modificato modello sentiment e refactor interfaccia

README.md

@@ -22,23 +22,35 @@ La piattaforma è costruita con un'architettura ibrida che integra modelli **Ten
 
 ### 1. 🧩 BPO Intelligent Dispatcher (NextGen) 
 Un sistema avanzato per l'analisi dei ticket di assistenza clienti (Business Process Outsourcing).
-* **Tecnologia:** DistilBERT (Fine-tuned) + spaCy (NER) + Custom Logic.
+* **Tecnologia:** DistilBERT (Fine-tuned) + spaCy (NER) + Sentiment BPO Engine.
 * **Funzionalità:**
-    * **Intent Classification:** Riconosce automaticamente se il ticket riguarda *Amministrazione*, *Supporto Tecnico* o *Rischio Churn*.
-    * **Smart Urgency:** Calcola la priorità basandosi sulla gravità del problema e sul tono del cliente.
-    * **Hybrid NER:** Estrae dati strutturati (Codici Cliente, Fatture, Email) usando un motore ibrido AI + Regex Contestuale.
-    * **Visualizzazione:** Rendering HTML dinamico delle entità estratte.
+    * **Intent Classification:** Riconosce l'intento (es. Amministrazione, Supporto Tecnico, Churn) con un modello Transformer.
+    * **Smart Urgency:** Calcola la priorità incrociando la gravità del problema (Keywords), l'Intento e il Sentiment Score.
+    * **Hybrid NER:** Estrae dati strutturati (Codici Cliente, Errori, Email) usando regex contestuali e NLP.
 
 ### 2. 🩻 Healthcare Diagnostics (Computer Vision)
-Moduli verticali per l'analisi di immagini mediche.
-* **Chest X-Ray:** Classificazione di radiografie toraciche per individuare: *Polmonite*, *Tubercolosi* o *No Polmonite*, *No Tubercolosi*.
-* **Diabetic Retinopathy:** Analisi del fondo oculare per rilevare segni di retinopatia diabetica.
-
-### 3. 📰 Legacy NLP Stack
-Moduli classici di analisi testuale.
-* **Topic Classification:** Classificazione multiclasse su 20 categorie di news (Dataset 20 Newsgroups).
-* **Sentiment Analysis:** Analisi binaria (Positivo/Negativo) del tono del testo.
-
+Suite di supporto diagnostico basata su Convolutional Neural Networks (CNN).
+* **Chest X-Ray Analyzer:**
+    * **Obiettivo:** Screening rapido di patologie polmonari infettive
+    * **Classi:** Il modello discrimina tra 4 stati: Rischio Polmonite, Rischio Tubercolosi, Negativo Polmonite, Negativo Tubercolosi.
+    * **Architettura:** CNN custom addestrata su dataset radiografici pubblici (resize 224x224).
+    * **Use Case:** Triage automatizzato per dare priorità ai casi sospetti in lista d'attesa.
+* **Diabetic Retinopathy Screening:**
+    * **Obiettivo:** Analisi automatizzata del fondo oculare (Fundus Image) per individuare microaneurismi o emorragie tipiche della retinopatia.
+    * **Output:** Fornisce una "Second Opinion" strutturata in due parti: Diagnosi Clinica (Presenza/Assenza) e Livello di Confidenza (%).
+    * **Architettura:** Binary Classification CNN con preprocessing dell'immagine (Normalization & Resizing).
+    * **Use Case:** Screening di massa preventivo per pazienti diabetici asintomatici.
+
+### 3. 📢 NLP & Text Analysis
+Moduli di analisi semantica per l'automazione dei processi documentali.
+* **Smart Content Tagger (News Classification):** 
+    * **Obiettivo:** Categorizzazione automatica di flussi di notizie per redazioni e archivi digitali.
+    * **Classi:** Il modello distingue tra Economia, Politica, Scienza & Tecnica, Sport, Storia.
+    * **Architettura:** Rete Neurale ricorrente (Input Sequence Padding a 200 token) per catturare il contesto semantico oltre la semplice keyword density.
+* **Sentiment Analysis (BPO Edition):** 
+    * **Modello:** Rete neurale ottimizzata su dataset "Small Data" (1.2k esempi reali Helpdesk).
+    * **Caratteristiche:** Calibrato per distinguere lamentele reali da falsi positivi (gestione avanzata di "router", "fattura" e negazioni).
+    * **Integrazione:** Fornisce il punteggio emotivo al modulo BPO Dispatcher.
 ---
 
 ## 🛠️ Installazione

app.py

@@ -1,5 +1,6 @@
 import gradio as gr
 import cv2
+import modules.utilities.utils as utils
 from modules.binary_classification import binary_classification as binary
 from modules.image_classification import image_classification as image
 from modules.multilabel_classification import multi_classification as multi
@@ -14,94 +15,12 @@ theme = gr.themes.Soft(
 ).set(
     block_title_text_weight="700",
     block_shadow="*shadow_drop_lg",
-    button_shadow="*shadow_drop_lg",
     block_label_background_fill="*primary_100", 
 )
 
-custom_css = """
-/* --- 1. HEADER & LOGO --- */
-.header-row {
-    display: flex !important;
-    align-items: flex-end !important;
-    gap: 20px !important;
-    margin-bottom: 30px !important;
-    padding-bottom: 20px;
-    border-bottom: 1px solid #e2e8f0;
-}
-.h4-margin{
-    margin-left: 5px;
-}
-.logo-container img { margin-bottom: 4px !important; object-fit: contain; }
-.header-text-col h1 {
-    font-family: 'Inter', sans-serif !important;
-    font-weight: 900 !important;
-    font-size: 2.2em !important; 
-    background: linear-gradient(90deg, #D65DB1 0%, #8B5CF6 50%, #F43F5E 100%);
-    -webkit-background-clip: text;
-    -webkit-text-fill-color: transparent;
-    text-align: left !important;
-    margin-bottom: -2px !important; 
-    padding-bottom: 0 !important;
-    line-height: 1.0 !important; 
-}
-.header-text-col .subheader {
-    text-align: left !important; color: #64748b; font-size: 1.1em; font-weight: 500;
-    margin-top: 0 !important; padding-top: 0 !important;
-}
-
-/* --- 2. CUSTOM TABS STYLE (DESKTOP) --- */
-.tabs > .tab-nav { border-bottom: none !important; gap: 8px !important; margin-bottom: 15px !important; }
-.tabs > .tab-nav > button {
-    border: 1px solid #e5e7eb !important; border-radius: 10px !important; 
-    background-color: white; color: #475569 !important; font-weight: 600 !important;
-    padding: 6px 16px !important; transition: all 0.2s;
-}
-.tabs > .tab-nav > button:hover { background-color: #f1f5f9 !important; transform: translateY(-1px); }
-.tabs > .tab-nav > button.selected {
-    background: linear-gradient(135deg, #8B5CF6 0%, #D65DB1 100%) !important;
-    color: white !important; border: 1px solid transparent !important;
-    box-shadow: 0 4px 12px rgba(139, 92, 246, 0.3) !important;
-}
-
-/* --- 3. COMPONENTS --- */
-button.primary {
-    background: linear-gradient(135deg, #8B5CF6 0%, #D65DB1 100%) !important;
-    border: none !important; color: white !important; transition: filter 0.2s;
-}
-button.primary:hover { filter: brightness(1.1); box-shadow: 0 4px 15px rgba(139, 92, 246, 0.4); }
-
-.fixed-height { height: 380px !important; overflow: hidden !important; }
-.fixed-height button, .fixed-height .image-container, .fixed-height .upload-container {
-    height: 100% !important; max_height: 100% !important; min_height: 100% !important;
-}
-.fixed-height img { object-fit: contain !important; max_height: 100% !important; }
-
-/* Stile per la Model Card nel tab BPO */
-.model-card {
-    background: #f8fafc; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 8px; padding: 15px;
-    font-size: 0.9em; color: #475569; margin-top: 10px;
-}
-
-.model-card strong{
-    color: #475569 !important
-}
-
-/* --- 4. MOBILE RESPONSIVE --- */
-@media (max-width: 768px) {
-    .header-row { flex-direction: column !important; align-items: center !important; text-align: center !important; gap: 10px !important; }
-    .header-text-col h1 { text-align: center !important; font-size: 1.8em !important; }
-    .header-text-col .subheader { text-align: center !important; }
-    .responsive-row { flex-direction: column !important; display: flex !important; }
-    .responsive-row > * { width: 100% !important; min-width: 100% !important; margin-bottom: 15px !important; }
-    
-    .tabs > .tab-nav { flex-wrap: wrap !important; justify-content: center !important; gap: 6px !important; }
-    .tabs > .tab-nav > button {
-        flex-grow: 1 !important; text-align: center !important; font-size: 0.85rem !important;
-        padding: 8px 10px !important; margin: 0 !important; width: auto !important; min-width: 45% !important;
-    }
-}
-footer {visibility: hidden}
-"""
+PATH_ROOT = "./data/gallery"
+PATH_RETINA = "./data/gallery/retinopaty" 
+PATH_XRAY = "./data/gallery/xray"   
 
 def binary_classification(text):
     if text.strip(): return binary(text)
@@ -126,60 +45,17 @@ def retina_classification(retina):
     if retina is not None: return retina_detector(retina)
     raise gr.Error('L\'immagine è obbligatoria!')
 
