Upload text_anonymizer (2).py

text_anonymizer (2).py

@@ -0,0 +1,1057 @@
+import gradio as gr
+import pandas as pd
+import re
+from collections import defaultdict
+import io
+
+class TextAnonymizer:
+    def __init__(self):
+        self.person_counter = 0
+        self.company_counter = 0
+        self.amount_counter = 0
+        self.percent_counter = 0
+        
+        # دیکشنری برای نگه‌داری تبدیل‌ها
+        self.person_mapping = {}
+        self.company_mapping = {}
+        self.amount_mapping = {}
+        self.percent_mapping = {}
+    
+    def reset_counters(self):
+        """بازنشانی شمارنده‌ها برای پردازش جدید"""
+        self.person_counter = 0
+        self.company_counter = 0
+        self.amount_counter = 0
+        self.percent_counter = 0
+        self.person_mapping.clear()
+        self.company_mapping.clear()
+        self.amount_mapping.clear()
+        self.percent_mapping.clear()
+    
+    def detect_financial_amounts(self, text):
+        """تشخیص مبالغ مالی (فارسی و انگلیسی)"""
+        patterns = [
+            # الگوهای انگلیسی
+            r'\$[\d,]+(?:\.\d{2})?',  # $1,000.00
+            r'[\d,]+\s*(?:dollars?|USD|usd|Dollars?)',  # 1000 dollars
+            r'[\d,]+\s*(?:million|billion|thousand|Million|Billion|Thousand)',  # 1 million
+            r'[\d,]+(?:\.\d+)?\s*(?:M|B|K|m|b|k)',  # 1.5M, 2B, 500K
+            r'€[\d,]+(?:\.\d{2})?',  # €1,000.00
+            r'£[\d,]+(?:\.\d{2})?',  # £1,000.00
+            
+            # الگوهای فارسی - ارقام فارسی
+            r'[\u06F0-\u06F9\u06F۰-\u06F۹\d,\u060C]+\s*(?:هزار|میلیون|میلیارد|تریلیون)\s*(?:و\s*[\u06F0-\u06F9\u06F۰-\u06F۹\d,\u060C]+\s*(?:هزار|میلیون|میلیارد)?)?\s*(?:تومان|ریال|دلار|یورو|درهم)',
+            r'[\u06F0-\u06F9\u06F۰-\u06F۹\d,\u060C]+\s*(?:همت)',  # ۳۷ همت
+            r'[\u06F0-\u06F9\u06F۰-\u06F۹\d,\u060C]+\s*(?:هزار|میلیون|میلیارد)\s*(?:تومان|ریال|دلار)',
+            
+            # الگوهای ترکیبی
+            r'[\u06F0-\u06F9\u06F۰-\u06F۹\d]+[\u06F0-\u06F9\u06F۰-\u06F۹\d,\u060C]*\s*(?:هزار|میلیون|میلیارد)',
+            r'بیش\s*از\s*[\u06F0-\u06F9\u06F۰-\u06F۹\d,\u060C]+\s*(?:هزار|میلیون|میلیارد|همت)',
+            r'حدود\s*[\u06F0-\u06F9\u06F۰-\u06F۹\d,\u060C]+\s*(?:هزار|میلیون|میلیارد|همت)',
+            r'نزدیک\s*به\s*[\u06F0-\u06F9\u06F۰-\u06F۹\d,\u060C]+\s*(?:هزار|میلیون|میلیارد|همت)',
+        ]
+        
+        amounts = []
+        for pattern in patterns:
+            matches = re.finditer(pattern, text, re.IGNORECASE)
+            for match in matches:
+                amounts.append((match.start(), match.end(), match.group()))
+        
+        return amounts
+    
+    def detect_percentages(self, text):
+        """تشخیص درصدها (فارسی و انگلیسی)"""
+        patterns = [
+            r'\d+(?:\.\d+)?%',  # انگلیسی: 15%, 18.5%
+            r'[\u06F0-\u06F9\u06F۰-\u06F۹]+(?:\.[\u06F0-\u06F9\u06F۰-\u06F۹]+)?\s*درصد',  # فارسی: ۱۵ درصد
+            r'[\u06F0-\u06F9\u06F۰-\u06F۹]+(?:\.[\u06F0-\u06F9\u06F۰-\u06F۹]+)?%',  # ترکیبی: ۱۵%
+        ]
+        percentages = []
+        for pattern in patterns:
+            matches = re.finditer(pattern, text)
+            for match in matches:
+                percentages.append((match.start(), match.end(), match.group()))
+        
+        return percentages
+    
+    def detect_names_regex(self, text):
+        """تشخیص اسامی اشخاص (فارسی و انگلیسی)"""
+        patterns = [
+            # الگوهای انگلیسی
+            r'\b[A-Z][a-z]+ [A-Z][a-z]+\b',  # John Smith
+            r'\b[A-Z][a-z]+ [A-Z]\. [A-Z][a-z]+\b',  # John M. Smith
+            r'\b[A-Z][a-z]+ [A-Z][a-z]+ [A-Z][a-z]+\b',  # John Michael Smith
+            r'\bMr\. [A-Z][a-z]+\b',  # Mr. Smith
+            r'\bMs\. [A-Z][a-z]+\b',  # Ms. Johnson
+            r'\bDr\. [A-Z][a-z]+\b',  # Dr. Brown
+            
+            # الگوهای فارسی - نام‌های کامل
+            r'[\u0600-\u06FF]+\s+[\u0600-\u06FF]+(?:\s+[\u0600-\u06FF]+)?(?:\s+[\u0600-\u06FF]+)?',  # محمد ایروانی، جواد زارع‌پور
+            
+            # الگوهای خاص فارسی با عناوین
+            r'(?:دکتر|آقای|خانم|مهندس|استاد)\s+[\u0600-\u06FF]+(?:\s+[\u0600-\u06FF]+){1,3}',
+            
+            # الگوی مدیرعامل و سمت‌ها
+            r'[\u0600-\u06FF]+(?:\s+[\u0600-\u06FF]+){1,3}،\s*مدیرعامل',
+            r'[\u0600-\u06FF]+(?:\s+[\u0600-\u06FF]+){1,3}،\s*(?:مدیر|رئیس|نایب)',
+            
+            # نام‌های بین عبارت‌ها
+            r'(?:با\s+(?:حضور|سکانداری)\s+)[\u0600-\u06FF]+(?:\s+[\u0600-\u06FF]+){1,3}',
+            r'(?:امضای\s+(?:مشترک\s+)?(?:«)?)[\u0600-\u06FF]+(?:\s+[\u0600-\u06FF]+){1,3}(?:»)?',
+        ]
+        
+        names = []
+        processed_spans = set()  # برای جلوگیری از تداخل
+        
+        for pattern in patterns:
+            matches = re.finditer(pattern, text)
+            for match in matches:
+                start, end = match.start(), match.end()
