app.py

# Gradio: Müşteri Yorum Analizi (Hazır Model ile)
# -----------------------------------------------

import gradio as gr
import joblib
import os
import re
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
import pandas as pd

# ------------------------------------------------
# Stopwords (HF uyumlu)
# ------------------------------------------------
def ensure_stopwords():
    try:
        _ = stopwords.words("turkish")
    except LookupError:
        nltk.download("stopwords")
    return set(stopwords.words("turkish"))

STOP_WORDS = ensure_stopwords()

def clean_text(text):
    text = str(text).lower()
    text = re.sub(r"http\S+", "", text)
    text = re.sub(r"[^a-zçğıöşü\s]", "", text)
    text = " ".join([w for w in text.split() if w not in STOP_WORDS])
    return text

# ------------------------------------------------
# Model yükleme
# ------------------------------------------------
MODEL_PATH = os.path.join(
    os.path.dirname(__file__),
    "model",
    "sentiment_model.pkl"
)

if not os.path.exists(MODEL_PATH):
    raise FileNotFoundError(
        f"Model bulunamadı: {MODEL_PATH}\n"
        f"Lütfen sentiment_model.pkl dosyasını model/ klasörüne ekleyin."
    )

model = joblib.load(MODEL_PATH)

# ------------------------------------------------
# Tahmin fonksiyonu
# ------------------------------------------------
def predict_sentiment(comment):
    if not comment.strip():
        return "⚠️ Lütfen bir yorum giriniz.", None

    cleaned = clean_text(comment)

    prediction = model.predict([cleaned])[0]

    # Olasılıklar
    if hasattr(model, "predict_proba"):
        probs = model.predict_proba([cleaned])[0]
        prob_df = pd.DataFrame({
            "Sınıf": model.classes_,
            "Olasılık": probs
        }).sort_values("Olasılık", ascending=False)
    else:
        prob_df = None

    if prediction == "Memnun":
        label = "✅ Memnun"
    elif prediction == "Memnun Değil":
        label = "❌ Memnun Değil"
    else:
        label = "😐 Nötr"

    return label, prob_df

# ------------------------------------------------
# Gradio UI
# ------------------------------------------------
with gr.Blocks(title="Müşteri Yorum Analizi") as demo:
    gr.Markdown("## 🛍️ Müşteri Yorum Analizi (Gradio)")
    gr.Markdown(
        "Bu uygulama Trendyol yorumları üzerinde eğitilmiş "
        "**hazır bir makine öğrenmesi modeli** kullanır."
    )

    with gr.Row():
        with gr.Column():
            comment_input = gr.Textbox(
                label="Yorum Giriniz",
                placeholder="Ürün çok güzel, çok memnun kaldım",
                lines=4
            )
            analyze_btn = gr.Button("Analiz Et")

        with gr.Column():
            sentiment_output = gr.Textbox(
                label="Tahmin Sonucu",
                interactive=False
            )

    prob_output = gr.Dataframe(
        label="Sınıf Olasılıkları",
        interactive=False
    )

    analyze_btn.click(
        fn=predict_sentiment,
        inputs=comment_input,
        outputs=[sentiment_output, prob_output]
    )

demo.launch()