-def render_ner_html(entities):
-    """
-    Trasforma la lista [('testo', 'LABEL'), ('testo', None)] in HTML puro.
-    """
-    # Mappa colori HEX (più belli e moderni)
-    colors = {
-        "CODICE CLIENTE": "#3b82f6", # Blue 500
-        "N. FATTURA": "#f97316",     # Orange 500
-        "COD. FORNITURA": "#d946ef", # Fuchsia 500
-        "EMAIL": "#ef4444",          # Red 500
-        "TELEFONO": "#06b6d4",       # Cyan 500
-        "PERSONA": "#22c55e",        # Green 500
-        "AZIENDA": "#8b5cf6",        # Violet 500
-        "LUOGO": "#64748b",          # Slate 500
-        "POSSIBILE ID": "#a8a29e"    # Stone 400
-    }
-
-    html = "<div style='line-height: 2.2; font-family: sans-serif; font-size: 16px; color: #334155; background-color: #1e293b'>"
-    
-    for text, label in entities:
-        if label:
-            # Recupera colore o usa grigio di default
-            c = colors.get(label, "#1e293b")
-            
-            # Crea lo "Chip" (Pillola colorata)
-            # - bg-color con opacità (c + '20')
-            # - border solido
-            # - label piccola in grassetto accanto al testo
-            html += f"""
-            <span style='background-color: {c}20; border: 1px solid {c}; border-radius: 6px; padding: 2px 6px; margin: 0 2px; white-space: nowrap;'>
-                <span style='font-size: 0.75em; font-weight: 700; color: {c}; text-transform: uppercase;'>{label}</span>
-                <span style='font-weight: 600; color: white; margin-left: 6px;'>{text}</span>
-            </span>
-            """
-        else:
-            # Testo normale
-            html += text.replace("\n", "<br>") # Gestisce a capo
-            
-    html += "</div>"
-    return html
-
 def bpo_dispatch_logic(text):
     """
     Funzione Ponte: Chiama il modulo AI e decide l'azione di business.
     Restituisce un aggiornamento COMPLETO del componente NER per pulire la grafica.
     """
     try:
-        # 1. Chiamata al modello reale
         intent, urgency, entities = predict_bpo_ticket(text)
         
         if intent is None:
              raise gr.Error("Errore nel modello BPO. Verifica i log.")
         
-        # 2. Logica di Business
         top_intent = max(intent, key=intent.get) 
         
         action = "Inoltro generico"
@@ -190,130 +66,285 @@ def bpo_dispatch_logic(text):
         elif top_intent == "Amministrazione / Billing":
             action = "💰 Verifica insoluti su SAP + Inoltro Backoffice Amm.vo"
 
-        html_output = render_ner_html(entities)
+        html_output = utils.render_ner_html(entities)
 
         return intent, urgency, action, html_output
 
     except Exception as e:
         raise gr.Error(f"Errore nell'analisi: {str(e)}")
 
-with gr.Blocks(theme=theme, css=custom_css, title="NGT AI Platform") as demo:
-    
-    # --- HEADER ---
-    with gr.Row(elem_classes="header-row"):
-        with gr.Column(scale=0, min_width=80, elem_classes="logo-container"):
-            gr.Image(value="data/icon.png", show_label=False, show_download_button=False, show_share_button=False, container=False, show_fullscreen_button=False, interactive=False, height=80, width=80)
-        with gr.Column(scale=1, elem_classes="header-text-col"):
-            gr.Markdown("""<h1>AI Platform</h1><div class='subheader'>Advanced Machine Learning Solutions</div>""")
-    
-    # --- TAB 1: BPO INTELLIGENT DISPATCHER ---
-    with gr.Tab("🧩 BPO Dispatcher"):
-        gr.Markdown("### Intelligent Ticket Routing & NER")
-        gr.Markdown("Sistema proprietario per l'analisi automatica dei ticket di assistenza. Il modello identifica l'intento, l'urgenza e i dati sensibili del cliente.")
-        
-        with gr.Row(elem_classes="responsive-row"):
-            # INPUT
-            with gr.Column(scale=1):
-                bpo_input = gr.Textbox(lines=8, placeholder="Incolla qui il contenuto della mail o del ticket...", label="Contenuto Ticket / Email")
-                analyze_btn_bpo = gr.Button("⚡ Analizza Richiesta", variant="primary")
-                gr.HTML("""
-                <div class='model-card'>
-                    <strong>🛠️ Model Architecture:</strong> NGT-BERT-Custom (DistilBERT)<br>
-                    <strong>📚 Training Data:</strong> Synthetic BPO Dataset (2025)<br>
-                    <strong>🎯 Tasks:</strong> Intent Classification (Multi-class), Entity Extraction (NER)
-                </div>
-                """)
+with gr.Blocks(title="NGT AI Platform", theme=theme, css_paths="style.css") as demo:
 
-            # OUTPUT
-            with gr.Column(scale=1):
-                with gr.Group():
-                    gr.Markdown("#### 📋 Analisi Processata", elem_classes="h4-margin")
-                    bpo_intent_output = gr.Label(num_top_classes=3, label="Intento Rilevato")
-                    with gr.Row():
-                        bpo_urgency_output = gr.Textbox(label="Livello Urgenza", scale=1)
-                        bpo_action_output = gr.Textbox(label="Azione Consigliata (Auto)", scale=1)
-                    
-                    gr.Markdown("#### 🔍 Dati Estratti (NER)", elem_classes="h4-margin")
-                    bpo_ner_output = gr.HTML(label="Visualizzazione Entità")
+    # --- SIDEBAR (FILE EXPLORER) ---
+    with gr.Sidebar(position="left", width=300, visible=False) as main_sidebar:
+        gr.Markdown("### 📂 Risorse Demo")
+        gr.Markdown("Seleziona i file di esempio:")
 
-        gr.Examples(
-            examples=[
-                ["Buongiorno, vi scrivo perché la fattura n. 99283 del mese scorso è sbagliata. Non ho consumato così tanto. Il mio codice cliente è 4599201. Attendo rettifica urgente."],
-                ["Salve, il servizio non funziona da ieri. Mi dà errore 504 sul router. Risolvete subito per favore!"],
-                ["Vorrei disdire il contratto con decorrenza immediata se non mi risolvete il problema."]
-            ],
-            inputs=bpo_input
+        sidebar_explorer = gr.FileExplorer(
+            root_dir=PATH_ROOT, 
+            glob="**/*", 
+            ignore_glob="*.h5,*.json,*.py,*.pyc", 
+            file_count="single",
+            label="Archivio File",
+            height=400,
+            interactive=True
         )
         
-        analyze_btn_bpo.click(
-            bpo_dispatch_logic, 
-            inputs=bpo_input, 
-            outputs=[bpo_intent_output, bpo_urgency_output, bpo_action_output, bpo_ner_output]
-        )
+        gr.Markdown("---")
+        gr.Markdown("**Info Sistema:**")
+        gr.Markdown("🟢 Server: Online")
+        gr.Markdown("🟣 GPU: N/A (CPU Mode)")
+
+    # --- MAIN CONTENT ---
+    with gr.Column():
+    
+        # --- HEADER ---
+        with gr.Row(elem_classes="header-row"):
+            with gr.Column(scale=0, min_width=80, elem_classes="logo-container"):
+                gr.Image(value="data/icon.png", show_label=False, show_download_button=False, show_share_button=False, container=False, show_fullscreen_button=False, interactive=False, height=80, width=80)
+            with gr.Column(scale=1, elem_classes="header-text-col"):
+                gr.Markdown("""<h1>AI Platform</h1><div class='subheader'>Advanced Machine Learning Solutions</div>""")
         