+                name = match.group().strip()
+                
+                # پاک کردن عناوین و کلمات اضافی
+                name = re.sub(r'^(?:دکتر|آقای|خانم|مهندس|استاد)\s+', '', name)
+                name = re.sub(r'،\s*(?:مدیرعامل|مدیر|رئیس|نایب).*
+    
+    def detect_companies_regex(self, text):
+        """تشخیص شرکت‌ها (فارسی و انگلیسی)"""
+        # الگوهای عمومی انگلیسی
+        general_patterns = [
+            r'\b[A-Z][a-z]+ (?:Inc|Corp|LLC|Ltd|Company|Co|Corporation|Group|Technologies|Tech|Systems|Solutions|Services|International|Global|Enterprises)\.?\b',
+            r'\b[A-Z][A-Z]+ (?:Inc|Corp|LLC|Ltd|Company|Co|Corporation)\.?\b',  # مثل IBM Corp
+            r'\b[A-Z][a-z]+ [A-Z][a-z]+ (?:Inc|Corp|LLC|Ltd|Company|Co|Corporation)\.?\b',  # مثل Apple Inc
+        ]
+        
+        # شرکت‌های مشهور انگلیسی
+        tech_companies = r'\b(?:Apple|Microsoft|Google|Amazon|Facebook|Meta|Netflix|Tesla|Oracle|IBM|Intel|Cisco|Adobe|Salesforce|PayPal|Uber|Airbnb|Twitter|LinkedIn|NVIDIA|AMD|Zoom|Slack|Dropbox|Spotify)\b'
+        auto_companies = r'\b(?:Toyota|Honda|Ford|BMW|Mercedes|Audi|Volkswagen|Nissan|Hyundai|Kia|Mazda|Subaru|Volvo|Porsche|Ferrari|Lamborghini)\b'
+        finance_companies = r'\b(?:JPMorgan|Goldman Sachs|Morgan Stanley|Bank of America|Wells Fargo|Chase|Citibank|American Express|Visa|Mastercard|PayPal)\b'
+        retail_companies = r'\b(?:Walmart|Target|Costco|Amazon|eBay|Alibaba|Nike|Adidas|Zara|H&M|IKEA|Starbucks|McDonalds|KFC|Subway)\b'
+        
+        # الگوهای فارسی - شرکت‌ها و سازمان‌ها
+        persian_company_patterns = [
+            # الگوی کلی شرکت
+            r'شرکت\s+[\u0600-\u06FF\s]+(?:[\u0600-\u06FF])',
+            r'گروه\s+[\u0600-\u06FF\s]+(?:[\u0600-\u06FF])',
+            r'هلدینگ\s+[\u0600-\u06FF\s]+(?:[\u0600-\u06FF])',
+            r'بانک\s+[\u0600-\u06FF\s]+(?:[\u0600-\u06FF])',
+            r'بیمه\s+[\u0600-\u06FF\s]+(?:[\u0600-\u06FF])',
+            r'پتروشیمی\s+[\u0600-\u06FF\s]+(?:[\u0600-\u06FF])',
+            r'صنایع\s+[\u0600-\u06FF\s]+(?:[\u0600-\u06FF])',
+            r'فولاد\s+[\u0600-\u06FF\s]+(?:[\u0600-\u06FF])',
+            r'سازمان\s+[\u0600-\u06FF\s]+(?:[\u0600-\u06FF])',
+            r'موسسه\s+[\u0600-\u06FF\s]+(?:[\u0600-\u06FF])',
+            
+            # شرکت‌های خاص از نمونه‌ها
+            r'ایران\s*خودرو',
+            r'همراه\s*اول',
+            r'فولاد\s*مبارکه(?:\s+اصفهان)?',
+            r'بانک\s+(?:ملت|پاسارگاد|سرمایه|مرکزی|کشاورزی)',
+            r'بیمه\s+(?:پارسیان|سامان)',
+            r'پتروشیمی\s+(?:پارس|بوعلی\s*سینا|اروند)',
+            
+            # الگوی با مخفف
+            r'[\u0600-\u06FF\s]+\s*\([\u0600-\u06FF\s]+\)',  # مثل تأمین (تیپیکو)
+            
+            # الگوی نام‌های مرکب
+            r'[\u0600-\u06FF]+(?:\s+[\u0600-\u06FF]+){1,4}(?:\s+(?:شرکت|گروه|بانک|بیمه|صنایع))?',
+        ]
+        
+        # ترکیب تمام الگوها
+        all_patterns = general_patterns + [
+            tech_companies,
+            auto_companies, 
+            finance_companies,
+            retail_companies
+        ] + persian_company_patterns
+        
+        companies = []
+        processed_spans = set()  # برای جلوگیری از تداخل
+        
+        for pattern in all_patterns:
+            matches = re.finditer(pattern, text, re.IGNORECASE)
+            for match in matches:
+                start, end = match.start(), match.end()
+                company = match.group().strip()
+                
+                # فیلتر کردن نتایج خیلی کوتاه یا طولانی
+                if (len(company) > 2 and len(company) < 100 and 
+                    not any(start < existing_end and end > existing_start 
+                           for existing_start, existing_end in processed_spans)):
+                    
+                    companies.append((start, end, company))
+                    processed_spans.add((start, end))
+        
+        return companies
+    
+    def anonymize_text(self, text):
+        """ناشناس‌سازی متن با regex"""
+        if not text or pd.isna(text):
+            return text
+        
+        replacements = []
+        
+        # تشخیص اسامی اشخاص
+        names = self.detect_names_regex(text)
+        for start, end, name in names:
+            if name not in self.person_mapping:
+                self.person_counter += 1
+                self.person_mapping[name] = f"person-{self.person_counter:02d}"
+            replacements.append((start, end, self.person_mapping[name]))
+        
+        # تشخیص شرکت‌ها
+        companies = self.detect_companies_regex(text)
+        for start, end, company in companies:
+            if company not in self.company_mapping:
+                self.company_counter += 1
+                self.company_mapping[company] = f"company-{self.company_counter:02d}"
+            replacements.append((start, end, self.company_mapping[company]))
