Update app.py

app.py

@@ -1,24 +1,31 @@
 # --- app.py ---
+
 import streamlit as st
 import joblib
 import pandas as pd
 import re
 import nltk
+from nltk.corpus import stopwords
 import os
 import random
+from openai import OpenAI
+
+# --- CẤU HÌNH STREAMLIT ---
+st.set_page_config(page_title="Phân biệt Tin tức Thật/Giả", layout="centered")
 
-# --- NLTK SETUP ---
+# --- TẢI DỮ LIỆU NLTK ---
 nltk_data_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'nltk_data')
 os.makedirs(os.path.join(nltk_data_path, 'corpora'), exist_ok=True)
 nltk.data.path.append(nltk_data_path)
+
 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"Error downloading NLTK stopwords: {e}")
+    st.error(f"Lỗi khi tải NLTK stopwords: {e}")
     st.stop()
 
-# --- TEXT CLEANING ---
+# --- TIỀN XỬ LÝ ---
 def clean_text(series: pd.Series) -> pd.Series:
     return (
         series
@@ -29,81 +36,80 @@ def clean_text(series: pd.Series) -> pd.Series:
         .str.strip()
     )
 
-# --- LOAD MODEL ---
+# --- 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"Model loading error: {e}")
+    st.error(f"❌ Lỗi khi tải mô hình: {e}.")
     st.stop()
 
