Update app.py

app.py

@@ -1,37 +1,22 @@
-# ===== تثبيت المكتبات =====
-import os
-from dotenv import load_dotenv
-import nest_asyncio
+import gradio as gr
 
-from telegram import Update
-from telegram.ext import ApplicationBuilder, MessageHandler, filters, ContextTypes
-from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
-
-# ===== حل مشاكل asyncio في Colab =====
-nest_asyncio.apply()
-
-# ===== تحميل التوكنات =====
-load_dotenv()
-TELEGRAM_TOKEN = os.getenv("TELEGRAM_TOKEN")
-HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
-
-# ===== إعداد نموذج Hugging Face =====
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2", token=HF_TOKEN)
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2", token=HF_TOKEN)
-chatbot = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)
-
-# ===== خريطة المشاعر العربي =====
+# ✅ Arabic Semantic Mapping for Customer Satisfaction
 arabic_feelings_map = {
+    # 😡 Anger / Complaint
     "زعلان": "غضب",
     "معصب": "غضب",
     "سيء": "غضب",
     "خدمة سيئة": "غضب",
     "ما عجبني": "غضب",
     "تجربة سيئة": "غضب",
+
+    # 😢 Sad / Disappointed
     "محبط": "حزن",
     "حزين": "حزن",
     "مكسور": "حزن",
     "ندمت": "حزن",
+
+    # 😍 Happy / Satisfied
     "مبسوط": "سعادة",
     "سعيد": "سعادة",
     "مرتاح": "سعادة",
@@ -39,46 +24,42 @@ arabic_feelings_map = {
     "ممتاز": "سعادة",
     "رهيب": "سعادة",
     "يعجبني": "سعادة",
+
+    # 😨 Fear / Anxiety
     "خايف": "خوف",
     "قلقان": "خوف",
     "متوتر": "خوف",
+
+    # 🤢 Disgust
     "مقرف": "اشمئزاز",
     "مثير للاشمئزاز": "اشمئزاز",
+
+    # 😐 Neutral
     "عادي": "محايد",
     "طبيعي": "محايد"
 }
 
-# ===== دالة تحليل المشاعر مع القيمة الرقمية =====
+# ✅ Smart Arabic Analyzer
 def analyze_arabic_text(text):
     text = text.strip().lower()
+
     if not text:
-        return "محايد", 0
+        return "❗️ الرجاء إدخال رأي العميل"
+
+    # Try direct match
     for key in arabic_feelings_map:
         if key in text:
-            feeling = arabic_feelings_map[key]
-            if feeling == "سعادة":
-                value = 1
-            elif feeling in ["حزن", "غضب", "خوف", "اشمئزاز"]:
-                value = -1
-            else:  # محايد
-                value = 0
-            return feeling, value
-    return "محايد", 0
-
-# ===== دالة التعامل مع الرسائل =====
-async def handle_message(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
-    user_text = update.message.text
-    
-    # تحليل المشاعر
-    feeling, value = analyze_arabic_text(user_text)
-    
-    # الرد فقط بالشكل المطلوب
-    reply_text = f"الشعور🪄: {feeling}\nالقيمة الرقمية📊: {value}\nالنص📇: {user_text}"
-    await update.message.reply_text(reply_text)
+            return f"🧠 الشعور ج: {arabic_feelings_map[key]}"
 
-# ===== إعداد وتشغيل البوت =====
-app = ApplicationBuilder().token(TELEGRAM_TOKEN).build()
-app.add_handler(MessageHandler(filters.TEXT & ~filters.COMMAND, handle_message))
+    return f"✅ رأي العميل: {text}\n\n🧠 الشعور المستنتج: غير واضح (محايد)"
 
-print("🤖 Bot is running...")
-app.run_polling()
+# ✅ Build Arabic UI
+ui = gr.Interface(
+    fn=analyze_arabic_text,
+    inputs=gr.Textbox(placeholder="اكتب رأي العميل هنا... (مثال: الخدمة سيئة)"),
+    outputs="text",
+    title="✅ محلل رضا العملاء بالعربي",
+    description="أدخل رأي العميل وسيتم تحليل شعوره تلقائياً (غضب، سعادة، حزن، خوف...)."
+)
+if name == "__main__":
+    ui.launch()