+        
+        # تشخیص مبالغ مالی
+        amounts = self.detect_financial_amounts(text)
+        for start, end, amount in amounts:
+            if amount not in self.amount_mapping:
+                self.amount_counter += 1
+                self.amount_mapping[amount] = f"amount-{self.amount_counter:02d}"
+            replacements.append((start, end, self.amount_mapping[amount]))
+        
+        # تشخیص درصدها
+        percentages = self.detect_percentages(text)
+        for start, end, percent in percentages:
+            if percent not in self.percent_mapping:
+                self.percent_counter += 1
+                self.percent_mapping[percent] = f"percent-{self.percent_counter:02d}"
+            replacements.append((start, end, self.percent_mapping[percent]))
+        
+        # حذف تداخل‌ها و مرتب‌سازی
+        replacements = self.remove_overlaps(replacements)
+        replacements.sort(key=lambda x: x[0], reverse=True)
+        
+        # اعمال جایگزینی‌ها
+        result = text
+        for start, end, replacement in replacements:
+            result = result[:start] + replacement + result[end:]
+        
+        return result
+    
+    def remove_overlaps(self, replacements):
+        """حذف تداخل‌ها در جایگزینی‌ها"""
+        if not replacements:
+            return []
+        
+        # مرتب‌سازی بر اساس موقعیت شروع
+        replacements.sort(key=lambda x: x[0])
+        
+        filtered = []
+        for start, end, replacement in replacements:
+            # بررسی تداخل با آخرین جایگزینی اضافه شده
+            if not filtered or start >= filtered[-1][1]:
+                filtered.append((start, end, replacement))
+        
+        return filtered
+    
+    def get_mapping_summary(self):
+        """خلاصه‌ای از تبدیل‌های انجام شده"""
+        summary = []
+        
+        if self.person_mapping:
+            summary.append("**اسامی اشخاص:**")
+            for original, anonymized in self.person_mapping.items():
+                summary.append(f"- {original} → {anonymized}")
+            summary.append("")
+        
+        if self.company_mapping:
+            summary.append("**نام شرکت‌ها:**")
+            for original, anonymized in self.company_mapping.items():
+                summary.append(f"- {original} → {anonymized}")
+            summary.append("")
+        
+        if self.amount_mapping:
+            summary.append("**مبالغ مالی:**")
+            for original, anonymized in self.amount_mapping.items():
+                summary.append(f"- {original} → {anonymized}")
+            summary.append("")
+        
+        if self.percent_mapping:
+            summary.append("**درصدها:**")
+            for original, anonymized in self.percent_mapping.items():
+                summary.append(f"- {original} → {anonymized}")
+        
+        return "\n".join(summary) if summary else "هیچ موجودیت حساسی یافت نشد."
+
+# ایجاد نمونه از کلاس ناشناس‌ساز
+anonymizer = TextAnonymizer()
+
+def process_csv(file):
+    """پردازش فایل CSV"""
+    try:
+        # بازنشانی شمارنده‌ها
+        anonymizer.reset_counters()
+        
+        # بررسی فایل
+        if file is None:
+            return None, "لطفاً فایل CSV آپلود کنید.", "", None
+        
+        # خواندن فایل CSV
+        if file.name.endswith('.csv'):
+            df = pd.read_csv(file.name)
+        else:
+            return None, "لطفاً فایل CSV آپلود کنید.", "", None
+        
+        # بررسی وجود ستون original_text
+        if 'original_text' not in df.columns:
+            available_columns = ', '.join(df.columns.tolist())
+            return None, f"ستون 'original_text' در فایل یافت نشد. ستون‌های موجود: {available_columns}", "", None
+        
+        # ایجاد کپی از دیتافریم
+        result_df = df.copy()
+        
+        # ناشناس‌سازی متن‌های ستون original_text
+        result_df['anonymized_text'] = df['original_text'].apply(anonymizer.anonymize_text)
+        
+        # تبدیل به CSV برای دانلود
+        output = io.StringIO()
+        result_df.to_csv(output, index=False, encoding='utf-8')
+        csv_content = output.getvalue()
+        
+        # ایجاد فایل CSV برای دانلود
+        output_file = "anonymized_data.csv"
+        with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+            f.write(csv_content)
+        
+        # نمایش نمونه از نتایج
+        sample_df = result_df[['original_text', 'anonymized_text']].head(10)
+        
+        # خلاصه تبدیل‌ها
+        mapping_summary = anonymizer.get_mapping_summary()
+        
+        return output_file, f"✅ پردازش کامل شد! {len(df)} ردیف پردازش شد.", mapping_summary, sample_df
+        
+    except Exception as e:
+        return None, f"❌ خطا در پردازش فایل: {str(e)}", "", None
+
+def process_single_text(text):
+    """پردازش تک متن"""
+    if not text.strip():
+        return "", "لطفاً متنی وارد کنید."
