Update app.py

app.py

@@ -169,8 +169,6 @@ def analyze_cv(file):
 💻 Prasmes: {skill_score}/20 ({skills})
 🌐 Valodas: {lang_score}/20 ({languages})
 
-🤖 Vārdu atpazīšana: XLM-RoBERTa NER (Latv. valoda)
-"""
     except Exception as e:
         return f"❌ Kļūda apstrādājot failu: {str(e)}"
 
@@ -179,11 +177,17 @@ demo = gr.Interface(
     fn=analyze_cv,
     inputs=gr.File(label="Ielādējiet CV failu", file_types=['.pdf', '.docx', '.txt']),
     outputs=gr.Textbox(label="Analīzes rezultāti", lines=25),
-    title="📄 CV Automatīskās Analīzes Sistēma (AR NER)",
-    description="""✨ **JAUNS**: Integrēta XLM-RoBERTa NER valodas modeļa atpazīšana!
-
 Augšupielādējiet CV failu (PDF, DOCX vai TXT), un sistēma automatīski analizēs:
-- 👤 Personīgo informāciju **(UZLABOTS ar NER)**
+
+- 🧑 Personīgo informāciju
+- 💼 Darba pieredzi
+- 🎓 Izglītību
+- 🌐 Valodu prasmes
+- 📦 Tehniskās prasmes
+
+**Rezultāti tiek vērtēti 100 punktu skalā**
+""",
+- 👤 Personīgo informāc
 - 💼 Darba pieredzi
 - 🎓 Izglītību
 - 🌐 Valodu prasmes
@@ -191,8 +195,6 @@ Augšupielādējiet CV failu (PDF, DOCX vai TXT), un sistēma automatīski anali
 
 **Rezultāti tiek vērtēti 100 punktu skalā**
 
-🤖 **NER modelis**: Davlan/xlm-roberta-base-ner-hrl (atbalsta latviešu valodu)
-"""
 )
 
 if __name__ == "__main__":