-    # --- TAB 2: Chest X-Ray ---
-    with gr.Tab("🩻 Chest Diagnosis"):
-        gr.Markdown("### 📥 Diagnostica Polmonare")
-        # INPUT
-        with gr.Row(elem_classes="responsive-row"):
-            with gr.Column(scale=1):
-                with gr.Accordion("📂 1. Seleziona da Gallery", open=True):
-                    file_selected = gr.FileExplorer(root_dir="data/gallery/xray", file_count='single', elem_classes=["fixed-height"])
-            with gr.Column(scale=1):
-                image_input = gr.Image(type="numpy", label="2. Visualizzazione", elem_classes=["fixed-height"])
-        # OUTPUT        
-        with gr.Row():
-            with gr.Column():
-                analyze_btn_chest = gr.Button("🔍 Avvia Diagnosi Clinica", variant="primary", size="lg")
-                image_output = gr.Label(num_top_classes=2, label="Risultato Predittivo")
-        file_selected.change(file_change, inputs=file_selected, outputs=image_input)
-        analyze_btn_chest.click(image_classification, inputs=image_input, outputs=image_output)
+        # --- TAB 1: BPO INTELLIGENT DISPATCHER ---
+        with gr.Tab("🧩 BPO Dispatcher") as tab_bpo:
+            gr.Markdown("### Intelligent Ticket Routing & NER")
+            gr.Markdown("Sistema proprietario per l'analisi automatica dei ticket di assistenza. Il modello identifica l'intento, l'urgenza e i dati sensibili del cliente.")
+            
+            with gr.Row(elem_classes="responsive-row"):
+                # INPUT
+                with gr.Column(scale=1):
+                    bpo_input = gr.Textbox(lines=8, placeholder="Incolla qui il contenuto della mail o del ticket...", label="Contenuto Ticket / Email")
+                    analyze_btn_bpo = gr.Button("⚡ Analizza Richiesta", variant="primary")
+                    gr.HTML("""
+                    <div class='model-card'>
+                        <strong>🛠️ Model Architecture:</strong> NGT-BERT-Custom (DistilBERT)<br>
+                        <strong>📚 Training Data:</strong> Synthetic BPO Dataset (2025)<br>
+                        <strong>🎯 Tasks:</strong> Intent Classification (Multi-class), Entity Extraction (NER)
+                    </div>
+                    """)
+
+                # OUTPUT
+                with gr.Column(scale=1):
+                    with gr.Group():
+                        gr.Markdown("#### 📋 Analisi Processata", elem_classes="h4-margin")
+                        bpo_intent_output = gr.Label(num_top_classes=3, label="Intento Rilevato")
+                        with gr.Row():
+                            bpo_urgency_output = gr.Textbox(label="Livello Urgenza", scale=1)
+                            bpo_action_output = gr.Textbox(label="Azione Consigliata (Auto)", scale=1)
+                        
+                        gr.Markdown("#### 🔍 Dati Estratti (NER)", elem_classes="h4-margin")
+                        bpo_ner_output = gr.HTML(label="Visualizzazione Entità")
+
+            gr.Examples(
+                examples=[
+                    ["Buongiorno, vi scrivo perché la fattura n. 99283 del mese scorso è sbagliata. Non ho consumato così tanto. Il mio codice cliente è 4599201. Attendo rettifica urgente."],
+                    ["Salve, il servizio non funziona da ieri. Mi dà errore 504 sul router. Risolvete subito per favore!"],
+                    ["Vorrei disdire il contratto con decorrenza immediata se non mi risolvete il problema."]
+                ],
+                inputs=bpo_input
+            )
+            
+            analyze_btn_bpo.click(
+                bpo_dispatch_logic, 
+                inputs=bpo_input, 
+                outputs=[bpo_intent_output, bpo_urgency_output, bpo_action_output, bpo_ner_output]
+            )
+            
+        # --- TAB 2: Chest X-Ray Diagnostics ---
+        with gr.Tab("🩻 Chest X-Ray Diagnostics") as tab_xray:
+            
+            # 1. DISCLAIMER MEDICO (Fondamentale)
+            gr.Markdown("""
+            # 🩻 Analisi Radiografica Toracica (Supporto Decisionale)
+            
+            **DISCLAIMER:** Questo modulo è un prototipo di ricerca AI. **NON sostituisce il parere di un medico.**
+            Il sistema è addestrato per identificare pattern visivi associati a:
+            * **Polmonite** (Pneumonia)
+            * **Tubercolosi** (Tuberculosis)
+            
+            *Caricare solo immagini radiografiche frontali (Chest X-Ray) o utilizzare gli esempi recuperabili nella sidebar laterale.*
+            """)
+            
+            with gr.Row():
+                # COLONNA INPUT
+                with gr.Column(scale=1):
+                    image_input = gr.Image(type="numpy", label="Carica Radiografia", height=400)
+                    analyze_btn_img = gr.Button("🏥 Avvia Diagnosi AI", variant="primary")
+
+                # COLONNA OUTPUT
+                with gr.Column(scale=1):
+                    with gr.Group():
+                        gr.Markdown("#### 📋 Referto AI", elem_classes="h4-margin")
+                        output_label = gr.Label(num_top_classes=4, label="Probabilità Patologia")
+                    
+            analyze_btn_img.click(image, inputs=image_input, outputs=output_label)
+
+        # --- TAB 3: Diabetic Retinopathy ---
+        with gr.Tab("👁️ Diabetic Retinopathy") as tab_retina:
+            gr.Markdown("""
+            # 👁️ Screening Retinopatia Diabetica
+            **DISCLAIMER:** Questo modulo è un prototipo di ricerca AI. **NON sostituisce il parere di un medico.** Sistema di supporto decisionale. Analizza scansioni del fondo oculare.
+            
+            *Caricare solo immagini di retinografie digitali o utilizzare gli esempi recuperabili nella sidebar laterale.*            
+            """)
+            
+            with gr.Row():
+                # COLONNA INPUT
+                with gr.Column(scale=1):
+                    image_input_dr = gr.Image(
+                        type="numpy", 
+                        label="Carica Scansione Retinica", 
+                        height=400,
+                        sources=["upload", "clipboard"]
+                    )
+                    analyze_btn_dr = gr.Button("🏥 Analisi Fondo Oculare", variant="primary")
+
+                # COLONNA OUTPUT
+                with gr.Column(scale=1):
+                    with gr.Group():
+                        gr.Markdown("### 📋 Esito Screening", elem_classes="h4-margin")
+                        # Output 1: La Diagnosi (Testo)
+                        output_dr_diagnosis = gr.Label(label="Diagnosi AI")
+                        # Output 2: La Percentuale (Testo/Numero)
+                        output_dr_prob = gr.Label(label="Livello di Confidenza (Rischio)")
+                    
+            analyze_btn_dr.click(
+                retina_detector, 
+                inputs=image_input_dr, 
+                outputs=[output_dr_diagnosis, output_dr_prob]
+            )
+
+        # --- TAB 4: News Classification (AI Editor) ---
+        with gr.Tab("📰 Smart Content Tagger") as tab_news:
+            
+            # 1. HEADER & CONTESTO
+            gr.Markdown("""
+            # 🏷️ Classificazione Editoriale Automatica
+            
+            Questo modulo simula un **assistente editoriale AI**. Analizza il testo di un articolo o di un lancio di agenzia e suggerisce la categoria tematica corretta per l'archiviazione.
+            
+            * **Categorie Supportate:** `Economia`, `Politica`, `Scienza & Tecnica`, `Sport`, `Storia`.
+            * **Tecnologia:** Deep Learning su sequenze di testo (Embedding layer).
+            """)
+            
+            with gr.Row():
+                # COLONNA INPUT (L'Articolo)
+                with gr.Column(scale=3):
+                    multi_input = gr.Textbox(
+                        label="Testo dell'articolo", 
+                        placeholder="Incolla qui il titolo o il corpo del testo (es. news ANSA, Reuters...)",
+                        lines=6
+                    )
+                    
+                    # Esempi calibrati sulle tue 5 classi
+                    gr.Examples(
+                        examples=[
+                            ["L'inflazione nell'area euro scende al 2.4%, la BCE valuta il taglio dei tassi di interesse."], # Economia
+                            ["Il Parlamento ha approvato il nuovo decreto legge con 200 voti favorevoli. Il Premier esprime soddisfazione."], # Politica
+                            ["La sonda spaziale ha inviato nuove immagini ad alta risoluzione della superficie di Marte, rivelando tracce di antichi fiumi."], # Scienza
+                            ["Finale incredibile allo stadio: la squadra di casa ribalta il risultato al 90° minuto e vola in testa alla classifica."], # Sport
+                            ["Durante gli scavi a Pompei sono emersi nuovi affreschi risalenti al I secolo d.C. perfettamente conservati."] # Storia
+                        ],
+                        inputs=multi_input,
+                        label="Prova questi lanci d'agenzia:"
+                    )
+                    
+                    analyze_btn_multi = gr.Button("🏷️ Classifica Articolo", variant="primary")
 
-    # --- TAB 3: Diabetic Retinopathy ---
-    with gr.Tab("👁️ Diabetic Retinopathy"):
-        gr.Markdown("### 📥 Analisi Retinica")
-        # INPUT
-        with gr.Row(elem_classes="responsive-row"):
-            with gr.Column(scale=1):
-                with gr.Accordion("📂 1. Seleziona da Gallery", open=True):
-                    file_selected_dr = gr.FileExplorer(root_dir="data/gallery/retinopaty", file_count='single', elem_classes=["fixed-height"])
-            with gr.Column(scale=1):
-                image_input_dr = gr.Image(type="numpy", label="2. Visualizzazione", elem_classes=["fixed-height"])
-        # OUTPUT
-        with gr.Row():
-            with gr.Column():
-                analyze_btn_dr = gr.Button("🔍 Analizza Retina", variant="primary", size="lg")
-                with gr.Group():
-                    output_dr_label = gr.Label(label="Diagnosi Principale")
-                    output_dr_prob = gr.Label(label="Probabilità Patologia")
-        file_selected_dr.change(file_change, inputs=file_selected_dr, outputs=image_input_dr) 
-        analyze_btn_dr.click(retina_classification, inputs=image_input_dr, outputs=[output_dr_label, output_dr_prob])
+                # COLONNA OUTPUT (I Tag)
+                with gr.Column(scale=2):
+                    with gr.Group():
+                        gr.Markdown("### 📊 Categorie Rilevate", elem_classes="h4-margin")
+                        # Usiamo un Label con top_classes=5 per vedere la distribuzione completa
+                        multi_output = gr.Label(num_top_classes=5, label="Confidenza del Modello")
+                    
+            analyze_btn_multi.click(multi, inputs=multi_input, outputs=multi_output)
 
-    # --- TAB 4: Review Classification ---
-    with gr.Tab("📰 Topic Classification"):
-        gr.Markdown("### Analisi Argomenti del Testo")
-        with gr.Row(elem_classes="responsive-row"):
-            # INPUT
-            with gr.Column():
-                multi_input = gr.Textbox(lines=5, placeholder="Incolla qui il testo...", label="Input")
-                analyze_btn_multi = gr.Button("🏷️ Classifica", variant="primary")
-            # OUTPUT
-            with gr.Column():
-                multi_output = gr.Label(num_top_classes=5, label="Top Categorie")
-        analyze_btn_multi.click(multi_classification, inputs=multi_input, outputs=multi_output)
+    # --- TAB 5: Sentiment Analysis (BPO) ---
+        with gr.Tab("📢 Sentiment Analysis (BPO)") as tab_sentiment:
+            
+            # 1. HEADER E GUIDA UTENTE
+            gr.Markdown("""
+            # 😠/😍 Analizzatore di Sentiment (Dominio Helpdesk)
+            
+            **ATTENZIONE:** Questo modello è **altamente specializzato** nel dominio dell'Assistenza Clienti (Telco/Energy).
+            
+            * ✅ **Usa questo modulo per:** Ticket di guasti, lamentele amministrative, feedback su operatori, richieste di disdetta.
+            * ❌ **NON usare questo modulo per:** Frasi generiche ("Il cielo è blu"), recensioni di film, o linguaggio comune non tecnico.
+            
+            _Il modello potrebbe interpretare frasi generiche positive come negative se non contengono parole chiave del suo vocabolario specifico._
+            """)
+            
+            # 2. DETTAGLI TECNICI (Nascosti in un Accordion per pulizia)
+            with gr.Accordion("ℹ️ Come funziona questo modello?", open=False):
+                gr.Markdown("""
+                Questo sistema utilizza una rete neurale leggera addestrata su un dataset proprietario di **1.200 interazioni reali** cliente-operatore.
+                
+                * **Preprocessing:** Lemmatizzazione Spacy + Rimozione Stopwords (con Whitelist per le negazioni).
+                * **Architettura:** Dense Neural Network con Dropout e L2 Regularization.
+                * **Focus:** È calibrato per rilevare l'urgenza nascosta anche in frasi apparentemente calme.
+                """)
+            
+            # 3. INTERFACCIA
+            with gr.Row():
+                with gr.Column():
+                    # Input Text
+                    sentiment_input = gr.Textbox(
+                        label="Inserisci il testo del ticket o della mail", 
+                        placeholder="Es: Non funziona internet e nessuno mi risponde...",
+                        lines=3
+                    )
+                    
+                    # ESEMPI CLICCABILI (Fondamentali per guidare l'utente!)
+                    gr.Examples(
+                        examples=[
+                            ["L'assistenza ricevuta è stata pessima, sono deluso."],
+                            ["Il router funziona benissimo, grazie per la velocità."],
+                            ["Non ho ancora ricevuto la fattura di gennaio."],
+                            ["Sono due giorni che ho la linea ferma, è inaccettabile!"],
+                            ["L'operatore Marco è stato gentilissimo e ha risolto tutto."]
+                        ],
+                        inputs=sentiment_input,
+                        label="Prova questi esempi BPO:"
+                    )
+                    
+                    sentiment_btn = gr.Button("Analizza Sentiment", variant="primary")
+                    
+                with gr.Column():
+                    # Output Label (Percentuali)
+                    sentiment_output = gr.Label(num_top_classes=2, label="Risultato Analisi")
+            
+            # 4. COLLEGAMENTO FUNZIONE
+            sentiment_btn.click(
+                fn=binary, 
+                inputs=sentiment_input, 
+                outputs=sentiment_output
+            )
+    
+    sidebar_explorer.change(
+        fn=utils.global_file_loader, 
+        inputs=sidebar_explorer,
+        outputs=[bpo_input, image_input, image_input_dr, multi_input, sentiment_input]
+    )
+    
+    ui_outputs = [main_sidebar, sidebar_explorer, image_input, image_input_dr]
 
