import gradio as gr
import re
import os
import requests
import time
import logging
from packaging import version

# تنظیم logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logger = logging.getLogger(__name__)

def auto_setup_models():
    """راه‌اندازی خودکار مدل‌ها در صورت عدم وجود"""
    models_dir = "./models"
    required_models = {
        'bert-fa-ner': 'HooshvareLab/bert-fa-zwnj-base-ner',
        'bert-base-NER': 'dslim/bert-base-NER',
    }
    
    missing_models = []
    for model_name in required_models.keys():
        model_path = os.path.join(models_dir, model_name)
        if not os.path.exists(model_path) or not os.listdir(model_path):
            missing_models.append(model_name)
    
    if not missing_models:
        logger.info("✅ All models are already available")
        return True
    
    logger.info(f"📥 Auto-downloading missing models: {missing_models}")
    
    try:
        from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
        os.makedirs(models_dir, exist_ok=True)
        
        for model_name in missing_models:
            hf_repo = required_models[model_name]
            model_path = os.path.join(models_dir, model_name)
            logger.info(f"📥 Downloading {model_name} from {hf_repo}...")
            try:
                tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(hf_repo)
                model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(hf_repo)
                tokenizer.save_pretrained(model_path)
                model.save_pretrained(model_path)
                logger.info(f"✅ {model_name} downloaded successfully")
                del tokenizer, model
            except Exception as e:
                logger.error(f"❌ Failed to download {model_name}: {e}")
                if os.path.exists(model_path):
                    import shutil
                    shutil.rmtree(model_path)
        
        logger.info("🎉 Auto-setup completed!")
        return True
        
    except ImportError:
        logger.error("❌ transformers library not available for auto-download")
        return False
    except Exception as e:
        logger.error(f"❌ Auto-setup failed: {e}")
        return False

# اجرای auto-setup در startup
try:
    auto_setup_models()
except Exception as e:
    logger.warning(f"⚠️ Auto-setup encountered an issue: {e}")
    logger.info("ℹ️ Continuing with manual setup...")

class ComprehensiveBilingualDataAnonymizer:
    def __init__(self):
        self.mapping_table = {}
        # دسته‌بندی‌های الگوها برای UI
        self.pattern_categories = {
            'personal_identity': {
                'name_fa': 'اطلاعات شخصی و هویتی',
                'name_en': 'Personal & Identity Information',
                'patterns': ['PERSON', 'MIXED_NAMES', 'ID_NUMBER', 'ENGLISH_TITLES'],
                'icon': '👤'
            },
            'financial': {
                'name_fa': 'اطلاعات مالی',
                'name_en': 'Financial Information',
                'patterns': ['AMOUNT', 'INTERNATIONAL_CURRENCIES', 'ACCOUNT', 'FINANCIAL_TERMS', 'STOCK_SYMBOL'],
                'icon': '💰'
            },
            'temporal': {
                'name_fa': 'اطلاعات زمانی',
                'name_en': 'Temporal Information',
                'patterns': ['DATE', 'ADVANCED_DATE_FORMATS', 'TIME_RANGES'],
                'icon': '📅'
            },
            'location': {
                'name_fa': 'اطلاعات مکانی',
                'name_en': 'Location Information',
                'patterns': ['LOCATION', 'COMPLEX_ADDRESSES'],
                'icon': '📍'
            },
            'technical': {
                'name_fa': 'اطلاعات فنی و تکنولوژیکی',
                'name_en': 'Technical & Technological',
                'patterns': ['TECHNICAL_CODES', 'NETWORK_ADDRESSES', 'TECHNICAL_UNITS', 'ACRONYMS_ABBREVIATIONS'],
                'icon': '⚙️'
            },
            'business': {
                'name_fa': 'اطلاعات کسب‌وکار',
                'name_en': 'Business Information',
                'patterns': ['COMPANY', 'BUSINESS_TERMS', 'PRODUCT', 'PETROCHEMICAL'],
                'icon': '🏢'
            },
            'quantity': {
                'name_fa': 'اطلاعات کمیت و واحد',
                'name_en': 'Quantity & Unit Information',
                'patterns': ['PERCENTAGE', 'VOLUME', 'RATIOS'],
                'icon': '📊'
            },
            'communication': {
                'name_fa': 'اطلاعات ارتباطی',
                'name_en': 'Communication Information',
                'patterns': ['PHONE', 'EMAIL'],
                'icon': '📞'
            }
        }
        
