File size: 1,063 Bytes
e39313b |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 |
import gradio as gr
from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, pipeline
model_id = "Nadasr/sentAnalysisModel"
classifier = pipeline(
"text-classification",
model=model_id,
tokenizer=model_id,
return_all_scores=False
)
label_map = {
"LABEL_0": "سلبي",
"LABEL_1": "إيجابي",
"0": "سلبي",
"1": "إيجابي",
}
def predict(text):
text = text.strip()
if not text:
return "اكتب الجملة أولاً 🙂"
result = classifier(text)[0]
label = label_map.get(result["label"], result["label"])
score = round(float(result["score"]), 3)
return f"{label} (score = {score})"
demo = gr.Interface(
fn=predict,
inputs=gr.Textbox(lines=3, label="النص العربي"),
outputs=gr.Textbox(label="نتيجة التحليل"),
title="نموذج تحليل المشاعر بالعربية",
description="أدخل الجملة وسيتم تصنيفها إلى إيجابي أو سلبي."
)
if __name__ == "__main__":
demo.launch()
|