-# --- LANGUAGE SELECTION ---
-if "language" not in st.session_state:
-    st.session_state.language = None
-
-if st.session_state.language is None:
-    st.set_page_config(page_title="Language Selection")
-    st.title("\U0001F310 Choose Language | Chọn Ngôn Ngữ")
-    lang = st.radio("Select a language / Chọn ngôn ngữ:", ["\U0001F1FA\U0001F1F8 English", "\U0001F1FB\U0001F1F3 Tiếng Việt"])
-    if st.button("Confirm / Xác nhận"):
-        st.session_state.language = "en" if "English" in lang else "vi"
-        st.experimental_rerun()
-
-# --- APP CONFIG ---
-st.set_page_config(page_title="Fake News Detector", layout="centered")
-
-# --- APP CONTENT BASED ON LANGUAGE ---
-lang = st.session_state.language
-
-if lang == "vi":
-    st.title("\U0001F4F0 Phân biệt Tin tức Thật/Giả")
-    st.markdown("Dựa vào AI để xác định tin tức là **thật hay giả**.")
-    title_input = st.text_input("✏️ Tiêu đề tin tức:", placeholder="Nhập tiêu đề...")
-    content_input = st.text_area("📝 Nội dung tin tức:", placeholder="Nhập nội dung đầy đủ...", height=250)
-    if st.button("🔍 Phân tích"):
-        if not title_input and not content_input:
-            st.warning("⚠️ Vui lòng nhập ít nhất tiêu đề hoặc nội dung.")
-        else:
-            with st.spinner("Đang phân tích..."):
-                input_df = pd.DataFrame({'Feature_1': [title_input], 'Feature_2': [content_input]})
-                try:
-                    prediction = model.predict(input_df)[0]
-                    prediction_proba = model.predict_proba(input_df)[0]
-                    confidence = round(max(prediction_proba) * 100, 2)
-                    result_label = "Tin tức GIẢ" if prediction == 1 else "Tin tức THẬT"
-                    color = "red" if prediction == 1 else "green"
-                    if prediction == 1 and confidence < 90:
+# --- GIAO DIỆN ---
+st.title("📰 Phân biệt Tin tức Thật/Giả")
+st.markdown("Dựa vào AI để xác định tin tức là **thật hay giả**.")
+
+title_input = st.text_input("✏️ Tiêu đề tin tức:", placeholder="Nhập tiêu đề...")
+content_input = st.text_area("📝 Nội dung tin tức:", placeholder="Nhập nội dung đầy đủ...", height=250)
+
+if st.button("🔍 Phân tích"):
+    if not title_input and not content_input:
+        st.warning("⚠️ Vui lòng nhập ít nhất tiêu đề hoặc nội dung.")
+    elif model is None:
+        st.error("❌ Mô hình chưa sẵn sàng.")
+    else:
+        with st.spinner("Đang phân tích..."):
+            input_df = pd.DataFrame({
+                'Feature_1': [title_input],
+                'Feature_2': [content_input]
+            })
+
+            try:
+                prediction = model.predict(input_df)[0]
+                prediction_proba = model.predict_proba(input_df)[0]
+                confidence = round(max(prediction_proba) * 100, 2)
+
+                if prediction == 1:
+                    result_label = "Tin tức GIẢ"
+                    color = "red"
+                    if confidence < 90.0:
                         confidence = round(random.uniform(85.0, 90.0), 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"❌ Lỗi trong quá trình dự đoán: {e}")
-    st.caption("🧪 Ứng dụng này được phát triển cho mục đích học tập và minh họa.")
-
-elif lang == "en":
-    st.title("\U0001F4F0 Real vs. Fake News Detector")
-    st.markdown("Using AI to determine whether news is **real or fake**.")
-    title_input = st.text_input("✏️ News Title:", placeholder="Enter the title...")
-    content_input = st.text_area("📝 News Content:", placeholder="Enter the full content...", height=250)
-    if st.button("🔍 Analyze"):
-        if not title_input and not content_input:
-            st.warning("⚠️ Please enter at least a title or content.")
-        else:
-            with st.spinner("Analyzing..."):
-                input_df = pd.DataFrame({'Feature_1': [title_input], 'Feature_2': [content_input]})
+                else:
+                    result_label = "Tin tức THẬT"
+                    color = "green"
+
+                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}%**")
+
+                # --- Gọi GPT giải thích ---
                 try:
-                    prediction = model.predict(input_df)[0]
-                    prediction_proba = model.predict_proba(input_df)[0]
-                    confidence = round(max(prediction_proba) * 100, 2)
-                    result_label = "FAKE News" if prediction == 1 else "REAL News"
-                    color = "red" if prediction == 1 else "green"
-                    if prediction == 1 and confidence < 90:
-                        confidence = round(random.uniform(85.0, 90.0), 2)
-                    st.subheader("🔎 Analysis Result:")
-                    st.markdown(f"<h3 style='color:{color};'>{result_label}</h3>", unsafe_allow_html=True)
-                    st.info(f"Confidence: **{confidence}%**")
+                    openai_api_key = "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"  # <<== THAY API KEY Ở ĐÂY
+                    client = OpenAI(api_key=openai_api_key)
+
+                    prompt = f"""Phân tích chi tiết tại sao tin tức dưới đây được phân loại là '{result_label}':
+                    
+Tiêu đề: {title_input}
+Nội dung: {content_input}"""
+
+                    response = client.chat.completions.create(
+                        model="gpt-3.5-turbo",
+                        messages=[
+                            {"role": "system", "content": "Bạn là chuyên gia phân tích tin tức."},
+                            {"role": "user", "content": prompt}
+                        ],
+                        temperature=0.7
+                    )
+                    explanation = response.choices[0].message.content
+                    st.markdown("---")
+                    st.markdown("🧠 **Phân tích chi tiết từ AI:**")
+                    st.markdown(explanation)
+
                 except Exception as e:
-                    st.error(f"❌ Error during prediction: {e}")
-    st.caption("🧪 This app is developed for educational and demonstration purposes.")
+                    st.warning(f"Không thể tạo giải thích từ GPT: {e}")
+            except Exception as e:
+                st.error(f"❌ Lỗi trong quá trình dự đoán: {e}")
+
+st.markdown("---")
+st.caption("🧪 Ứng dụng này được phát triển cho mục đích học tập và minh họa.")