-    # --- TAB 5: Sentiment Analysis ---
-    with gr.Tab("😊 Sentiment Analysis"):
-        gr.Markdown("### Analisi del Sentiment")
-        with gr.Row(elem_classes="responsive-row"):
-            # INPUT
-            with gr.Column():
-                binary_input = gr.Textbox(lines=3, placeholder="Scrivi una recensione...", label="Input")
-                analyze_btn_bin = gr.Button("⚖️ Analizza", variant="primary")
-            # OUTPUT
-            with gr.Column():
-                binary_output = gr.Label(label="Sentiment Score")
-        analyze_btn_bin.click(binary_classification, inputs=binary_input, outputs=binary_output)
+    tab_bpo.select(fn=utils.disable_sidebar, outputs=ui_outputs)
+    tab_news.select(fn=utils.disable_sidebar, outputs=ui_outputs)
+    tab_sentiment.select(fn=utils.disable_sidebar, outputs=ui_outputs)
+    
+    tab_xray.select(
+        fn=lambda: utils.enable_sidebar(PATH_XRAY), 
+        outputs=ui_outputs
+    )
+    tab_retina.select(
+        fn=lambda: utils.enable_sidebar(PATH_RETINA), 
+        outputs=ui_outputs
+    )
 
 if __name__ == "__main__":
-    demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, allowed_paths=["data"])
+    demo.launch(
+        server_name="0.0.0.0", 
+        server_port=7860, 
+        allowed_paths=["data"]
+    )

