from simpletransformers.classification import ClassificationModel
import gradio as gr
import pandas as pd
import numpy as np



def predict(text):
    model_path = "/content/drive/MyDrive/bert_model"
    model = ClassificationModel('bert', model_path, use_cuda=False)
    prediction, _ = model.predict([text])
    return result_predict(prediction[0])

def result_predict(num):
    if num == 4:
        return 'OTHER'
    elif num == 1:
        return 'RACIST'
    elif num == 0:
        return 'INSULT'
    elif num == 3:
        return 'PROFANITY'
    elif num == 2:
        return 'SEXIST'

# Gradio arayüzünü oluştur
iface = gr.Interface(
    fn=predict,  # Kullanıcıdan alınan metni modelinize ileten fonksiyon
    inputs=gr.Textbox(),  # Kullanıcıdan metin girişi alın
    outputs=gr.Textbox(),  # Model çıktısını görüntülemek için metin kutusu
    live=True,
    title='Yorum Tespiti',
    css='''span{text-transform: uppercase} p{text-align: center}'''
)

# Gradio arayüzünü başlat
iface.launch()