        # counters به‌روزرسانی شده با تمام دسته‌های جامع (27 دسته)
        self.counters = {
            # اطلاعات شخصی و هویتی
            'PERSON': 0, 'MIXED_NAMES': 0, 'ID_NUMBER': 0, 'ENGLISH_TITLES': 0,
            
            # اطلاعات مالی
            'AMOUNT': 0, 'INTERNATIONAL_CURRENCIES': 0, 'ACCOUNT': 0, 
            'FINANCIAL_TERMS': 0, 'STOCK_SYMBOL': 0,
            
            # اطلاعات زمانی
            'DATE': 0, 'ADVANCED_DATE_FORMATS': 0, 'TIME_RANGES': 0,
            
            # اطلاعات مکانی
            'LOCATION': 0, 'COMPLEX_ADDRESSES': 0,
            
            # اطلاعات فنی و تکنولوژیکی
            'TECHNICAL_CODES': 0, 'NETWORK_ADDRESSES': 0, 'TECHNICAL_UNITS': 0,
            'ACRONYMS_ABBREVIATIONS': 0,
            
            # اطلاعات کسب‌وکار
            'COMPANY': 0, 'BUSINESS_TERMS': 0, 'PRODUCT': 0, 'PETROCHEMICAL': 0,
            
            # اطلاعات کمیت و واحد
            'PERCENTAGE': 0, 'VOLUME': 0, 'RATIOS': 0,
            
            # اطلاعات ارتباطی
            'PHONE': 0, 'EMAIL': 0
        }
        
        self.api_key = os.getenv("OPENAI_API_KEY", "")
        self.models_base_path = "./models"
        self.models_loaded = False
        self.model_status = {}
        self.load_local_ner_models()
    
    def get_category_choices(self, language='fa'):
        """دریافت لیست دسته‌بندی‌ها برای چک‌باکس"""
        choices = []
        for cat_key, cat_info in self.pattern_categories.items():
            name = cat_info['name_fa'] if language == 'fa' else cat_info['name_en']
            icon = cat_info['icon']
            choices.append(f"{icon} {name}")
        return choices
    
    def get_selected_patterns(self, selected_categories, language='fa'):
        """تبدیل دسته‌بندی‌های انتخاب شده به لیست الگوها"""
        selected_patterns = []
        
        for cat_key, cat_info in self.pattern_categories.items():
            name = cat_info['name_fa'] if language == 'fa' else cat_info['name_en']
            icon = cat_info['icon']
            category_display = f"{icon} {name}"
            
            if category_display in selected_categories:
                selected_patterns.extend(cat_info['patterns'])
        
        return selected_patterns
    
    def ensure_models_directory(self):
        if not os.path.exists(self.models_base_path):
            try:
                os.makedirs(self.models_base_path, exist_ok=True)
                logger.info(f"📁 Created models directory: {self.models_base_path}")
            except Exception as e:
                logger.error(f"❌ Failed to create models directory: {e}")
                return False
        return True
    
    def download_model_if_missing(self, local_name, hf_repo):
        model_path = os.path.join(self.models_base_path, local_name)
        if os.path.exists(model_path) and os.listdir(model_path):
            return True, f"Model {local_name} already exists"
        try:
            logger.info(f"📥 Auto-downloading {local_name} from {hf_repo}...")
            from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
            tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(hf_repo)
            model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(hf_repo)
            tokenizer.save_pretrained(model_path)
            model.save_pretrained(model_path)
            logger.info(f"✅ {local_name} auto-downloaded successfully")
            return True, f"Downloaded {local_name}"
        except Exception as e:
            logger.error(f"❌ Auto-download failed for {local_name}: {e}")
            return False, str(e)
    
    def _load_pipeline(self, task, model_path, tokenizer_path=None):
        """لود مدل با مدیریت صحیح پارامترهای ورژن مختلف transformers"""
        try:
            from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification, __version__ as tr_version
            
