File size: 1,354 Bytes
db9a907
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
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
import gradio as gr
from transformers import pipeline

# Load the sentiment analysis pipeline
sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis", model="nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment")

def analyze_sentiment(text):
    if not text.strip():
        return "قم بإدخال النص للتحليل."
    result = sentiment_analyzer(text)[0]
    return f"التقييم المتوقع: {result['label']} نجمة "

# Define the Gradio interface
with gr.Blocks() as demo:
    gr.Markdown("# تحليل المشاعر باستخدام BERT")
    
    with gr.Row():
        input_text = gr.Textbox(label="أدخل النص", placeholder="اكتب جملة أو فقرة...")
    
    analyze_button = gr.Button("تحليل المشاعر")
    
    output_text = gr.Textbox(label="نتيجة التحليل", interactive=False)
    
    examples = [
        "أنا أحب هذا المنتج! إنه رائع!",
        "هذه كانت أسوأ تجربة مررت بها على الإطلاق.",
        "الفيلم كان عاديًا، ليس رائعًا ولكن ليس سيئًا أيضًا.",
        "رائع جدًا! أنصح الجميع به."
    ]
    
    gr.Examples(examples, inputs=input_text)
    
    analyze_button.click(analyze_sentiment, inputs=input_text, outputs=output_text)

# Launch the app
demo.launch()