+    
+    anonymizer.reset_counters()
+    anonymized = anonymizer.anonymize_text(text)
+    mapping_summary = anonymizer.get_mapping_summary()
+    
+    return anonymized, mapping_summary
+
+# ایجاد رابط کاربری Gradio
+with gr.Blocks(title="ناشناس‌سازی متن", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown("""
+    # 🔒 برنامه ناشناس‌سازی متن (نسخه Regex)
+    
+    ⚡ **وضعیت:** حالت سریع - بدون نیاز به spaCy
+    
+    این برنامه متن‌های شما را ناشناس می‌کند و اطلاعات حساس زیر را جایگزین می‌کند:
+    - 👤 **اسامی اشخاص** → person-01, person-02, ...
+    - 🏢 **نام شرکت‌ها** → company-01, company-02, ...
+    - 💰 **مبالغ مالی** → amount-01, amount-02, ...
+    - 📊 **درصدها** → percent-01, percent-02, ...
+    
+    **نسخه ۱:** آدرس‌ها، مکان‌ها و تاریخ‌ها ناشناس‌سازی نمی‌شوند.
+    """)
+    
+    with gr.Tabs():
+        # تب پردازش فایل CSV
+        with gr.TabItem("📁 پردازش فایل CSV"):
+            gr.Markdown("### آپلود فایل CSV با ستون 'original_text'")
+            
+            with gr.Row():
+                with gr.Column():
+                    file_input = gr.File(
+                        label="فایل CSV را انتخاب کنید",
+                        file_types=[".csv"],
+                        type="filepath"
+                    )
+                    process_btn = gr.Button("🚀 شروع پردازش", variant="primary")
+                
+                with gr.Column():
+                    status_output = gr.Textbox(
+                        label="وضعیت",
+                        interactive=False
+                    )
+                    download_file = gr.File(
+                        label="دانلود فایل ناشناس‌سازی شده",
+                        interactive=False
+                    )
+            
+            with gr.Row():
+                with gr.Column():
+                    mapping_output = gr.Markdown(
+                        label="خلاصه تبدیل‌ها",
+                        value="خلاصه تبدیل‌ها اینجا نمایش داده می‌شود..."
+                    )
+                
+                with gr.Column():
+                    sample_output = gr.Dataframe(
+                        label="نمونه نتایج (۱۰ ردیف اول)",
+                        interactive=False
+                    )
+        
+        # تب تست تک متن
+        with gr.TabItem("📝 تست تک متن"):
+            gr.Markdown("### تست ناشناس‌سازی روی یک متن")
+            
+            with gr.Row():
+                with gr.Column():
+                    text_input = gr.Textbox(
+                        label="متن اصلی",
+                        placeholder="متن خود را اینجا وارد کنید...",
+                        lines=5
+                    )
+                    test_btn = gr.Button("🔍 ناشناس‌سازی", variant="primary")
+                
+                with gr.Column():
+                    text_output = gr.Textbox(
+                        label="متن ناشناس‌سازی شده",
+                        lines=5,
+                        interactive=False
+                    )
+                    text_mapping = gr.Markdown(
+                        label="تبدیل‌های انجام شده"
+                    )
+    
+    # اتصال رویدادها
+    process_btn.click(
+        fn=process_csv,
+        inputs=[file_input],
+        outputs=[download_file, status_output, mapping_output, sample_output]
+    )
+    
+    test_btn.click(
+        fn=process_single_text,
+        inputs=[text_input],
+        outputs=[text_output, text_mapping]
+    )
+    
+    # مثال در بخش تست
+    gr.Examples(
+        examples=[
+            ["John Smith works at Microsoft and earned $50,000 with a 15% bonus."],
+            ["Sarah Johnson from Google Inc. reported revenues of $2.5 million, representing a 25% increase."],
+            ["The CEO of Apple, Tim Cook, announced profits of $1.2B with 18.5% growth rate."],
+            ["Dr. Michael Brown from IBM Corp. received €75,000 salary increase of 12%."],
+            ["Ms. Lisa Wilson at Amazon reported quarterly results of £500K with 8.7% margin."]
+        ],
+        inputs=[text_input],
+        label="نمونه متن‌ها"
+    )
+
+# اجرای برنامه
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch(), '', name)
+                name = re.sub(r'^(?:با\s+(?:حضور|سکانداری)\s+)', '', name)
+                name = re.sub(r'^(?:امضای\s+(?:مشترک\s+)?(?:«)?)', '', name)
+                name = re.sub(r'(?:»)?