            # بررسی پشتیبانی از aggregation_strategy
            supports_agg = version.parse(tr_version) >= version.parse("4.11.0")
            
            # لود توکنایزر و مدل به صورت جداگانه
            if tokenizer_path:
                tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(tokenizer_path, local_files_only=True)
            else:
                tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path, local_files_only=True)
            
            model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_path, local_files_only=True)
            
            # ایجاد pipeline با پارامترهای مناسب
            pipeline_kwargs = {
                "model": model,
                "tokenizer": tokenizer,
                "device": -1  # استفاده از CPU
            }
            
            # اضافه کردن aggregation_strategy اگر پشتیبانی می‌شود
            if supports_agg:
                pipeline_kwargs["aggregation_strategy"] = "simple"
            
            return pipeline(task, **pipeline_kwargs)
            
        except Exception as e:
            logger.error(f"❌ Failed to load pipeline for {model_path}: {e}")
            return None

    def load_local_ner_models(self):
        logger.info("📄 Loading local NER models with auto-download...")
        if not self.ensure_models_directory():
            self.models_loaded = False
            self.model_status['directory'] = "❌ Cannot create models directory"
            return
        
        try:
            try:
                import torch
                from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
                transformers_available = True
                logger.info("✅ Transformers library available")
            except ImportError as e:
                transformers_available = False
                self.model_status['transformers'] = f"❌ Transformers library not installed: {str(e)}"
                self.models_loaded = False
                return
            
            # Persian model
            persian_model_path = os.path.join(self.models_base_path, "bert-fa-ner")
            self.download_model_if_missing("bert-fa-ner", "HooshvareLab/bert-fa-zwnj-base-ner")
            if os.path.exists(persian_model_path) and os.listdir(persian_model_path):
                try:
                    self.persian_ner = self._load_pipeline("ner", persian_model_path)
                    if self.persian_ner:
                        self.model_status['persian'] = f"✅ Local Persian NER: {persian_model_path}"
                    else:
                        self.model_status['persian'] = f"❌ Failed to load Persian model: {persian_model_path}"
                except Exception as e:
                    self.persian_ner = None
                    self.model_status['persian'] = f"❌ Persian model loading error: {str(e)[:100]}"
            else:
                self.persian_ner = None
                self.model_status['persian'] = f"❌ Persian model not found: {persian_model_path}"
            
            # English model
            english_model_path = os.path.join(self.models_base_path, "bert-base-NER")
            self.download_model_if_missing("bert-base-NER", "dslim/bert-base-NER")
            if os.path.exists(english_model_path) and os.listdir(english_model_path):
                try:
                    self.english_ner = self._load_pipeline("ner", english_model_path)
                    if self.english_ner:
                        self.model_status['english'] = f"✅ Local English NER: {english_model_path}"
                    else:
                        self.model_status['english'] = f"❌ Failed to load English model: {english_model_path}"
                except Exception as e:
                    self.english_ner = None
                    self.model_status['english'] = f"❌ English model loading error: {str(e)[:100]}"
            else:
                self.english_ner = None
                self.model_status['english'] = f"❌ English model not found: {english_model_path}"
            
            loaded_models = sum(1 for status in self.model_status.values() if status.startswith("✅"))
            self.models_loaded = loaded_models > 0
            if loaded_models == 0:
                self.model_status['fallback'] = "⚠️ Using regex-only mode (no local models found)"
                
        except Exception as e:
            self.models_loaded = False
            self.model_status['critical'] = f"❌ Critical error: {str(e)[:100]}..."

