Update app.py

app.py

@@ -3,7 +3,6 @@ import torch
 from torch.nn.functional import softmax
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
 
-# ---- MODEL AYARLARI ----
 MODEL_ID = "celalkartoglu/tr-sentiment-bert-win-v1"
 LABELS   = ["Negative","Notr","Positive"]
 MAX_LEN_DEFAULT = 256
@@ -12,7 +11,6 @@ tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_ID)
 model     = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(MODEL_ID)
 model.eval()
 
-# ---- POST-PROCESS (Notr kuralı) ----
 def postprocess_label(probs, min_conf=0.55, close_gap=0.10):
     neg, notr, pos = probs
     top = probs.argmax()
@@ -37,7 +35,6 @@ def infer_one(text, max_len=MAX_LEN_DEFAULT, use_rule=False, min_conf=0.55, clos
     return label, scores
 
 def infer_batch(texts, max_len=MAX_LEN_DEFAULT, use_rule=False, min_conf=0.55, close_gap=0.10):
-    # çoklu giriş: her satır bir örnek
     if isinstance(texts, str):
         rows = [t.strip() for t in texts.split("\n") if t.strip()]
     else:
@@ -53,8 +50,6 @@ def export_csv(table):
     df = pd.DataFrame(table, columns=["text","label","Negative","Notr","Positive"])
     return gr.File.update(value=df.to_csv(index=False).encode("utf-8"), visible=True)
 
-# ---- TEMA + STİL ----
-# Not: .set(...) kullanmıyoruz; bazı Space sürümlerinde desteklenmiyor.
 theme = gr.themes.Soft(primary_hue="blue", neutral_hue="slate")
 CUSTOM_CSS = """
 #title h1 { font-weight: 800; letter-spacing: -0.02em; }
@@ -62,7 +57,6 @@ footer {opacity:.7}
 """
 
 with gr.Blocks(theme=theme, css=CUSTOM_CSS, title="Türkçe Duygu Analizi | BERT") as demo:
-    # ÜST BÖLÜM
     with gr.Row():
         with gr.Column(scale=7):
             gr.Markdown(
@@ -78,7 +72,6 @@ with gr.Blocks(theme=theme, css=CUSTOM_CSS, title="Türkçe Duygu Analizi | BERT
                 close_gap = gr.Slider(0.00, 0.50, value=0.10, step=0.01, label="Neg-Pos yakınlık eşiği")
                 max_len = gr.Slider(64, 384, value=MAX_LEN_DEFAULT, step=8, label="Maks. token uzunluğu")
 
-    # ANA İÇERİK
     with gr.Tabs():
         with gr.Tab("Tek Cümle"):
             with gr.Row():
@@ -102,7 +95,6 @@ with gr.Blocks(theme=theme, css=CUSTOM_CSS, title="Türkçe Duygu Analizi | BERT
                         inputs=txt
                     )
 
-            # Etkileşim
             btn.click(
                 fn=infer_one,
                 inputs=[txt, max_len, use_rule, min_conf, close_gap],
@@ -128,7 +120,6 @@ with gr.Blocks(theme=theme, css=CUSTOM_CSS, title="Türkçe Duygu Analizi | BERT
             )
             to_csv.click(export_csv, inputs=table, outputs=csv_file)
 
-    # ALTLIK
     gr.Markdown("---")
     gr.Markdown("💡 İpucu: Nötr cümleler negatif/pozitife kayıyorsa, sağdaki <b>Notr kuralı</b> ayarlarını kullanarak dengeleyebilirsin.")
     gr.Markdown("© 2025 • Gradio ile oluşturuldu")