+    
+    def detect_companies_regex(self, text):
+        """تشخیص شرکت‌ها با regex"""
+        # الگوهای عمومی شرکت‌ها
+        general_patterns = [
+            r'\b[A-Z][a-z]+ (?:Inc|Corp|LLC|Ltd|Company|Co|Corporation|Group|Technologies|Tech|Systems|Solutions|Services|International|Global|Enterprises)\.?\b',
+            r'\b[A-Z][A-Z]+ (?:Inc|Corp|LLC|Ltd|Company|Co|Corporation)\.?\b',  # مثل IBM Corp
+            r'\b[A-Z][a-z]+ [A-Z][a-z]+ (?:Inc|Corp|LLC|Ltd|Company|Co|Corporation)\.?\b',  # مثل Apple Inc
+        ]
+        
+        # شرکت‌های مشهور (تقسیم شده به گروه‌های کوچک‌تر)
+        tech_companies = r'\b(?:Apple|Microsoft|Google|Amazon|Facebook|Meta|Netflix|Tesla|Oracle|IBM|Intel|Cisco|Adobe|Salesforce|PayPal|Uber|Airbnb|Twitter|LinkedIn|NVIDIA|AMD|Zoom|Slack|Dropbox|Spotify)\b'
+        
+        auto_companies = r'\b(?:Toyota|Honda|Ford|BMW|Mercedes|Audi|Volkswagen|Nissan|Hyundai|Kia|Mazda|Subaru|Volvo|Porsche|Ferrari|Lamborghini)\b'
+        
+        finance_companies = r'\b(?:JPMorgan|Goldman Sachs|Morgan Stanley|Bank of America|Wells Fargo|Chase|Citibank|American Express|Visa|Mastercard|PayPal)\b'
+        
+        retail_companies = r'\b(?:Walmart|Target|Costco|Amazon|eBay|Alibaba|Nike|Adidas|Zara|H&M|IKEA|Starbucks|McDonalds|KFC|Subway)\b'
+        
+        # ترکیب تمام الگوها
+        company_patterns = general_patterns + [
+            tech_companies,
+            auto_companies, 
+            finance_companies,
+            retail_companies
+        ]
+        
+        companies = []
+        for pattern in company_patterns:
+            matches = re.finditer(pattern, text, re.IGNORECASE)
+            for match in matches:
+                companies.append((match.start(), match.end(), match.group()))
+        
+        return companies
+    
+    def anonymize_text(self, text):
+        """ناشناس‌سازی متن با regex"""
+        if not text or pd.isna(text):
+            return text
+        
+        replacements = []
+        
+        # تشخیص اسامی اشخاص
+        names = self.detect_names_regex(text)
+        for start, end, name in names:
+            if name not in self.person_mapping:
+                self.person_counter += 1
+                self.person_mapping[name] = f"person-{self.person_counter:02d}"
+            replacements.append((start, end, self.person_mapping[name]))
+        
+        # تشخیص شرکت‌ها
+        companies = self.detect_companies_regex(text)
+        for start, end, company in companies:
+            if company not in self.company_mapping:
+                self.company_counter += 1
+                self.company_mapping[company] = f"company-{self.company_counter:02d}"
+            replacements.append((start, end, self.company_mapping[company]))
+        
+        # تشخیص مبالغ مالی
+        amounts = self.detect_financial_amounts(text)
+        for start, end, amount in amounts:
+            if amount not in self.amount_mapping:
+                self.amount_counter += 1
+                self.amount_mapping[amount] = f"amount-{self.amount_counter:02d}"
+            replacements.append((start, end, self.amount_mapping[amount]))
+        
+        # تشخیص درصدها
+        percentages = self.detect_percentages(text)
+        for start, end, percent in percentages:
+            if percent not in self.percent_mapping:
+                self.percent_counter += 1
+                self.percent_mapping[percent] = f"percent-{self.percent_counter:02d}"
+            replacements.append((start, end, self.percent_mapping[percent]))
+        
+        # حذف تداخل‌ها و مرتب‌سازی
+        replacements = self.remove_overlaps(replacements)
+        replacements.sort(key=lambda x: x[0], reverse=True)
+        
+        # اعمال جایگزینی‌ها
+        result = text
+        for start, end, replacement in replacements:
+            result = result[:start] + replacement + result[end:]
+        
+        return result
+    
+    def remove_overlaps(self, replacements):
+        """حذف تداخل‌ها در جایگزینی‌ها"""
+        if not replacements:
+            return []
+        
+        # مرتب‌سازی بر اساس موقعیت شروع
+        replacements.sort(key=lambda x: x[0])
+        
+        filtered = []
+        for start, end, replacement in replacements:
+            # بررسی تداخل با آخرین جایگزینی اضافه شده
+            if not filtered or start >= filtered[-1][1]:
+                filtered.append((start, end, replacement))
+        
+        return filtered
+    
+    def get_mapping_summary(self):
+        """خلاصه‌ای از تبدیل‌های انجام شده"""
+        summary = []
+        
+        if self.person_mapping:
+            summary.append("**اسامی اشخاص:**")
+            for original, anonymized in self.person_mapping.items():
+                summary.append(f"- {original} → {anonymized}")
+            summary.append("")
+        
+        if self.company_mapping:
+            summary.append("**نام شرکت‌ها:**")
+            for original, anonymized in self.company_mapping.items():
+                summary.append(f"- {original} → {anonymized}")
+            summary.append("")
+        
+        if self.amount_mapping:
+            summary.append("**مبالغ مالی:**")
+            for original, anonymized in self.amount_mapping.items():
+                summary.append(f"- {original} → {anonymized}")
+            summary.append("")
+        
+        if self.percent_mapping:
+            summary.append("**درصدها:**")
+            for original, anonymized in self.percent_mapping.items():
+                summary.append(f"- {original} → {anonymized}")
+        
+        return "\n".join(summary) if summary else "هیچ موجودیت حساسی یافت نشد."
+
+# ایجاد نمونه از کلاس ناشناس‌ساز
+anonymizer = TextAnonymizer()
+
+def process_csv(file):
+    """پردازش فایل CSV"""
+    try:
+        # بازنشانی شمارنده‌ها
+        anonymizer.reset_counters()
+        
+        # بررسی فایل
+        if file is None:
+            return None, "لطفاً فایل CSV آپلود کنید.", "", None
+        
+        # خواندن فایل CSV
+        if file.name.endswith('.csv'):
+            df = pd.read_csv(file.name)
+        else:
+            return None, "لطفاً فایل CSV آپلود کنید.", "", None
+        
+        # بررسی وجود ستون original_text
+        if 'original_text' not in df.columns:
+            available_columns = ', '.join(df.columns.tolist())
+            return None, f"ستون 'original_text' در فایل یافت نشد. ستون‌های موجود: {available_columns}", "", None
+        
+        # ایجاد کپی از دیتافریم
+        result_df = df.copy()
+        
+        # ناشناس‌سازی متن‌های ستون original_text
+        result_df['anonymized_text'] = df['original_text'].apply(anonymizer.anonymize_text)
+        
+        # تبدیل به CSV برای دانلود
+        output = io.StringIO()
+        result_df.to_csv(output, index=False, encoding='utf-8')
+        csv_content = output.getvalue()
+        
+        # ایجاد فایل CSV برای دانلود
+        output_file = "anonymized_data.csv"
+        with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+            f.write(csv_content)
+        
+        # نمایش نمونه از نتایج
+        sample_df = result_df[['original_text', 'anonymized_text']].head(10)
+        
+        # خلاصه تبدیل‌ها
+        mapping_summary = anonymizer.get_mapping_summary()
+        
+        return output_file, f"✅ پردازش کامل شد! {len(df)} ردیف پردازش شد.", mapping_summary, sample_df
+        
+    except Exception as e:
+        return None, f"❌ خطا در پردازش فایل: {str(e)}", "", None
+
+def process_single_text(text):
+    """پردازش تک متن"""
+    if not text.strip():
+        return "", "لطفاً متنی وارد کنید."
