Change output's label's name + Fix the examples (khứ_hồi -> khứ hồi)

app.py

@@ -62,15 +62,15 @@ def ner(text):
       
   return {'text': text, 'entities': output}, text
 
-examples = ['tôi cần thuê à tôi muốn bay một chuyến khứ_hồi từ đà_nẵng đến đà_lạt', 
-            'giá vé một_chiều à không khứ_hồi từ đà_nẵng đến vinh dưới 2 triệu đồng giá vé khứ_hồi từ quy nhơn đến vinh dưới 3 triệu đồng giá vé khứ_hồi từ buôn_ma_thuột đến quy nhơn à đến vinh dưới 4 triệu rưỡi', 
-            'cho tôi biết các chuyến bay đến đà_nẵng vào ngày 12 mà không ngày 14 tháng sáu',
-            'những chuyến bay nào khởi_hành từ thành_phố hồ_chí_minh bay đến frankfurt mà nối chuyến ở singapore và hạ_cánh trước 10 giờ ý tôi là 9 giờ tối'
+examples = ['tôi cần thuê à tôi muốn bay một chuyến khứ hồi từ đà nẵng đến đà lạt', 
+            'giá vé một chiều à không khứ hồi từ đà nẵng đến vinh dưới 2 triệu đồng giá vé khứ hồi từ quy nhơn đến vinh dưới 3 triệu đồng giá vé khứ hồi từ buôn ma thuột đến quy nhơn à đến vinh dưới 4 triệu rưỡi', 
+            'cho tôi biết các chuyến bay đến đà nẵng vào ngày 12 mà không ngày 14 tháng sáu',
+            'những chuyến bay nào khởi hành từ thành phố hồ chí minh bay đến frankfurt mà nối chuyến ở singapore và hạ cánh trước 10 giờ ý tôi là 9 giờ tối'
 ] 
 
 demo = gr.Interface(ner, 
                     gr.Textbox(label='Text', placeholder="Enter sentence here..."),
-                    outputs=[gr.HighlightedText(label='Highlighted Output'), gr.Textbox(label='RDR-Segmented sentence(Preprocessed before input to model)')],
+                    outputs=[gr.HighlightedText(label='Highlighted Output'), gr.Textbox(label='Word-Segmentation Preprocessing')],
                     examples=examples,
                     title="Disfluency Detection",
                     description="This is an easy-to-use built in Gradio for desmontrating a NER System that identifies disfluency-entities in \