Update tokenizer loading logic to fallback on fine-tuned model if default fails

app.py

@@ -13,7 +13,15 @@ device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
 # Load model và tokenizer
 print("Đang tải model...")
 model_name = "cochi1706/phobert-vntc-chunk1"
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+# Sử dụng tokenizer từ model PhoBERT gốc vì model fine-tuned có thể không có tokenizer config đầy đủ
+tokenizer_name = "vinai/phobert-base"  # Hoặc "vinai/phobert-large" nếu model dùng large
+try:
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_name)
+    print(f"Đã tải tokenizer từ {tokenizer_name}")
+except Exception as e:
+    print(f"Không thể tải tokenizer từ {tokenizer_name}, thử từ model fine-tuned...")
+    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+
 model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
 model.to(device)
 model.eval()