data/{vocab.txt → binary-classification-vocab.txt}

@@ -1,2343 +1,2307 @@
-spiaggia
-essere
-luogo
-perfetto
-rilassare
-ricaricare
-energia
-abbandonare
-piacere
-fare
-niente
-lasciare
-cullare
-dolcezza
-orizzonte
-odore
-fresco
-pulito
-chiuso
-chiaro
-segno
-attento
-manutenzione
-tranquillità
-silenzio
-mattino
-presto
-invito
-godere
-dolce
-natura
-proprio
-vacanza
-mare
-permettere
-assaporare
-vivere
-ritmo
-onda
 senza
-fretta
-preoccupazione
-cortesia
-premura
-personale
-veramente
-fuori
-comune
-creare
-atmosfera
-fiducia
-conforto
-decadente
-crema
-avere
-desiderare
-infinito
-uso
-detergente
-ecologico
+dubbio
+migliore
+sistema
+essere
+lento
+dopo
 pulizia
-ambiente
-ridurre
-ambientale
-assicurare
-sicuro
-sostenibile
-cibo
-qui
+ripartire
+veloce
+Costi
+inferiore
+media
+non
+mancare
+assolutamente
+nulla
+software
+soddisfatto
+assistenza
+tecnico
+top
+mai
+vedere
+servizio
 così
-delizioso
-sentire
-fore
-gusto
-bontà
-rimanere
-incantare
-gentilezza
-genuino
-rendere
-soggiorno
-davvero
-indimenticabile
-momento
-totale
-abbandono
-potere
-trasportare
-bellezza
-paesaggio
-circondare
-consistenza
-cremoso
-vellutato
-tradizionale
-sciogliere
-bocca
-mondo
-lettura
-ogni
-libro
-aprire
-finestra
+efficiente
+efficienza
+team
+installazione
+linea
+backup
+avere
+fornire
+sicurezza
+operativo
+bisogno
+server
+critico
+riscontrare
+stabilità
+banda
+costante
+durante
+arco
+giornata
+lavorativo
+calo
+performance
+tipico
+orario
+punta
+colpire
+capacità
+ascolto
+attivo
+bravo
+scelta
+vincente
+rimborso
+arrivare
+conto
+meno
+due
+giorno
+router
+agganciare
+ora
+risolto
+finalmente
+qualcuno
+sapere
+ascoltare
+cliente
+empatia
+risparmio
+evidente
+bolletta
+riuscivo
+configurare
 nuovo
-universo
-lungo
-escursione
-costa
-scoperta
-baia
-segreto
-panorame
-mozzafiato
-esperienza
-avventuroso
-emozionante
-arricchire
-avventura
-meticoloso
-igiene
-locale
-emanare
-profumo
-delicato
-rassicurante
-area
-curare
-attenzione
-dedizione
+gestionale
+stare
+perdere
+pazienza
+remoto
+collegare
+pc
+sistemare
+mostrandomi
+sbagliavare
+piacere
+chiarezza
+portale
+pagamento
+correttezza
+calcolo
+super
+consiglierò
+problema
+stavolta
+configurazione
+apparato
+rete
+comodato
+uso
+ottimale
 garantere
-impeccabile
-straordinario
-vero
-punto
-forza
-posto
-aggiungere
-tocco
-classe
-raffinatezza
-combinazione
-ingrediente
-tecnica
-cottura
-piatto
-delizia
-senso
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-costoso
-puntuale
-incompleto
-portafoglio
-affollato
-soffocare
 accettabile
-progettare
-scomodo
-possibile
-totalmente
-inaffidabile
+decennale
+incompetente
+Avete
+presto
+perderete
+muro
+scappare
+puntualmente
+esiterò
+parabola
+tetto
+precario
+completo
+pericolo
+tempistica
+tassa
+incluso
+calcolare
+riconoscare
+estratto
+promettere
+indirizzo
+causandomi
+relativo
+anagrafico
+giardino
+condominiale
+tranciare
+interrato
+profondità
+chirurgico
+IVA
+tassare
+affidare
+weekend
+frustrante
+bastare
+script
+ragione
+gratuito
+pattuire
+aggiungere
+assicurazione
+esplicitamente
+opzionale
+firma
+consenso
+registrato
+incomprensibile
+codico
+corrispondere
+descrivere
+apposta
+autorizzazione
+proponere
+ricatto
+dritto
+braccio
+geniale
+tasto
+accanto
+Fantastico
+cibo
+sapore
+cartone
+resettare
+successo
+stufo
+addirittura
+avviare
+costare
+rene
+nero
+disattivazione
+delibera
+autorità
+garante
+segnalerò
+abuso
+organo
+tutela
+consumatore
+scoperto
+penzolare
+salotto
+canalina
+adatto
+completare
+estetico
+standard
+simpatia
+commesso
+mordere
+normalità
+ventiquattro
+Led
+lampeggiare
+contenere
+generico
+riscontro
+originale
+analitico
+saldo
+gravità
 scioccare
-disorganizzazione
-preoccupante
-sconvolgere
-guida
-disastroso
-frastuono
-invadente
-vergogna
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-Pagare
-triste
-dormire
-macchina
-desolato
-abbandonato
-terrore
-trasferimento
-aeroporto
-albergo
-efficiente
-attesa
-veicolo
+specialmente
+considerare
+sette
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+porto
+decesso
+intestatario
+defunto
+organizzazione
+fornito
+intanto
+Risolvete
+includere
+né
+autorizzare
+Esigo
+storno
+somma
+futuro
+anticipare
+possibilità
+disdire
+associazione
+ricevare
+sgarbato
+pace
+consecutivo
+aderire
+adeguamento
+inflazione
+pubblicità
+ingannevole
+violazione
+palese
+scala
+cassetta
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+poi
+scocciare
+pomeriggio
+SMS
+quindi
+decidere
+abitazione
+riagganciare
+quattordici
+ringraziamento
+scortese
+arrangiare
+Considerate
+chiuso
+richiesti
+combattere
+geroglifico
+antico
 terribile
-spiacevole
-agriturismo
-riscontrare
-numeroso
-disagio
-compromesso
-complessivo
-noioso
-informazione
-superficiale
-insopportabile
-camera
-spesa
-situare
-abitato
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-dissestato
-segnalare
-duro
-prova
-pazienza
-trappola
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-disastro
-maleodorante
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-inoltre
-intero
-edificio
-stato
-degrado
-scrostato
-macchiato
-alcuno
-caso
-rovinare
-località
-provenire
+vista
+fastidio
+mancato
+restituzione
+disinstallare
+evidentemente
+registrare
+ritiro
+saldare
+otto
+implorare
+sostituzione
+competitor
+Chat
+disconnettere
+termine
+vergognare
+Maleducati
+pure
+arrogante
+Wow
+imperdibile
+stipula
+detrarre
+attribuire
+impianto
+domestico
+elettricista
+privato
+uscire
+maltempo
+store
+insultare
+sottovoce
+progresso
+scherzare
+Provvederò
+automatico
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+spostare
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+fidato
+sparlare
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+offerto
+contenuto
+premium
+cliccare
+banner
+Dovreste
+default
+servire
+Los
+lampeggiante
+gioia
+bot
+Appena
+consiglio
+contestualmente
+cessazione
+panoramico
+cemento
+irreperibile
+diciotto
+lettera
+messa
+insulto
+formale
+chiudo
+insoddisfatte
+evasivo
+inviato
+vado
+conguaglio
+spropositare
+consumare
+Pessimo
+certo
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+minacciare
+distacco
+morire
+bellissimo
+detestare
+spedizione
+moltiplicare
+rappresentare
 furto
-marina
-segnare
-impossibile
-dere
+prossimo
+reclamo
+persa
+range
+extender
+noleggiare
+davanti
+gomma
+politica
+arbitrariamente
+Essere
+gestore
+ricevuta
+Corriere
+attestare
+denuncio
+raddoppiare
+stufe
+violare
+accordo
+sottoscrizione
+sostenitore
+ingiustificabile
+rammarico
+lentezzare
+Formate
+gente
+neanche
+tizio
+segreteria
+occulto
+apparire
+descrizione
+ragnatela
+tocco
+vintage
+chic
 incubo
-avvenire
+statene
+distruggere
+Gold
+prioritario
+stanco
+addio
+inerzia
+intollerabile
+principio
+questione
+diavolo
+succedere
+rapina
+mano
+armato
+contestare
+tutelare
 praticamente
-mediocre
-fatiscente
-investire
-ristrutturazione
-nessuno
-interrompere
-anticipatamente
-continuo
-venditore
-ambulante
-raccomandare
-poiché
-rifiutare
+atteggiamento
+porterò
+sgradevole
+lumaca
+Dovere
+possiate
+fenomeno
+speciale
+sicuro
+presenza
+nn
+quinto
+specializzato
+degnare
+sollecitare
+fissare
+urgenter
+login
+leader
+sai
+delegare
+richiamo
 opzione
-installare
-isolamento
-acustico
-evitare
-diffuso
-covo
-fantasma
-esoso
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-temere
-trascurare
-Cupo
-opprimente
-malfamato
-inferno
-disperazione
-bar
-bevanda
-navigazione
-richiedere
-limitato
-costruzione
-vicinanza
-rotto
-difettoso
-inquinamento
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-Costi
-spropositato
-sprecare
-adirare
-porzione
-altrove
-verificare
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-competenza
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-bisogno
-disperato
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+giocare
+decentemente
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+ammettere
+aveerm
+tecnicamente
+erogare
+scottare
 bruciato
-scotto
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-sera
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-ostello
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-persistente
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-angoscia
-perpetuo
-amareggiare
-gettare
-affatto
-consiglierei
-Spesa
-esagerato
-gruppo
-giovane
-arido
-secco
-spoglio
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-tormento
-viaggiatore
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-obsoleto
-affidamento
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-istruzione
-preciso
-prenotazione
-itinerario
-interessante
-scortese
-dubitare
-dire
-fast
-food
-alternativo
-continuare
-bloccare
-serie
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-pessimo
-desolazione
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-regolarmente
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-online
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-velocemente
-andarmee
-cronico
-inaccettabile
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-bed
-and
-Breakfast
-tardo
-privacy
-vergognoso
-insapore
-segnaletica
-irritazione
-umore
-usare
-frustrare
-rischiare
-nonostante
+no
+insaputa
+toglietela
+condividere
+crollare
+seriamente
+copione
+terminale
+inutilizzabile
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+promozionale
+scaduto
+trasformandola
+esplicito
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+argomento
+Tutto
+Incluso
+togliere
+mega
+mezza
+recapito
+telefonicamente
+intero
+pro
+rata
+temporis
+forma
+allineare
+insistere
+rassicurazione
+Continuano
+statico
+fidare
+delusione
+transazione
+numeroso
+uscita
+stabilito
+accreditare
+xkè
+attrezzatura
+corridoio
+menzogna
+vantare
+negare
+evidenza
+chiuderare
+società
+privatamente
+proprietà
+Dovete
+noleggio
+oggetto
+tredici
+instabilità
+insostenibile
+margine
+capolavoro
+dormire
+Pagare
+tornerò
+indietro
+difendere
+indennizzo
+chiudare
+sperare
+pubblicizzare
+specchietto
+allodola
+riavviare
+girare
+tondo
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+gliel
+presa
+montare
+storto
+bimestrale
+preventivare
+Avreste
+variazione
+periodicità
+spia
+assumere
+ovvio
+provider
+modello
+giga
+distare
+chilometro
+abbonato
+suicida
+pec
+azione
+decennio
+esaurire
+conservo
+recupero
+aggressivo
+aggiornato
+sopportare
+policy
+restrittivo
+utente
+incapacità
+famiglia
+tradire
+ridere
+chef
+carne
+carbonizzare
+taglio
+prolungato
+titolare
+staccare
+sbagliato
+vorere
+malapena
+truffatore
+diritto
+misteriosamente
+rimandare
+emissione
+correttivo
+concordare
+rateizzazione
+spalmare
+attaccare
 recensione
-disorganizzare
-cancellazione
-comunicazione
-arduo
-inquietante
-terrificante
-circo
-cenare
-parlare
-stressare
-borsa
-ritardare
-breakfast
-economico
-raccomandabile
-tumulto
-condizione
-frequente
-apatia
-bere
-litro
-screpolato
-logore
-puzzolente
-lenzuola
-scortesa
-aura
-malinconia
-lugubre
-perdita
-Costoso
-cameriere
-abbassare
-accesso
-ristorazione
-disgusto
-pervasivo
-furioso
-cambio
-inizio
-servito
-disgustoso
-insipido
-nero
-vivamente
-appetitoso
-intenzione
-qualche
-miglioramento
-sistemazione
-antiquato
-negozio
-vendere
-resistente
-amaro
-subire
-inesistente
-imbarcazione
-lungomare
-puntura
-rock
-posata
-ossessivo
-invece
-indicazione
-giusto
-trascuratezza
-peso
-pesante
-coprire
-logoro
-spettrale
-offerta
-somma
-considerevole
-fornito
-cifra
-lento
-distruzione
-irreparabile
-imminente
-Spaventoso
-confuso
-pietra
-anziché
-risolvere
-prontamente
-zanzara
-criminalità
-bagaglio
-indignare
-acquoso
-irritare
-autonoleggio
-minare
-menu
-conto
-chiamare
-maltenute
-solitudine
-comprendere
-guerra
-minaccioso
-sedia
-parcheggio
-troppo
-inclusive
-capogiro
-mediocri
+negativo
+undici
+sereno
+ovunque
+tassazione
+dovuto
+commercialista
+palesemente
+riuscito
+intermittente
+stabilizzare
+allora
 minimamente
-peggior
-criminale
-disturbante
-conversazione
-stressante
-coordinamento
-monotone
-trama
-deprettere
-palazzo
-smarrito
-sperduto
-assente
-boutique
-collina
-spoglia
-impregnare
-acre
-spaccato
-contorto
-pallido
-affondare
-lamento
-insensibile
-trascurato
-rimborso
-tramite
-emergenza
-reattivo
-assurdo
-lavanderia
-vestito
-corrispondere
-ritardo
-residence
-Tetano
-spezzato
-deluso
-riciclare
-proprietario
-elettronica
-modesto
-indistinto
-ladro
-alternativa
-conversare
-appetito
-vigilanza
-vegetariano
-altissimo
-qualificato
-andarmeno
-segnale
-ambiguo
-accessibilità
-rinunciare
-male
-scegliere
-scatola
-suolo
-spesso
-malvagità
-incolmabile
-angosciante
-recupero
-ubriaco
-arrabbiare
-finanziario
-corsa
-normale
-brutto
-malandato
-frequenza
-derubare
-rifiuto
-ingiustificare
-tardi
-posizione
-gestione
-controllare
-due
-panico
-incontrollabile
-midollo
-inadeguato
-gomma
+onorato
+piede
+momento
+arrecato
+disdicare
+dipendere
+concreto
+supponente
+voglia
 masticare
-scadento
-biologico
-calvario
-borseggio
-tappo
-uscita
-stropicciato
-scarpa
-illecito
-limitare
-animazione
-cinismo
-avverso
-ospitare
-portata
-corruzione
-necessità
-decente
-motel
-fetido
-mostruoso
-seriamente
-saggio
-datato
-danneggiare
-anarchia
-Vuoto
-design
-carenza
-miseria
-povertà
-privazione
-giacere
-decrepito
-monumento
-pungente
-regnare
-materiale
-insegnante
-competente
-muscolare
-riciclato
-garantito
-radicato
-responsivo
-coda
-interminabile
-sbiadito
-rispecchiare
-penetrare
-sbarrato
-banale
-personaggio
-antipatico
-disprezzo
-spento
-baita
-malsano
-sterrato
-quota
-reclamo
-migliorare
-squallido
-degradato
-infestare
-astronomico
-unto
-raggiungimento
-extra
-sopportare
-prigione
-perduto
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-marcato
-ingiustizia
-considerazione
-deviazione
-metà
-epoca
-incompetente
-maleducato
-banda
-teppista
-tragitto
-pacco
-proibitivo
-clima
-insofferente
-compromettere
-disillusione
-amarezza
-smog
-navigatore
-satellitare
-intenzionalmente
-battente
-destinazione
-bagnato
-appartare
-agenzia
-malvagio
-continuamente
-disorganizzato
+quattro
+finché
+automaticamente
+capiscare
+schifare
+indifferenza
+migliaio
+andre
+vincolo
+criminale
+lineo
+Pretendo
+fondo
 causare
-buttare
-bello
-indignazione
-lamentare
-impreciso
-fastidio
-malefico
-sconfitta
-definitivo
-guasto
-ricreativo
-orientamento
-congestionato
-gonfiato
-uscire
-centesimo
-discoteca
-salvataggio
-ingiustificato
-gioventù
-ormai
+attere
+rettificato
+stratega
+genio
+lampada
+spento
+Business
+indifferente
+chire
+approssimativo
+retention
+Preparatevi
+incasso
+rare
+metodo
+preferenziale
+Disdetta
+sistematicamente
+sera
+regolarità
+crasha
+capisco
+rivolgare
+avvocato
+madornale
+superficiale
+ulteriore
+vago
 definire
-promettente
-meteorologico
-Insidioso
-mortale
-pensione
-dominare
-moto
-scarsamente
-accomodazione
-sorveglianza
-suggerire
-fuggire
-rancore
-sovraffollare
-furibore
-odiare
-feroce
-mancia
-discutibile
-inconveniente
-muro
-civiltà
-gridare
-inarrestabile
-durare
-bungalow
-soggiornare
-degradante
-inadeguare
-direzione
-previsto
-lancinante
-incontenibile
-impotenza
-truffa
-vittima
-rubare
-documento
-acuto
-velenoso
-medico
-arrendere
-tenuto
-odissea
-topo
-inganno
-tavolata
-sovraffollato
-scippio
-direttamente
-sbagliare
-curato
-trafficato
-confezione
-risoluzione
-riuscivo
-insicurezza
-instabile
-talmente
-disturbo
+onere
+riferire
+coordinare
+compilare
+modulo
+inaffidabile
+modificare
+forre
+nove
+frase
+macchinetta
 tardivo
-articolo
-tavola
-soccorso
-preparazione
+rateizzato
+modalità
+cassa
+fortuna
+suonare
+chare
+paralizzare
+allaccio
+porre