+    
+    anonymizer.reset_counters()
+    anonymized = anonymizer.anonymize_text(text)
+    mapping_summary = anonymizer.get_mapping_summary()
+    
+    return anonymized, mapping_summary
+
+# ایجاد رابط کاربری Gradio
+with gr.Blocks(title="ناشناس‌سازی متن", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown("""
+    # 🔒 برنامه ناشناس‌سازی متن (نسخه Regex)
+    
+    ⚡ **وضعیت:** حالت سریع - بدون نیاز به spaCy
+    
+    این برنامه متن‌های شما را ناشناس می‌کند و اطلاعات حساس زیر را جایگزین می‌کند:
+    - 👤 **اسامی اشخاص** → person-01, person-02, ...
+    - 🏢 **نام شرکت‌ها** → company-01, company-02, ...
+    - 💰 **مبالغ مالی** → amount-01, amount-02, ...
+    - 📊 **درصدها** → percent-01, percent-02, ...
+    
+    **نسخه ۱:** آدرس‌ها، مکان‌ها و تاریخ‌ها ناشناس‌سازی نمی‌شوند.
+    """)
+    
+    with gr.Tabs():
+        # تب پردازش فایل CSV
+        with gr.TabItem("📁 پردازش فایل CSV"):
+            gr.Markdown("### آپلود فایل CSV با ستون 'original_text'")
+            
+            with gr.Row():
+                with gr.Column():
+                    file_input = gr.File(
+                        label="فایل CSV را انتخاب کنید",
+                        file_types=[".csv"],
+                        type="filepath"
+                    )
+                    process_btn = gr.Button("🚀 شروع پردازش", variant="primary")
+                
+                with gr.Column():
+                    status_output = gr.Textbox(
+                        label="وضعیت",
+                        interactive=False
+                    )
+                    download_file = gr.File(
+                        label="دانلود فایل ناشناس‌سازی شده",
+                        interactive=False
+                    )
+            
+            with gr.Row():
+                with gr.Column():
+                    mapping_output = gr.Markdown(
+                        label="خلاصه تبدیل‌ها",
+                        value="خلاصه تبدیل‌ها اینجا نمایش داده می‌شود..."
+                    )
+                
+                with gr.Column():
+                    sample_output = gr.Dataframe(
+                        label="نمونه نتایج (۱۰ ردیف اول)",
+                        interactive=False
+                    )
+        
+        # تب تست تک متن
+        with gr.TabItem("📝 تست تک متن"):
+            gr.Markdown("### تست ناشناس‌سازی روی یک متن")
+            
+            with gr.Row():
+                with gr.Column():
+                    text_input = gr.Textbox(
+                        label="متن اصلی",
+                        placeholder="متن خود را اینجا وارد کنید...",
+                        lines=5
+                    )
+                    test_btn = gr.Button("🔍 ناشناس‌سازی", variant="primary")
+                
+                with gr.Column():
+                    text_output = gr.Textbox(
+                        label="متن ناشناس‌سازی شده",
+                        lines=5,
+                        interactive=False
+                    )
+                    text_mapping = gr.Markdown(
+                        label="تبدیل‌های انجام شده"
+                    )
+    
+    # اتصال رویدادها
+    process_btn.click(
+        fn=process_csv,
+        inputs=[file_input],
+        outputs=[download_file, status_output, mapping_output, sample_output]
+    )
+    
+    test_btn.click(
+        fn=process_single_text,
+        inputs=[text_input],
+        outputs=[text_output, text_mapping]
+    )
+    
+    # مثال در بخش تست
+    gr.Examples(
+        examples=[
+            ["John Smith works at Microsoft and earned $50,000 with a 15% bonus."],
+            ["Sarah Johnson from Google Inc. reported revenues of $2.5 million, representing a 25% increase."],
+            ["The CEO of Apple, Tim Cook, announced profits of $1.2B with 18.5% growth rate."],
+            ["Dr. Michael Brown from IBM Corp. received €75,000 salary increase of 12%."],
+            ["Ms. Lisa Wilson at Amazon reported quarterly results of £500K with 8.7% margin."]
