Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,41 @@
+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()