Update app.py

app.py

@@ -1,22 +1,38 @@
-import gradio as gr
+# ===== تثبيت المكتبات =====
+!pip install python-telegram-bot --upgrade
+!pip install transformers torch --upgrade
 
-# ✅ Arabic Semantic Mapping for Customer Satisfaction
+# ===== حل مشاكل asyncio في Colab =====
+import nest_asyncio
+nest_asyncio.apply()
+
+# ===== استيراد المكتبات =====
+from telegram import Update
+from telegram.ext import ApplicationBuilder, MessageHandler, filters, ContextTypes
+from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer, pipeline
+import os
+
+# ===== قراءة التوكنات من Secrets =====
+TELEGRAM_TOKEN = os.getenv("TELEGRAM_TOKEN")
+HF_TOKEN = os.getenv("HF_TOKEN")
+
+# ===== إعداد نموذج Hugging Face =====
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("gpt2", use_auth_token=HF_TOKEN)
+model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2", use_auth_token=HF_TOKEN)
+chatbot = pipeline("text-generation", model=model, tokenizer=tokenizer)
+
+# ===== خريطة المشاعر العربي =====
 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",
@@ -24,42 +40,39 @@ 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"
 }
 
-# ✅ Smart Arabic Analyzer
+# ===== دالة تحليل المشاعر =====
 def analyze_arabic_text(text):
     text = text.strip().lower()
-
     if not text:
-        return "❗️ الرجاء إدخال رأي العميل"
-
-    # Try direct match
+        return "محايد", 0
     for key in arabic_feelings_map:
         if key in text:
-            return f"🧠 الشعور ج: {arabic_feelings_map[key]}"
+            feeling = arabic_feelings_map[key]
+            if feeling == "سعادة": value = 1
+            elif feeling in ["حزن", "غضب", "خوف", "اشمئزاز"]: value = -1
+            else: value = 0
+            return feeling, value
+    return "محايد", 0
+
+# ===== دالة الرد على الرسائل =====
+async def handle_message(update: Update, context: ContextTypes.DEFAULT_TYPE):
+    user_text = update.message.text
+    feeling, value = analyze_arabic_text(user_text)
+    reply_text = f"الشعور🪄: {feeling}\nالقيمة الرقمية📊: {value}\nالنص📇: {user_text}"
+    await update.message.reply_text(reply_text)
 
-    return f"✅ رأي العميل: {text}\n\n🧠 الشعور المستنتج: غير واضح (محايد)"
+# ===== تشغيل البوت =====
+app = ApplicationBuilder().token(TELEGRAM_TOKEN).build()
+app.add_handler(MessageHandler(filters.TEXT & ~filters.COMMAND, handle_message))
 
-# ✅ 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()
+print("🤖 Bot is running...")
+app.run_polling()