+        ],
+        inputs=[text_input],
+        label="نمونه متن‌ها"
+    )
+
+# اجرای برنامه
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch(), '', name)
+                name = name.strip('،» ()')
+                
+                # بررسی طول نام و عدم تداخل
+                if (len(name.split()) >= 2 and 
+                    len(name) > 3 and 
+                    not any(start < existing_end and end > existing_start 
+                           for existing_start, existing_end in processed_spans)):
+                    
+                    names.append((start, end, name))
+                    processed_spans.add((start, end))
+        
+        return names
+    
+    def detect_companies_regex(self, text):
+        """تشخیص شرکت‌ها با regex"""
+        # الگوهای عمومی شرکت‌ها
+        general_patterns = [
+            r'\b[A-Z][a-z]+ (?:Inc|Corp|LLC|Ltd|Company|Co|Corporation|Group|Technologies|Tech|Systems|Solutions|Services|International|Global|Enterprises)\.?\b',
+            r'\b[A-Z][A-Z]+ (?:Inc|Corp|LLC|Ltd|Company|Co|Corporation)\.?\b',  # مثل IBM Corp
+            r'\b[A-Z][a-z]+ [A-Z][a-z]+ (?:Inc|Corp|LLC|Ltd|Company|Co|Corporation)\.?\b',  # مثل Apple Inc
+        ]
+        
+        # شرکت‌های مشهور (تقسیم شده به گروه‌های کوچک‌تر)
+        tech_companies = r'\b(?:Apple|Microsoft|Google|Amazon|Facebook|Meta|Netflix|Tesla|Oracle|IBM|Intel|Cisco|Adobe|Salesforce|PayPal|Uber|Airbnb|Twitter|LinkedIn|NVIDIA|AMD|Zoom|Slack|Dropbox|Spotify)\b'
+        
+        auto_companies = r'\b(?:Toyota|Honda|Ford|BMW|Mercedes|Audi|Volkswagen|Nissan|Hyundai|Kia|Mazda|Subaru|Volvo|Porsche|Ferrari|Lamborghini)\b'
+        
+        finance_companies = r'\b(?:JPMorgan|Goldman Sachs|Morgan Stanley|Bank of America|Wells Fargo|Chase|Citibank|American Express|Visa|Mastercard|PayPal)\b'
+        
+        retail_companies = r'\b(?:Walmart|Target|Costco|Amazon|eBay|Alibaba|Nike|Adidas|Zara|H&M|IKEA|Starbucks|McDonalds|KFC|Subway)\b'
+        
+        # ترکیب تمام الگوها
+        company_patterns = general_patterns + [
+            tech_companies,
+            auto_companies, 
+            finance_companies,
+            retail_companies
+        ]
+        
+        companies = []
+        for pattern in company_patterns:
+            matches = re.finditer(pattern, text, re.IGNORECASE)
+            for match in matches:
+                companies.append((match.start(), match.end(), match.group()))
+        
+        return companies
+    
+    def anonymize_text(self, text):
+        """ناشناس‌سازی متن با regex"""
+        if not text or pd.isna(text):
+            return text
+        
+        replacements = []
+        
+        # تشخیص اسامی اشخاص
+        names = self.detect_names_regex(text)
+        for start, end, name in names:
+            if name not in self.person_mapping:
+                self.person_counter += 1
+                self.person_mapping[name] = f"person-{self.person_counter:02d}"
+            replacements.append((start, end, self.person_mapping[name]))
+        
+        # تشخیص شرکت‌ها
+        companies = self.detect_companies_regex(text)
+        for start, end, company in companies:
+            if company not in self.company_mapping:
+                self.company_counter += 1
+                self.company_mapping[company] = f"company-{self.company_counter:02d}"
+            replacements.append((start, end, self.company_mapping[company]))
+        
+        # تشخیص مبالغ مالی
+        amounts = self.detect_financial_amounts(text)
+        for start, end, amount in amounts:
+            if amount not in self.amount_mapping:
+                self.amount_counter += 1
+                self.amount_mapping[amount] = f"amount-{self.amount_counter:02d}"
+            replacements.append((start, end, self.amount_mapping[amount]))
+        
+        # تشخیص درصدها
+        percentages = self.detect_percentages(text)
+        for start, end, percent in percentages:
+            if percent not in self.percent_mapping:
+                self.percent_counter += 1
+                self.percent_mapping[percent] = f"percent-{self.percent_counter:02d}"
+            replacements.append((start, end, self.percent_mapping[percent]))
+        
+        # حذف تداخل‌ها و مرتب‌سازی
+        replacements = self.remove_overlaps(replacements)
+        replacements.sort(key=lambda x: x[0], reverse=True)
+        
+        # اعمال جایگزینی‌ها
+        result = text
+        for start, end, replacement in replacements:
+            result = result[:start] + replacement + result[end:]
+        
+        return result
+    
+    def remove_overlaps(self, replacements):
+        """حذف تداخل‌ها در جایگزینی‌ها"""
+        if not replacements:
+            return []
+        
+        # مرتب‌سازی بر اساس موقعیت شروع
+        replacements.sort(key=lambda x: x[0])
+        
+        filtered = []
+        for start, end, replacement in replacements:
+            # بررسی تداخل با آخرین جایگزینی اضافه شده
+            if not filtered or start >= filtered[-1][1]:
+                filtered.append((start, end, replacement))
+        
+        return filtered
+    
+    def get_mapping_summary(self):
+        """خلاصه‌ای از تبدیل‌های انجام شده"""
+        summary = []
+        
+        if self.person_mapping:
+            summary.append("**اسامی اشخاص:**")
+            for original, anonymized in self.person_mapping.items():
+                summary.append(f"- {original} → {anonymized}")
+            summary.append("")
+        
+        if self.company_mapping:
+            summary.append("**نام شرکت‌ها:**")
+            for original, anonymized in self.company_mapping.items():
+                summary.append(f"- {original} → {anonymized}")
+            summary.append("")
+        
+        if self.amount_mapping:
+            summary.append("**مبالغ مالی:**")
+            for original, anonymized in self.amount_mapping.items():
+                summary.append(f"- {original} → {anonymized}")
+            summary.append("")
+        
+        if self.percent_mapping:
+            summary.append("**درصدها:**")
+            for original, anonymized in self.percent_mapping.items():
+                summary.append(f"- {original} → {anonymized}")
+        
+        return "\n".join(summary) if summary else "هیچ موجودی�� حساسی یافت نشد."
