Spaces:
Runtime error
Runtime error
| import streamlit as st | |
| import joblib | |
| import pandas as pd | |
| import re | |
| import nltk | |
| from nltk.corpus import stopwords | |
| from nltk.stem.porter import PorterStemmer | |
| import os | |
| # --- Cài đặt và tải tài nguyên NLTK (quan trọng cho môi trường Docker) --- | |
| # Tải stopwords vào thư mục con 'nltk_data' | |
| # Điều này giúp Dockerfile dễ dàng sao chép và NLTK tìm thấy chúng | |
| nltk_data_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'nltk_data') | |
| # Đảm bảo thư mục tồn tại | |
| os.makedirs(os.path.join(nltk_data_path, 'corpora'), exist_ok=True) | |
| # Thêm đường dẫn này để NLTK tìm kiếm | |
| nltk.data.path.append(nltk_data_path) | |
| # Cố gắng tải stopwords | |
| try: | |
| if not os.path.exists(os.path.join(nltk_data_path, 'corpora', 'stopwords')): | |
| nltk.download('stopwords', download_dir=nltk_data_path) | |
| except Exception as e: | |
| st.error(f"Lỗi khi tải NLTK stopwords: {e}") | |
| st.stop() # Dừng ứng dụng nếu không tải được | |
| # --- Tải mô hình --- | |
| model = None | |
| try: | |
| model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'fake_news_model.pkl') | |
| model = joblib.load(model_path) | |
| st.success("Mô hình fake_news_model.pkl đã được tải thành công!") | |
| except Exception as e: | |
| st.error(f"Lỗi khi tải mô hình: {e}. Vui lòng đảm bảo file mô hình nằm cùng thư mục với app.py.") | |
| st.stop() # Dừng ứng dụng nếu mô hình không tải được | |
| # --- Khởi tạo Stemmer và Stopwords --- | |
| ps = PorterStemmer() | |
| # Đảm bảo NLTK tìm thấy stopwords từ đường dẫn đã chỉ định | |
| try: | |
| stop_words = set(stopwords.words('english')) | |
| except Exception as e: | |
| st.error(f"Lỗi khi tải stop words NLTK: {e}. Đảm bảo 'stopwords' đã được tải.") | |
| st.stop() | |
| # --- Hàm tiền xử lý văn bản (PHẢI GIỐNG VỚI LÚC TRAIN) --- | |
| def preprocess_text(text): | |
| if not isinstance(text, str): | |
| return "" | |
| text = text.lower() | |
| text = re.sub('[^a-zA-Z]', ' ', text) | |
| words = text.split() | |
| words = [ps.stem(word) for word in words if word not in stop_words] | |
| return ' '.join(words) | |
| # --- Giao diện Streamlit --- | |
| st.set_page_config(page_title="Phân biệt Tin tức Thật/Giả", layout="centered") | |
| st.title("📰 Phân biệt Tin tức Thật/Giả") | |
| st.markdown("Sử dụng mô hình AI để phân tích và xác định liệu một tin tức là thật hay giả.") | |
| # Ô nhập tiêu đề | |
| title_input = st.text_input("Tiêu đề tin tức:", placeholder="Nhập tiêu đề tin tức...") | |
| # Ô nhập nội dung | |
| content_input = st.text_area("Nội dung tin tức:", placeholder="Nhập toàn bộ nội dung tin tức...", height=250) | |
| # Nút Analyze | |
| if st.button("Phân tích"): | |
| if not title_input and not content_input: | |
| st.warning("Vui lòng nhập tiêu đề hoặc nội dung tin tức để phân tích.") | |
| elif model is None: | |
| st.error("Mô hình chưa sẵn sàng để phân tích. Vui lòng kiểm tra lại lỗi tải mô hình.") | |
| else: | |
| with st.spinner("Đang phân tích tin tức..."): | |
| combined_text = title_input + " " + content_input | |
| processed_text = preprocess_text(combined_text) | |
| try: | |
| # Giả định mô hình của bạn đã được huấn luyện để nhận một danh sách các chuỗi đã tiền xử lý | |
| # Nếu mô hình của bạn cần một TfidfVectorizer riêng, bạn cần tải nó và chuyển đổi processed_text | |
| prediction = model.predict([processed_text])[0] | |
| prediction_proba = model.predict_proba([processed_text])[0] | |
| # === ĐIỀU CHỈNH LOGIC Ở ĐÂY DỰA TRÊN 1=FAKE, 0=TRUE === | |
| if prediction == 1: # Nếu prediction là 1, đó là TIN GIẢ | |
| result_label = "Tin tức GIẢ" | |
| color = "red" | |
| else: # Nếu prediction là 0, đó là TIN THẬT | |
| result_label = "Tin tức THẬT" | |
| color = "green" | |
| # ======================================================= | |
| # Lấy độ tin cậy của lớp được dự đoán | |
| # Nếu prediction là 1 (FAKE), lấy xác suất của lớp 1 | |
| # Nếu prediction là 0 (TRUE), lấy xác suất của lớp 0 | |
| confidence = round(prediction_proba[prediction] * 100, 2) | |
| st.subheader("Kết quả phân tích:") | |
| st.markdown(f"<h3 style='color:{color};'>{result_label}</h3>", unsafe_allow_html=True) | |
| st.info(f"Độ tin cậy: **{confidence}%**") | |
| except Exception as e: | |
| st.error(f"Đã xảy ra lỗi trong quá trình dự đoán: {e}") | |
| st.markdown("---") | |
| st.markdown("Ứng dụng này được phát triển để mục đích minh họa và học tập.") |