    def detect_language(self, text):
        """تشخیص زبان متن"""
        if not text:
            return 'fa'
        
        persian_chars = len(re.findall(r'[\u0600-\u06FF]', text))
        english_chars = len(re.findall(r'[a-zA-Z]', text))
        total = persian_chars + english_chars
        
        if total == 0:
            return 'fa'
        
        if persian_chars / total > 0.6:
            return 'fa'
        elif english_chars / total > 0.6:
            return 'en'
        else:
            return 'mixed'

    def extract_entities_with_ner(self, text, lang='fa'):
        """استخراج entities با مدل‌های NER محلی"""
        entities = []
        
        if not self.models_loaded:
            logger.info("ℹ️ Local NER models not available - using regex only")
            return entities
        
        try:
            # مدل فارسی محلی
            if lang in ['fa', 'mixed'] and hasattr(self, 'persian_ner') and self.persian_ner:
                try:
                    persian_results = self.persian_ner(text)
                    for entity in persian_results:
                        # بررسی فرمت خروجی بر اساس ورژن transformers
                        if isinstance(entity, dict):
                            if 'entity_group' in entity:
                                # ورژن جدید با aggregation_strategy
                                entities.append({
                                    'text': entity['word'].strip(),
                                    'label': entity['entity_group'],
                                    'start': entity['start'],
                                    'end': entity['end'],
                                    'confidence': entity['score'],
                                    'source': 'local_persian_ner'
                                })
                            else:
                                # ورژن قدیمی
                                entities.append({
                                    'text': entity['word'].strip(),
                                    'label': entity['entity'],
                                    'start': entity['start'],
                                    'end': entity['end'],
                                    'confidence': entity['score'],
                                    'source': 'local_persian_ner'
                                })
                    logger.info(f"Local Persian NER found {len(persian_results)} entities")
                except Exception as e:
                    logger.error(f"Local Persian NER extraction error: {e}")
            
            # مدل انگلیسی محلی
            if lang in ['en', 'mixed'] and hasattr(self, 'english_ner') and self.english_ner:
                try:
                    english_results = self.english_ner(text)
                    for entity in english_results:
                        # بررسی فرمت خروجی بر اساس ورژن transformers
                        if isinstance(entity, dict):
                            if 'entity_group' in entity:
                                # ورژن جدید با aggregation_strategy
                                entities.append({
                                    'text': entity['word'].strip(),
                                    'label': entity['entity_group'],
                                    'start': entity['start'],
                                    'end': entity['end'],
                                    'confidence': entity['score'],
                                    'source': 'local_english_ner'
                                })
                            else:
                                # ورژن قدیمی
                                entities.append({
                                    'text': entity['word'].strip(),
                                    'label': entity['entity'],
                                    'start': entity['start'],
                                    'end': entity['end'],
                                    'confidence': entity['score'],
                                    'source': 'local_english_ner'
                                })
                    logger.info(f"Local English NER found {len(english_results)} entities")
                except Exception as e:
                    logger.error(f"Local English NER extraction error: {e}")
                    
        except Exception as e:
            logger.error(f"Local NER extraction general error: {e}")
        