data/model/binary-classification.h5

@@ -1,3 +1,3 @@
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@@ -1,3 +1,3 @@
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-oid sha256:a50abd61f0e541056d942290594338f10452c23ea2e26b960a5eba828bae1b64
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modules/binary_classification.py

@@ -6,10 +6,10 @@ import nltk
 import modules.utilities.utils as utils
 
 BASE_PATH = './data/'
-VOCAB = BASE_PATH + 'vocab.txt'
-MODEL = BASE_PATH + 'model/'
+VOCAB = BASE_PATH + 'binary-classification-vocab.txt'
+MODEL = BASE_PATH + 'model/binary-classification.h5'
 WEIGHTS = BASE_PATH + 'weights/'
-TOKEN = BASE_PATH + 'tokenizer/'
+TOKEN = BASE_PATH + 'tokenizer/binary-classification-tokenizer.json'
 
 def init():
 	nltk.download('stopwords')
@@ -33,20 +33,24 @@ def splitWords(l):
         yield from words.split()
 
 def clean_doc(doc):
-    # split into tokens by white space
+    # 1. Pulizia Standard
+    doc = lemma_text(doc)
     tokens = doc.split()
-    # prepare regex for char filtering
-    #re_punc = re.compile('[%s]' % re.escape(string.punctuation)) # remove punctuation from each word
-    #tokens = [re_punc.sub('', w) for w in tokens]
+    # Rimuovi punteggiatura
     tokens = [re.sub(r'[^\w\s]', ' ', w) for w in tokens]
+    # Flattening della lista se splitWords ha creato sottoliste
     tokens = list(splitWords(tokens))
-    # remove remaining tokens that are not alphabetic
+    # Solo alfabetici
     tokens = [word for word in tokens if word.isalpha()]
-    # filter out stop words
+    # 2. STOPWORDS INTELLIGENTI
     stop_words = set(stopwords.words('italian'))
-    tokens = [w for w in tokens if not w in stop_words]
-    # filter out short tokens
-    tokens = [word for word in tokens if len(word) > 2]
+    # Parole da SALVARE (Whitelist)
+    whitelist = {'non', 'né', 'ne', 'mai', 'nessuno', 'niente', 'nulla', 'contro', 'senza'}
+    final_stop_words = stop_words - whitelist
+    # Filtra
+    tokens = [w for w in tokens if not w in final_stop_words]
+    # Accetta parole anche di 2 lettere (es. "ne", "no")
+    tokens = [word for word in tokens if len(word) > 1]
     return tokens
 
 def predict_sentiment(review, vocab, tokenizer, model):
@@ -57,7 +61,7 @@ def predict_sentiment(review, vocab, tokenizer, model):
     # convert to line
     line = ' '.join(tokens)
     # encode
-    encoded = tokenizer.texts_to_matrix([line], mode='binary')
+    encoded = tokenizer.texts_to_matrix([line], mode='tfidf')
     # predict sentiment
     yhat = model.predict(encoded, verbose=0)
     # retrieve predicted percentage and label
@@ -80,14 +84,12 @@ def predict(model_path, weights_path, tokenizer_path, text, debug) :
 
 def binary_classification(text):
 	init()
-	model = MODEL + 'binary-classification.h5'
 	weights = ''
-	tokenizer = TOKEN + 'binary-classification-tokenizer.json'
 	try:
 		if(text == "") : raise Exception
 	except :
 		return {"error": "Sentence is required"}, 415
-	doc, sentiment, percent = predict(model, weights, tokenizer, text, False)
+	doc, sentiment, percent = predict(MODEL, weights, TOKEN, text, False)
 	positive = 0
 	negative = 0
 	if(sentiment == 'POSITIVE'):

modules/bpo_dispatcher.py

@@ -133,41 +133,65 @@ class BPODispatcher:
         Combina la gravità del problema con lo stato d'animo del cliente.
         """
         urgency = "Bassa"
+        text_lower = text.lower()
         
-        # 1. Analisi Sentiment (Se disponibile)
+        # 1. Analisi Sentiment
         sentiment_score_neg = 0.0
+        sentiment_score_pos = 0.0
+        
         if binary_classification:
             try:
-                # binary_classification restituisce un dict {'POSITIVE': 0.x, 'NEGATIVE': 0.y}
                 sent_result = binary_classification(text)
-                sentiment_score_neg = sent_result.get('NEGATIVE', 0.0)
+                sentiment_score_neg = float(sent_result.get('negative', 0.0))
+                sentiment_score_pos = float(sent_result.get('positive', 0.0))
             except Exception:
-                sentiment_score_neg = 0.5 # Fallback neutro
-        
-        # 2. Matrice Decisionale
+                sentiment_score_neg = 0.5  # Fallback neutro
         
+        # --- LOGICA DECISIONALE ---
+
         # CASO A: CHURN (Disdetta) -> Sempre Critico
+        # Indipendentemente dal tono, se uno vuole andare via è priorità assoluta.
         if intent_label == "Retention / Churn Risk":
             return "CRITICA (Rischio Abbandono)"
 
         # CASO B: SUPPORTO TECNICO
         elif intent_label == "Supporto Tecnico":
-            if sentiment_score_neg > 0.9: # Molto arrabbiato
+            # Se il cliente è FURIOSO 
+            if sentiment_score_neg > 0.9:
                 return "ALTA (Tecnico + Cliente Furioso)"
-            elif "fermo" in text.lower() or "blocco" in text.lower():
+            elif sentiment_score_neg > 0.8:
+                return "MEDIA (Tecnico + Cliente Irritato)"
+            # Keywords critiche (Fermo tecnico)
+            elif any(w in text_lower for w in ["fermo", "blocco", "guasto totale", "non funziona nulla"]):
                 return "ALTA (Fermo Servizio)"
+            # Se il sentiment è chiaramente POSITIVO (es. "Tutto risolto grazie"), abbassiamo l'urgenza
+            elif sentiment_score_pos > 0.6:
+                return "BASSA (Feedback Positivo / Chiusura)"
             else:
+                # Caso standard: "Ho un problema col wifi" (Neutro/Lievemente negativo)
                 return "MEDIA (Guasto Standard)"
 
-        # CASO C: AMMINISTRAZIONE
+        # CASO C: AMMINISTRAZIONE / BILLING
         elif intent_label == "Amministrazione / Billing":
-            if sentiment_score_neg > 0.95: # Furioso per i soldi
+            # Le questioni di soldi scaldano gli animi.
+            if sentiment_score_neg > 0.9:
                 return "ALTA (Contestazione Aggressiva)"
-            elif "scadenza" in text.lower() or "stacco" in text.lower():
+            elif sentiment_score_neg > 0.8:
+                return "MEDIA (Cliente Irritato)"    
+            # Keywords legali/gravi
+            elif any(w in text_lower for w in ["truffa", "avvocato", "legale", "denuncia", "stacco"]):
+                return "ALTA (Minaccia Legale/Distacco)"
+            elif any(w in text_lower for w in ["scadenza", "errore", "sbaglio"]):
                 return "MEDIA (Rischio Amministrativo)"
             else:
                 return "BASSA (Info / Richiesta)"
                 
+        # Fallback per altri intenti (es. Info Generiche)
+        if sentiment_score_neg > 0.9:
+            return "MEDIA (Richiesta Generica ma Tono Aggressivo)"
+        elif sentiment_score_neg > 0.8:
+            return "MEDIA (Richiesta Generica ma Tono Irritato))"
+                
         return urgency
 
     def predict(self, text):

modules/image_classification.py

@@ -1,26 +1,67 @@
 import cv2
+import os
 import numpy as np
-import keras.models as models
+from keras.models import load_model
+
+BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
+MODEL_PATH = os.path.join(BASE_DIR, 'data', 'model', 'medical-image-classification.h5')
 
