Update app.py

app.py

@@ -2,59 +2,59 @@ import gradio as gr
 from sentence_transformers.cross_encoder import CrossEncoder
 import numpy as np
 
-# Load the model
-# Replace "ALJIACHI/Mizan-Rerank-v1" with your actual model name
+# تحميل النموذج
+# استبدل "ALJIACHI/Mizan-Rerank-v1" باسم النموذج الفعلي الخاص بك
 model = CrossEncoder("ALJIACHI/Mizan-Rerank-v1")
 
 def rerank_texts(query, texts):
     """
-    Rerank a list of texts based on their relevance to the query.
+    إعادة ترتيب قائمة من النصوص بناءً على مدى صلتها بالاستعلام.
     
-    Args:
-        query (str): The search query
-        texts (str): Newline-separated texts to rank
+    المعاملات:
+        query (str): استعلام البحث
+        texts (str): نصوص مفصولة بسطر جديد للترتيب
     
-    Returns:
-        str: Formatted results with scores
+    العوائد:
+        str: النتائج المنسقة مع الدرجات
     """
-    # Split the input texts by newline
+    # تقسيم النصوص المدخلة حسب السطر الجديد
     text_list = [t.strip() for t in texts.split('\n') if t.strip()]
     
-    # Create sentence pairs
+    # إنشاء أزواج الجمل
     sentence_pairs = [[query, text] for text in text_list]
     
-    # Get scores from the model
+    # الحصول على الدرجات من النموذج
     scores = model.predict(sentence_pairs)
     
-    # Create results with ranks, scores, and texts
+    # إنشاء النتائج مع الترتيب والدرجات والنصوص
     results = [(score, text) for score, text in zip(scores, text_list)]
     
-    # Sort by score in descending order
+    # الترتيب حسب الدرجة بترتيب تنازلي
     results.sort(reverse=True)
     
-    # Format the output
+    # تنسيق المخرجات
     output = ""
     for i, (score, text) in enumerate(results, 1):
-        output += f"#{i} (Score: {score:.4f}): {text}\n\n"
+        output += f"#{i} (الدرجة: {score:.4f}): {text}\n\n"
     
     return output
 
-# Create Gradio interface
+# إنشاء واجهة Gradio
 demo = gr.Interface(
     fn=rerank_texts,
     inputs=[
-        gr.Textbox(label="Query", placeholder="Enter your search query here..."),
+        gr.Textbox(label="الاستعلام", placeholder="أدخل استعلام البحث هنا..."),
         gr.Textbox(
-            label="Texts to Rank", 
-            placeholder="Enter texts to rank, one per line...",
+            label="النصوص المراد ترتيبها", 
+            placeholder="أدخل النصوص المراد ترتيبها، نص واحد في كل سطر...",
             lines=10
         )
     ],
-    outputs=gr.Textbox(label="Ranked Results"),
-    title="Arabic Text Reranking Demo",
+    outputs=gr.Textbox(label="النتائج المرتبة"),
+    title="تطبيق إعادة ترتيب النصوص العربية",
     description=(
-        "This demo uses the Mizan-Rerank-v1 model to rank texts based on their relevance to a query. "
-        "Enter your query and a list of texts (one per line), and the model will rank them by relevance."
+        "يستخدم هذا التطبيق نموذج Mizan-Rerank-v1 لترتيب النصوص بناءً على مدى صلتها بالاستعلام. "
+        "أدخل استعلامك وقائمة من النصوص (نص واحد في كل سطر)، وسيقوم النموذج بترتيبها حسب الصلة."
     ),
     examples=[
         [
@@ -73,6 +73,6 @@ demo = gr.Interface(
     allow_flagging="never"
 )
 
-# Launch the demo
+# تشغيل التطبيق
 if __name__ == "__main__":
     demo.launch()