adding ( text = text.replace("đà ", " đà") )

app.py

@@ -56,6 +56,9 @@ import gradio as gr
 def ner(text):
   text = " ".join(rdrsegmenter.word_segment(text))
     
+  # Some words in lowercase like "đà nẵng" will get error (due to vncorenlp)
+  text = text.replace("đà ", " đà")    
+    
   output = my_classifier(text)
   for entity in output:
     entity['entity'] = entity.pop('entity_group')
@@ -77,7 +80,6 @@ def ner(text):
   text = text.replace("_", " ")
   fluency_sentence = fluency_sentence.replace("_", " ")
     
-      
   return {'text': text, 'entities': output}, fluency_sentence
 
 examples = ['Tôi cần thuê à tôi muốn bay một chuyến khứ hồi từ Đà Nẵng đến Đà Lạt',