 IMAGE_SIZE = (224, 224)
-class_names = ['Tubercolosi', 'No_Tubercolosi', 'Pneumonia', 'No_Pneumonia']
-BASE_PATH = './data/'
-MODEL = BASE_PATH + 'model/'
-
-def image_predict(numpy_image, model_path):
-    image = cv2.resize(numpy_image, IMAGE_SIZE)
-    images = []
-    images.append(image)
-    images = np.array(images, dtype='float32')
-    model = models.load_model(model_path, compile=False)
-    predictions = model.predict(images)    # Vector of probabilities
-    #pred_labels = np.argmax(predictions, axis= 1)
-    return predictions#, pred_labels
-
-def image_classification(numpy_image):
-    model = MODEL + 'medical-image-classification.h5' 
-    labels = image_predict(numpy_image, model)
-    response = {}
-    for i, label in enumerate(labels[0]):
-        response[class_names[i]] = "%.4f" % float(label)
-    return response
+CLASS_MAP = {
+    'Tubercolosi': '⚠️ Rischio Tubercolosi',
+    'No_Tubercolosi': '✅ Negativo per Tubercolosi',
+    'Pneumonia': '⚠️ Rischio Polmonite',
+    'No_Pneumonia': '✅ Negativo per Polmonite',
+    'No_immagine' : '⚠️ Nessuna immagine caricata'
+}
+
+RAW_CLASSES = ['Tubercolosi', 'No_Tubercolosi', 'Pneumonia', 'No_Pneumonia']
+
+# Caricamento Singleton (lo carichiamo una volta sola)
+model = None
+
+def load_resources():
+    global model
+    if model is None and os.path.exists(MODEL_PATH):
+        try:
+            print(f"Caricamento modello X-Ray da {MODEL_PATH}...")
+            model = load_model(MODEL_PATH, compile=False)
+            print("✅ Modello X-Ray caricato.")
+        except Exception as e:
+            print(f"❌ Errore caricamento modello X-Ray: {e}")
+
+# Inizializziamo subito
+load_resources()
+
+def image_classification(image_array):
+    print(image_array)
+    """
+    Analizza un'immagine radiografica (numpy array) e restituisce le probabilità.
+    """
+    if model is None:
+        return {"Errore": "Modello non disponibile (Verifica il percorso file)"}
+    if image_array is None:
+        response = {}
+        user_label = CLASS_MAP.get('No_immagine', 'No_immagine')
+        response[user_label] = 0.0
+        return response
+    try:
+        # 1. Preprocessing Immagine
+        # Resize a 224x224 come richiesto dal modello
+        img_resized = cv2.resize(image_array, IMAGE_SIZE)
+        # Normalizzazione / Espansione dimensioni per il batch
+        img_batch = np.expand_dims(img_resized, axis=0).astype('float32')
+        # 2. Predizione
+        predictions = model.predict(img_batch, verbose=0)[0]
+        # 3. Formattazione Output
+        response = {}
+        for i, prob in enumerate(predictions):
+            raw_label = RAW_CLASSES[i]
+            user_label = CLASS_MAP.get(raw_label, raw_label)
+            response[user_label] = float(prob)
+        print(response)
+        return response
+
+    except Exception as e:
+        print(f"Errore durante l'analisi immagine: {e}")
+        return {"Errore di Analisi": 0.0}

modules/multilabel_classification.py

@@ -1,37 +1,59 @@
+import os
+import json
+from keras.models import load_model
 from keras_preprocessing.sequence import pad_sequences
-import modules.utilities.utils as utils
-import keras.models as models
-import numpy as np
+from keras.preprocessing.text import tokenizer_from_json
 
-BASE_PATH = './data/'
-MODEL = BASE_PATH + 'model/'
-TOKEN = BASE_PATH + 'tokenizer/'
+BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) # Risale alla root
+MODEL_PATH = os.path.join(BASE_DIR, 'data', 'model', 'multi-classification.h5')
+TOKENIZER_PATH = os.path.join(BASE_DIR, 'data', 'tokenizer', 'multi-classification-tokenizer.json')
 
-class_names = np.array(['Economia', 'Politica', 'Scienza_e_tecnica', 'Sport', 'Storia'])
+CLASS_NAMES = ['Economia', 'Politica', 'Scienza_e_tecnica', 'Sport', 'Storia']
 
-def predict(model_path, tokenizer_path, sentence):
-    tokenizer = utils.load_tokenizer(tokenizer_path)
-    x_data = []
-    x_data.append(sentence)
-    x_tokenized = tokenizer.texts_to_sequences(x_data)
-    new_x_tokenized = []
-    for x_token in x_tokenized[0]:
-        if(x_token is None):
-            x_token = 1
-        new_x_tokenized.append(x_token)
-    x_tokenized = [new_x_tokenized]
-    x_pad = pad_sequences(x_tokenized, maxlen=200)
-    x_t = x_pad[0]
-    model = models.load_model(model_path, compile=False)
-    prediction = model.predict(np.array([x_t]))
-    #predicted_label = class_names[np.argmax(prediction[0])]
-    return prediction#, predicted_label
+# Caricamento Singleton (lo carichiamo una volta sola)
+model = None
+
+def load_resources():
+    global model
+    if model is None and os.path.exists(MODEL_PATH):
+        try:
+            # Carica Tokenizer
+            with open(TOKENIZER_PATH, 'r') as f:
+                tokenizer_data = json.load(f)
+                tokenizer = tokenizer_from_json(tokenizer_data)
+            
+            # Carica Modello
+            model = load_model(MODEL_PATH, compile=False)
+            return model, tokenizer
+        except Exception as e:
+            print(f"Errore caricamento risorse MultiLabel: {e}")
+            return None, None
+
+# Carichiamo una volta sola all'avvio (Singleton) per velocità
+model, tokenizer = load_resources()
 
 def multi_classification(text):
-    model = MODEL + 'multi-classification.h5'
-    tokenizer = TOKEN + 'multi-classification-tokenizer.json'
-    labels = predict(model, tokenizer, text)
-    response = {}
-    for i, label in enumerate(labels[0]):
-        response[class_names[i]] = "%.4f" % float(label)
-    return response
+    if model is None or tokenizer is None:
+        return {"Errore": "Modello non caricato"}
+    try:
+        # Preprocessing identico al training
+        # 1. Tokenization
+        sequences = tokenizer.texts_to_sequences([text])
+        new_sequences = []
+        for sequence in sequences[0]:
+            if(sequence is None):
+                sequence = 1
+            new_sequences.append(sequence)
+        x_new_sequences = [new_sequences]
+        # 2. Padding (maxlen=200 come da tuo codice originale)
+        data_padded = pad_sequences(x_new_sequences, maxlen=200)
+        # 3. Predizione
+        prediction = model.predict(data_padded, verbose=0)[0]
+        # 4. Formattazione Output per Gradio {Label: Score}
+        results = {}
+        for i, score in enumerate(prediction):
+            label = CLASS_NAMES[i].replace('_', ' ')
+            results[label] = float(score)
+        return results
+    except Exception as e:
+        return {f"Errore durante l'analisi: {str(e)}": 0.0}

modules/retina.py

@@ -1,29 +1,58 @@
-import tensorflow as tf
+import os
+import cv2
 import numpy as np
-from keras import utils
-
-
-model = tf.keras.models.load_model("data/model/retina.h5")
-
-
-def predict_diabetic_retinopathy(immagine):
-  x = utils.img_to_array(immagine)
-  x = np.expand_dims(x, axis=0)
-  x = x / 255.0
-
-  prediction = model.predict(x)
-
-  if prediction[0][0] > 0.5:
-    diagnosis = "Presenza di Retinopatia Diabetica"
-  else:
-    diagnosis = "Nessuna retinopatia diabetica"
-
-  percentage = prediction[0][0] * 100
-  roundedPercentage = round(percentage, 2)
-  probability = f"{roundedPercentage}%"
-  #probability = str(prediction[0][0])
-
-  return diagnosis, probability
-
-
+from keras.models import load_model
+
+BASE_DIR = os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)))
+MODEL_PATH = os.path.join(BASE_DIR, 'data', 'model', 'retina.h5')
+IMAGE_SIZE = (224, 224) # Standard per la maggior parte delle CNN (VGG/ResNet)
+
+model = None
+
+def load_resources():
+    global model
+    if model is None and os.path.exists(MODEL_PATH):
+        try:
+            print(f"Caricamento modello Retina da {MODEL_PATH}...")
+            model = load_model(MODEL_PATH, compile=False)
+            print("✅ Modello Retina caricato.")
+        except Exception as e:
+            print(f"❌ Errore caricamento modello Retina: {e}")
+
+# Caricamento all'avvio
+load_resources()
+
+def predict_diabetic_retinopathy(image_array):
+    # Restituiamo sempre DUE valori (Diagnosi, Percentuale) anche in caso di errore
+    if model is None:
+        return "❌ Errore: Modello non trovato", "0%"
+    
+    if image_array is None:
+        return "⚠️ Nessuna immagine caricata", "0%"
+
+    try:
+        # 2. PREPROCESSING
+        img_resized = cv2.resize(image_array, IMAGE_SIZE)
+        img_normalized = img_resized.astype('float32') / 255.0
+        img_batch = np.expand_dims(img_normalized, axis=0)
+
+        # 3. PREDIZIONE
+        prediction_score = model.predict(img_batch, verbose=0)[0][0]
+        positive_prob = float(prediction_score)
+
+        # 4. LOGICA DIAGNOSI
+        if positive_prob > 0.5:
+            diagnosis = "⚠️ Presenza Retinopatia Diabetica"
+        else:
+            diagnosis = "✅ Nessuna Retinopatia Diabetica"
+
+        # 5. FORMATTAZIONE PERCENTUALE
+        percentage = positive_prob * 100
+        probability = f"{percentage:.2f}%" # Formattazione f-string più pulita
+
+        return diagnosis, probability
+
+    except Exception as e:
+        print(f"Errore analisi retina: {e}")
+        return "❌ Errore durante l'analisi", "0%"
 

