Update app.py

app.py

@@ -5,7 +5,6 @@ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
 
 MODEL_NAME = "eneser/Nasilsin_AI"
 
-# Model ve tokenizer yükle
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
 model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(MODEL_NAME)
 model.eval()
@@ -14,7 +13,7 @@ id2label = model.config.id2label
 
 def predict(text):
     if not text or text.strip() == "":
-        return "Lütfen bir metin girin."
+        return {"error": "Lütfen bir metin girin."}
 
     inputs = tokenizer(
         text,
@@ -29,20 +28,12 @@ def predict(text):
 
     probs = F.softmax(outputs.logits, dim=1)[0]
 
-    results = []
-    for i, p in enumerate(probs):
-        label = id2label[str(i)] if isinstance(id2label, dict) else id2label[i]
-        results.append((label, float(p)))
+    results = {}
+    for i, score in enumerate(probs):
+        label = id2label.get(i) if isinstance(id2label, dict) else id2label[i]
+        results[label] = round(float(score), 4)
 
-    # En yüksekten düşüğe sırala
-    results = sorted(results, key=lambda x: x[1], reverse=True)
-
-    # Güzel çıktı
-    output = ""
-    for label, score in results:
-        output += f"{label}: %{score*100:.2f}\n"
-
-    return output
+    return results
 
 
 demo = gr.Interface(
@@ -51,7 +42,7 @@ demo = gr.Interface(
         lines=3,
         placeholder="Duygunu anlatan bir cümle yaz..."
     ),
-    outputs=gr.Textbox(label="Tahmin Sonuçları"),
+    outputs=gr.JSON(label="Tahmin Sonuçları"),
     title="Nasilsin_AI – Türkçe Duygu Analizi",
     description="Bu model bir metni 8 farklı duyguya göre analiz eder."
 )