apak commited on
Commit
487ec47
·
verified ·
1 Parent(s): 3297216

Update app.py

Browse files
Files changed (1) hide show
  1. app.py +2 -2
app.py CHANGED
@@ -55,9 +55,9 @@ def refine_label_with_llm(entity_text, full_sentence, wiki_context, custom_label
55
 
56
  SİSTEMATİK CoT ADIMLARI:
57
  Adım 1: Wikipedia'dan gelen bilgileri ("{wiki_context}") analiz et. Varlığın temel niteliğini (ödül mü, yazılım mı, sanat eseri mi ya da ürün mü? vb.) belirle.
58
- Adım 2: Belirlediğin nitelikleri yukarıdaki ETİKET TANIMLARI listesindeki 'TANIM' ve 'ANAHTARLAR' alanlarıyla karşılaştır.
59
  Adım 3: En yüksek anlamsal benzerliğe sahip etiketi RAG sonucu olarak seç. Eğer Wikipedia bilgisi yetersizse, orijinal cümledeki ("{full_sentence}") fiil ve niteleyicilere (örn: "ödülü","filmi","yazdı","işletim sistemi") odaklan.
60
- Adım 4: Kararını somut kanıtlara dayandır. Eğer hiçbir etiket ETİKET TANIMLARI listesine uyum sağlanamazsa MISC değerini koru.
61
 
62
  FEW-SHOT ÖRNEKLERİ:
63
 
 
55
 
56
  SİSTEMATİK CoT ADIMLARI:
57
  Adım 1: Wikipedia'dan gelen bilgileri ("{wiki_context}") analiz et. Varlığın temel niteliğini (ödül mü, yazılım mı, sanat eseri mi ya da ürün mü? vb.) belirle.
58
+ Adım 2: Belirlediğin nitelikleri yukarıdaki {label_rules} listesindeki 'TANIM' ve 'ANAHTARLAR' alanlarıyla karşılaştır.
59
  Adım 3: En yüksek anlamsal benzerliğe sahip etiketi RAG sonucu olarak seç. Eğer Wikipedia bilgisi yetersizse, orijinal cümledeki ("{full_sentence}") fiil ve niteleyicilere (örn: "ödülü","filmi","yazdı","işletim sistemi") odaklan.
60
+ Adım 4: Kararını somut kanıtlara dayandır. Eğer hiçbir etiket {label_rules} listesine uyum sağlanamazsa MISC değerini koru.
61
 
62
  FEW-SHOT ÖRNEKLERİ:
63