Update app.py

app.py

@@ -1,73 +1,73 @@
-import streamlit as st
-from random import random
-import pandas as pd
-from transformers import pipeline
-
-#-----------------------FUNCTIONS-----------------------
-# Đọc và xử lý dữ liệu
-@st.cache
-def load_data(file_path):
-    df = pd.read_csv(file_path)
-    return df
-
-# Đề xuất chủ đề sử dụng Zero-shot classification
-def suggest_topics(text, classifier, topics):
-    prediction = classifier(text, topics)
-    return prediction["labels"][0]
-
-# Thiết lập pipeline cho zero-shot classification
-classifier = pipeline("zero-shot-classification", model="facebook/bart-large-mnli")
-
-# Các chủ đề có thể
-possible_topics = ["Kinh tế", "Du lịch", "Giao tiếp", "Công nghệ", "Giáo dục"]
-
-# Load data
-data_path = "Toeic.csv"
-df = load_data(data_path)
-
-
-#----------------------------------Frontend--------------------------------
-# Giao diện người dùng
-st.markdown("<h1 style='text-align: center;'>Chương trình ôn tập từ vựng Toeic</h1>", unsafe_allow_html=True)
-st.markdown("<h3 style='text-align: center;'>Dành cho bé iu của anh<3</h3>", unsafe_allow_html=True)
-
-# Thêm thanh bên để chọn chế độ ôn tập
-mode = st.sidebar.selectbox(
-    "Chọn chế độ ôn tập:",
-    ["Flashcard", "Trắc nghiệm", "Thử thách tốc độ", "Ôn tập theo chủ đề", "Kiểm tra"]
-)
-
-# Hiển thị flashcards
-if mode == "Flashcard":
-    st.subheader("Flashcard Từ vựng")
-    word = st.selectbox("Chọn từ:", df["Từ vựng"])
-    if st.button("Hiện nghĩa"):
-        definition = df[df["Từ vựng"] == word]["Nghĩa"].values[0]
-        st.write("Nghĩa của từ:", definition)
-
-# Trắc nghiệm
-elif mode == "Trắc nghiệm":
-    st.subheader("Trắc nghiệm")
-    questions = df.sample(5)
-    correct_answers = 0
-    for i, row in questions.iterrows():
-        options = df["Nghĩa"].sample(3).tolist() + [row["Nghĩa"]]
-        shuffled_options = random.sample(options, len(options))
-        user_answer = st.radio(f"{row['Từ vựng']} có nghĩa là gì?", options=shuffled_options, key=i)
-        if st.button("Kiểm tra", key=i):
-            if user_answer == row["Nghĩa"]:
-                st.success("Đúng!")
-                correct_answers += 1
-            else:
-                st.error("Sai!")
-    st.write(f"Điểm của bạn: {correct_answers}/5")
-
-# Cập nhật chủ đề nếu cần
-if st.button("Cập nhật Chủ đề cho Từ Vựng"):
-    for i, row in df.iterrows():
-        if pd.isna(row["Chủ đề"]):
-            df.at[i, "Chủ đề"] = suggest_topics(row["Từ vựng"], classifier, possible_topics)
-    df.to_csv(data_path, index=False)
-    st.success("Đã cập nhật chủ đề cho từ vựng!")
-
+import streamlit as st
+from random import random
+import pandas as pd
+from transformers import pipeline
+
+#-----------------------FUNCTIONS-----------------------
+# Đọc và xử lý dữ liệu
+@st.cache_data
+def load_data(file_path):
+    df = pd.read_csv(file_path)
+    return df
+
+# Đề xuất chủ đề sử dụng Zero-shot classification
+def suggest_topics(text, classifier, topics):
+    prediction = classifier(text, topics)
+    return prediction["labels"][0]
+
+# Thiết lập pipeline cho zero-shot classification
+classifier = pipeline("zero-shot-classification", model="facebook/bart-large-mnli")
+
+# Các chủ đề có thể
+possible_topics = ["Kinh tế", "Du lịch", "Giao tiếp", "Công nghệ", "Giáo dục"]
+
+# Load data
+data_path = "Toeic.csv"
+df = load_data(data_path)
+
+
+#----------------------------------Frontend--------------------------------
+# Giao diện người dùng
+st.markdown("<h1 style='text-align: center;'>Chương trình ôn tập từ vựng Toeic</h1>", unsafe_allow_html=True)
+st.markdown("<h3 style='text-align: center;'>Dành cho bé iu của anh<3</h3>", unsafe_allow_html=True)
+
+# Thêm thanh bên để chọn chế độ ôn tập
+mode = st.sidebar.selectbox(
+    "Chọn chế độ ôn tập:",
+    ["Flashcard", "Trắc nghiệm", "Thử thách tốc độ", "Ôn tập theo chủ đề", "Kiểm tra"]
+)
+
+# Hiển thị flashcards
+if mode == "Flashcard":
+    st.subheader("Flashcard Từ vựng")
+    word = st.selectbox("Chọn từ:", df["Từ vựng"])
+    if st.button("Hiện nghĩa"):
+        definition = df[df["Từ vựng"] == word]["Nghĩa"].values[0]
+        st.write("Nghĩa của từ:", definition)
+
+# Trắc nghiệm
+elif mode == "Trắc nghiệm":
+    st.subheader("Trắc nghiệm")
+    questions = df.sample(5)
+    correct_answers = 0
+    for i, row in questions.iterrows():
+        options = df["Nghĩa"].sample(3).tolist() + [row["Nghĩa"]]
+        shuffled_options = random.sample(options, len(options))
+        user_answer = st.radio(f"{row['Từ vựng']} có nghĩa là gì?", options=shuffled_options, key=i)
+        if st.button("Kiểm tra", key=i):
+            if user_answer == row["Ngh��a"]:
+                st.success("Đúng!")
+                correct_answers += 1
+            else:
+                st.error("Sai!")
+    st.write(f"Điểm của bạn: {correct_answers}/5")
+
+# Cập nhật chủ đề nếu cần
+if st.button("Cập nhật Chủ đề cho Từ Vựng"):
+    for i, row in df.iterrows():
+        if pd.isna(row["Chủ đề"]):
+            df.at[i, "Chủ đề"] = suggest_topics(row["Từ vựng"], classifier, possible_topics)
+    df.to_csv(data_path, index=False)
+    st.success("Đã cập nhật chủ đề cho từ vựng!")
+
 st.markdown("<h3 style='text-align: center;'>Chúc bé iu của anh thi đậu nhé<3</h3>", unsafe_allow_html=True)