modules/utilities/utils.py

@@ -1,14 +1,8 @@
 import json
-from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
-from tensorflow.keras.preprocessing.text import tokenizer_from_json
-
-def allowed_model(filename):
-    return '.' in filename and \
-           filename.rsplit('.', 1)[1].lower() in {'keras', 'h5'}
-
-def allowed_tokenizer(filename):
-    return '.' in filename and \
-           filename.rsplit('.', 1)[1].lower() in {'json'}
+import gradio as gr
+import os
+from keras.preprocessing.text import Tokenizer
+from keras.preprocessing.text import tokenizer_from_json
 
 def load_doc(filename):
 	# open the file as read only 
@@ -24,4 +18,101 @@ def load_tokenizer(tokenizer_path):
 		data = json.load(f)
 		tokenizer = Tokenizer()
 		tokenizer = tokenizer_from_json(data)
-	return tokenizer
+	return tokenizer
+
+####  utilità per interfaccia Gradio
+
+def global_file_loader(file_data):
+    """
+    Gestisce il caricamento file dalla Sidebar.
+    Supporta sia input stringa (Gradio 5 single) che lista.
+    """
+    # 1. NORMALIZZAZIONE INPUT (Il Fix Cruciale)
+    if isinstance(file_data, list):
+        if not file_data:
+            return [gr.update() for _ in range(5)]
+        file_path = file_data[0]
+    else:
+        # Se è None o stringa vuota
+        if not file_data:
+            return [gr.update() for _ in range(5)]
+        file_path = file_data # È già la stringa del percorso
+
+    ext = os.path.splitext(file_path)[1].lower()
+    
+    # Valori di default (non cambiare nulla)
+    bpo_update = gr.update()
+    img_xray_update = gr.update()
+    img_retina_update = gr.update()
+    news_update = gr.update()
+    sentiment_update = gr.update()
+    
+    try:
+        # LOGICA PER IMMAGINI
+        if ext in ['.jpg', '.jpeg', '.png', '.bmp', '.tif', '.tiff']:
+            # Gradio accetta il path assoluto se è in allowed_paths
+            img_xray_update = gr.Image(value=file_path)
+            img_retina_update = gr.Image(value=file_path)
+            
+        # LOGICA PER TESTI
+        elif ext in ['.txt', '.csv', '.log', '.md', '.json']:
+            with open(file_path, "r", encoding="utf-8") as f:
+                content = f.read()
+            
+            bpo_update = gr.Textbox(value=content)
+            news_update = gr.Textbox(value=content)
+            sentiment_update = gr.Textbox(value=content)
+            
+    except Exception as e:
+        print(f"Errore lettura file: {e}")
+
+    return bpo_update, img_xray_update, img_retina_update, news_update, sentiment_update
+
+def enable_sidebar(new_root):
+    """Mostra la sidebar e aggiorna il path (Per Computer Vision)"""
+    return gr.update(visible=True), gr.update(root_dir=new_root), None, None
+
+def disable_sidebar():
+    """Nasconde la sidebar (Per NLP)"""
+    return gr.update(visible=False), gr.update(), None, None
+
+def render_ner_html(entities):
+    """
+    Trasforma la lista [('testo', 'LABEL'), ('testo', None)] in HTML puro.
+    """
+    # Mappa colori HEX (più belli e moderni)
+    colors = {
+        "CODICE CLIENTE": "#3b82f6", # Blue 500
+        "N. FATTURA": "#f97316",     # Orange 500
+        "COD. FORNITURA": "#d946ef", # Fuchsia 500
+        "EMAIL": "#ef4444",          # Red 500
+        "TELEFONO": "#06b6d4",       # Cyan 500
+        "PERSONA": "#22c55e",        # Green 500
+        "AZIENDA": "#8b5cf6",        # Violet 500
+        "LUOGO": "#64748b",          # Slate 500
+        "POSSIBILE ID": "#a8a29e"    # Stone 400
+    }
+
+    html = "<div style='line-height: 2.2; font-family: sans-serif; font-size: 16px; color: #334155; background-color: #1e293b'>"
+    
+    for text, label in entities:
+        if label:
+            # Recupera colore o usa grigio di default
+            c = colors.get(label, "#1e293b")
+            
+            # Crea lo "Chip" (Pillola colorata)
+            # - bg-color con opacità (c + '20')
+            # - border solido
+            # - label piccola in grassetto accanto al testo
+            html += f"""
+            <span style='background-color: {c}20; border: 1px solid {c}; border-radius: 6px; padding: 2px 6px; margin: 0 2px; white-space: nowrap;'>
+                <span style='font-size: 0.75em; font-weight: 700; color: {c}; text-transform: uppercase;'>{label}</span>
+                <span style='font-weight: 600; color: white; margin-left: 6px;'>{text}</span>
+            </span>
+            """
+        else:
+            # Testo normale
+            html += text.replace("\n", "<br>") # Gestisce a capo
+            
+    html += "</div>"
+    return html

requirements.txt

@@ -3,7 +3,7 @@
 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu
 
 # --- CORE UI ---
-gradio==4.44.1
+gradio>=5.0.0,<6.0.0
 pydantic==2.10.6
 
 # --- LEGACY STACK (NON TOCCARE - Vincoli rigidi) ---
@@ -16,7 +16,8 @@ Keras-Preprocessing>=1.1.2
 # --- Modulo BPO ---
 # Grazie alla prima riga, scaricherà la versione CPU-only leggera
 torch>=2.0.1
-transformers>=4.35.0
+#transformers>=4.35.0
+transformers>=4.35.0,<4.49.0
 accelerate>=0.25.0
 
 # --- DATA & NLP UTILITIES ---
@@ -29,6 +30,8 @@ scikit-learn>=1.3.0
 opencv-python-headless
 
 # --- MODELS & HUB ---
-huggingface-hub==0.24.7
+#huggingface-hub==0.24.7
+
+huggingface-hub>=0.24.0,<1.0.0
 # Link diretto per scaricare il modello Spacy italiano
 https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/it_core_news_lg-3.8.0/it_core_news_lg-3.8.0.tar.gz

style.css

@@ -0,0 +1,85 @@
+/* --- 1. HEADER & LOGO --- */
+.header-row {
+    display: flex !important;
+    align-items: flex-end !important;
+    gap: 20px !important;
+    margin-bottom: 30px !important;
+    padding-bottom: 20px;
+    border-bottom: 1px solid #e2e8f0;
+}
+.h4-margin{
+    margin-left: 4px 6px 6px 4px;
+}
+.logo-container img { margin-bottom: 4px !important; object-fit: contain; }
+.header-text-col h1 {
+    font-family: 'Inter', sans-serif !important;
+    font-weight: 900 !important;
+    font-size: 2.2em !important; 
+    background: linear-gradient(90deg, #D65DB1 0%, #8B5CF6 50%, #F43F5E 100%);
+    -webkit-background-clip: text;
+    background-clip: text;
+    -webkit-text-fill-color: transparent;
+    text-align: left !important;
+    margin-bottom: -2px !important; 
+    padding-bottom: 0 !important;
+    line-height: 1.0 !important; 
+}
+.header-text-col .subheader {
+    text-align: left !important; color: #64748b; font-size: 1.1em; font-weight: 500;
+    margin-top: 0 !important; padding-top: 0 !important;
+}
+
+/* --- 2. CUSTOM TABS STYLE (DESKTOP) --- */
+.tabs > .tab-nav { border-bottom: none !important; gap: 8px !important; margin-bottom: 15px !important; }
+.tabs > .tab-nav > button {
+    border: 1px solid #e5e7eb !important; border-radius: 10px !important; 
+    background-color: white; color: #475569 !important; font-weight: 600 !important;
+    padding: 6px 16px !important; transition: all 0.2s;
+}
+.tabs > .tab-nav > button:hover { background-color: #f1f5f9 !important; transform: translateY(-1px); }
+.tabs > .tab-nav > button.selected {
+    background: linear-gradient(135deg, #8B5CF6 0%, #D65DB1 100%) !important;
+    color: white !important; border: 1px solid transparent !important;
+    box-shadow: 0 4px 12px rgba(139, 92, 246, 0.3) !important;
+}
+
+/* --- 3. COMPONENTS --- */
+button.primary {
+    background: linear-gradient(135deg, #8B5CF6 0%, #D65DB1 100%) !important;
+    border: none !important; color: white !important; transition: filter 0.2s;
+}
+button.primary:hover { filter: brightness(1.1); box-shadow: 0 4px 15px rgba(139, 92, 246, 0.4); }
+
+.fixed-height { height: 380px !important; overflow: hidden !important; }
+.fixed-height button, .fixed-height .image-container, .fixed-height .upload-container {
+    height: 100% !important; max-height: 100% !important; min-height: 100% !important;
+}
+.fixed-height img { object-fit: contain !important; max-height: 100% !important; }
+
+.fixed-height-tab2 {height: 500px}
+
+/* Stile per la Model Card nel tab BPO */
+.model-card {
+    background: #f8fafc; border: 1px solid #e2e8f0; border-radius: 8px; padding: 15px;
+    font-size: 0.9em; color: #475569; margin-top: 10px;
+}
+
+.model-card strong{
+    color: #475569 !important
+}
+
+/* --- 4. MOBILE RESPONSIVE --- */
+@media (max-width: 768px) {
+    .header-row { flex-direction: column !important; align-items: center !important; text-align: center !important; gap: 10px !important; }
+    .header-text-col h1 { text-align: center !important; font-size: 1.8em !important; }
+    .header-text-col .subheader { text-align: center !important; }
+    .responsive-row { flex-direction: column !important; display: flex !important; }
+    .responsive-row > * { width: 100% !important; min-width: 100% !important; margin-bottom: 15px !important; }
+    
+    .tabs > .tab-nav { flex-wrap: wrap !important; justify-content: center !important; gap: 6px !important; }
+    .tabs > .tab-nav > button {
+        flex-grow: 1 !important; text-align: center !important; font-size: 0.85rem !important;
+        padding: 8px 10px !important; margin: 0 !important; width: auto !important; min-width: 45% !important;
+    }
+}
+footer {visibility: hidden}