Update app.py

app.py

@@ -6,7 +6,6 @@ from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
 from tensorflow.keras.models import load_model
 import pickle
 
-# Model ve diğer nesneleri yükleme
 model = load_model('model.h5')
 
 with open('tokenizer.pkl', 'rb') as handle:
@@ -15,25 +14,21 @@ with open('tokenizer.pkl', 'rb') as handle:
 with open('label_encoder.pkl', 'rb') as handle:
     label_encoder = pickle.load(handle)
 
-# Eğitim sırasında kullanılan maksimum dizi uzunluğunu belirleme
 max_length = model.input_shape[1]
 
-# Streamlit arayüzü
-st.title("Metin Duygu Sınıflandırma")
-st.write("Lütfen bir metin girin ve modelin tahmin ettiği duyguyu görün.")
+st.title("Text Emotion Classification")
+st.write("Please enter a text and see the emotion predicted by the model.")
 
-input_text = st.text_input("Metin Girin:")
+input_text = st.text_input("Enter Text:")
 
-if st.button("Tahmin Et"):
+if st.button("Predict"):
     if input_text:
-        # Metni ön işleme
         input_sequence = tokenizer.texts_to_sequences([input_text])
         padded_input_sequence = pad_sequences(input_sequence, maxlen=max_length)
         
-        # Tahmin yapma
         prediction = model.predict(padded_input_sequence)
         predicted_label = label_encoder.inverse_transform([np.argmax(prediction[0])])
         
-        st.write("Tahmin Edilen Duygu:", predicted_label[0])
+        st.write("Predicted Emotion:", predicted_label[0])
     else:
-        st.write("Lütfen bir metin girin.")
+        st.write("Please enter a text.")