+
+# ایجاد نمونه از کلاس ناشناس‌ساز
+anonymizer = TextAnonymizer()
+
+def process_csv(file):
+    """پردازش فایل CSV"""
+    try:
+        # بازنشانی شمارنده‌ها
+        anonymizer.reset_counters()
+        
+        # بررسی فایل
+        if file is None:
+            return None, "لطفاً فایل CSV آپلود کنید.", "", None
+        
+        # خواندن فایل CSV
+        if file.name.endswith('.csv'):
+            df = pd.read_csv(file.name)
+        else:
+            return None, "لطفاً فایل CSV آپلود کنید.", "", None
+        
+        # بررسی وجود ستون original_text
+        if 'original_text' not in df.columns:
+            available_columns = ', '.join(df.columns.tolist())
+            return None, f"ستون 'original_text' در فایل یافت نشد. ستون‌های موجود: {available_columns}", "", None
+        
+        # ایجاد کپی از دیتافریم
+        result_df = df.copy()
+        
+        # ناشناس‌سازی متن‌های ستون original_text
+        result_df['anonymized_text'] = df['original_text'].apply(anonymizer.anonymize_text)
+        
+        # تبدیل به CSV برای دانلود
+        output = io.StringIO()
+        result_df.to_csv(output, index=False, encoding='utf-8')
+        csv_content = output.getvalue()
+        
+        # ایجاد فایل CSV برای دانلود
+        output_file = "anonymized_data.csv"
+        with open(output_file, 'w', encoding='utf-8') as f:
+            f.write(csv_content)
+        
+        # نمایش نمونه از نتایج
+        sample_df = result_df[['original_text', 'anonymized_text']].head(10)
+        
+        # خلاصه تبدیل‌ها
+        mapping_summary = anonymizer.get_mapping_summary()
+        
+        return output_file, f"✅ پردازش کامل شد! {len(df)} ردیف پردازش شد.", mapping_summary, sample_df
+        
+    except Exception as e:
+        return None, f"❌ خطا در پردازش فایل: {str(e)}", "", None
+
+def process_single_text(text):
+    """پردازش تک متن"""
+    if not text.strip():
+        return "", "لطفاً متنی وارد کنید."
+    
+    anonymizer.reset_counters()
+    anonymized = anonymizer.anonymize_text(text)
+    mapping_summary = anonymizer.get_mapping_summary()
+    
+    return anonymized, mapping_summary
+
+# ایجاد رابط کاربری Gradio
+with gr.Blocks(title="ناشناس‌سازی متن", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    gr.Markdown("""
+    # 🔒 برنامه ناشناس‌سازی متن (نسخه Regex)
+    
+    ⚡ **وضعیت:** حالت سریع - بدون نیاز به spaCy
+    
+    این برنامه متن‌های شما را ناشناس می‌کند و اطلاعات حساس زیر را جایگزین می‌کند:
+    - 👤 **اسامی اشخاص** → person-01, person-02, ...
+    - 🏢 **نام شرکت‌ها** → company-01, company-02, ...
+    - 💰 **مبالغ مالی** → amount-01, amount-02, ...
+    - 📊 **درصدها** → percent-01, percent-02, ...
+    
+    **نسخه ۱:** آدرس‌ها، مکان‌ها و تاریخ‌ها ناشناس‌سازی نمی‌شوند.
+    """)
+    
+    with gr.Tabs():
+        # تب پردازش فایل CSV
+        with gr.TabItem("📁 پردازش فایل CSV"):
+            gr.Markdown("### آپلود فایل CSV با ستون 'original_text'")
+            
+            with gr.Row():
+                with gr.Column():
+                    file_input = gr.File(
+                        label="فایل CSV را انتخاب کنید",
+                        file_types=[".csv"],
+                        type="filepath"
+                    )
+                    process_btn = gr.Button("🚀 شروع پردازش", variant="primary")
+                
+                with gr.Column():
+                    status_output = gr.Textbox(
+                        label="وضعیت",
+                        interactive=False
+                    )
+                    download_file = gr.File(
+                        label="دانلود فایل ناشناس‌سازی شده",
+                        interactive=False
+                    )
+            
+            with gr.Row():
+                with gr.Column():
+                    mapping_output = gr.Markdown(
+                        label="خلاصه تبدیل‌ها",
+                        value="خلاصه تبدیل‌ها اینجا نمایش داده می‌شود..."
+                    )
+                
+                with gr.Column():
+                    sample_output = gr.Dataframe(
+                        label="نمونه نتایج (۱۰ ردیف اول)",
+                        interactive=False
+                    )
+        
+        # تب تست تک متن
+        with gr.TabItem("📝 تست تک متن"):
+            gr.Markdown("### تست ناشناس‌سازی روی یک متن")
+            
+            with gr.Row():
+                with gr.Column():
+                    text_input = gr.Textbox(
+                        label="متن اصلی",
+                        placeholder="متن خود را اینجا وارد کنید...",
+                        lines=5
+                    )
+                    test_btn = gr.Button("🔍 ناشناس‌سازی", variant="primary")
+                
+                with gr.Column():
+                    text_output = gr.Textbox(
+                        label="متن ناشناس‌سازی شده",
+                        lines=5,
+                        interactive=False
+                    )
+                    text_mapping = gr.Markdown(
+                        label="تبدیل‌های انجام شده"
+                    )
+    
+    # اتصال رویدادها
+    process_btn.click(
+        fn=process_csv,
+        inputs=[file_input],
+        outputs=[download_file, status_output, mapping_output, sample_output]
+    )
+    
+    test_btn.click(
+        fn=process_single_text,
+        inputs=[text_input],
+        outputs=[text_output, text_mapping]
+    )
+    
+    # مثال در بخش تست
+    gr.Examples(
+        examples=[
+            ["John Smith works at Microsoft and earned $50,000 with a 15% bonus."],
+            ["Sarah Johnson from Google Inc. reported revenues of $2.5 million, representing a 25% increase."],
+            ["The CEO of Apple, Tim Cook, announced profits of $1.2B with 18.5% growth rate."],
+            ["Dr. Michael Brown from IBM Corp. received €75,000 salary increase of 12%."],
+            ["Ms. Lisa Wilson at Amazon reported quarterly results of £500K with 8.7% margin."]
+        ],
+        inputs=[text_input],
+        label="نمونه متن‌ها"
+    )
+
+# اجرای برنامه
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()