i bulunamadı veya boş.") |