        # حذف تکراری‌ها
        unique_entities = []
        seen = set()
        for entity in entities:
            key = (entity['text'].lower(), entity['start'], entity['end'])
            if key not in seen:
                seen.add(key)
                unique_entities.append(entity)
        
        logger.info(f"Total unique entities found by local models: {len(unique_entities)}")
        return unique_entities

    def map_ner_to_categories(self, ner_label, source=''):
        """نگاشت برچسب‌های NER به دسته‌های سیستم"""
        mapping = {
            'PER': 'PERSON', 'PERSON': 'PERSON',
            'ORG': 'COMPANY', 'ORGANIZATION': 'COMPANY',
            'LOC': 'LOCATION', 'LOCATION': 'LOCATION',
            'MISC': 'BUSINESS_TERMS', 'MISCELLANEOUS': 'BUSINESS_TERMS',
            'B-PER': 'PERSON', 'I-PER': 'PERSON',
            'B-ORG': 'COMPANY', 'I-ORG': 'COMPANY',
            'B-LOC': 'LOCATION', 'I-LOC': 'LOCATION',
            'B-MISC': 'BUSINESS_TERMS', 'I-MISC': 'BUSINESS_TERMS',
            'MONEY': 'AMOUNT', 'PERCENT': 'PERCENTAGE',
            'DATE': 'DATE', 'TIME': 'DATE'
        }
        return mapping.get(ner_label.upper(), 'BUSINESS_TERMS')

    def get_comprehensive_patterns(self):
        """الگوهای جامع ناشناس‌سازی بر اساس 221 الگوی دسته‌بندی شده"""
        return {
            # =============================================================================
            # 1. اطلاعات شخصی و هویتی (PERSONAL & IDENTITY INFORMATION) - 30 الگو
            # =============================================================================
            
            'PERSON': [
                # نام‌ها با عناوین فارسی
                r'آقای\s+([آ-یa-zA-Z]+(?:\s+[آ-یa-zA-Z]+)*)',
                r'خانم\s+([آ-یa-zA-Z]+(?:\s+[آ-یa-zA-Z]+)*)',
                r'مهندس\s+([آ-یa-zA-Z]+(?:\s+[آ-یa-zA-Z]+)*)',
                r'دکتر\s+([آ-یa-zA-Z]+(?:\s+[آ-یa-zA-Z]+)*)',
                r'استاد\s+([آ-یa-zA-Z]+(?:\s+[آ-یa-zA-Z]+)*)',
                # نام‌ها با سمت
                r'([آ-یa-zA-Z]+\s+[آ-یa-zA-Z]+)(?:، مدیرعامل|\s+مدیرعامل|\s+رئیس)',
                r'مدیرعامل(?=\s|$|،|\.)',
                r'سرپرست(?=\s+و|\s|$|،|\.)',
                r'رئیس\s+هیأت‌مدیره',
                # ضمایر اشاره‌ای
                r'وی(?=\s+ادامه|\s+اظهار|\s+گفت|\s+اعلام|\s+همچنین)',
                # عناوین انگلیسی
                r'Mr\.\s+([a-zA-Z]+(?:\s+[a-zA-Z]+)*)',
                r'Ms\.\s+([a-zA-Z]+(?:\s+[a-zA-Z]+)*)',
                r'Dr\.\s+([a-zA-Z]+(?:\s+[a-zA-Z]+)*)',
                # نام‌های کامل
                r'([آ-یa-zA-Z]{3,}\s+[آ-یa-zA-Z]{3,})(?=\s+گفت|\s+اظهار|\s+اعلام)'
            ],
            
            'MIXED_NAMES': [
                # نام‌های فارسی-انگلیسی
                r'([آ-ی]+[a-zA-Z\s]+[آ-ی]+)',
                r'Dr\.\s+([آ-یa-zA-Z\s‌]+)',
                # نام‌های کامل بدون عنوان
                r'([آ-یa-zA-Z]{2,}\s+[آ-یa-zA-Z]{2,})',
                # نام‌های انگلیسی با خط تیره
                r'([A-Z][a-z]+-[A-Z][a-z]+)',
                r"([A-Z]'[A-Z][a-z]+)",
                # نام‌های رومن
                r'([A-Z][a-z]+\s+[A-Z][a-z]+\s+[IVX]+)',
                # نام‌های ترکیبی با سمت
                r'([a-z\s]+)\s+([آ-ی\s]+)',
                # نام‌های تجاری
                r'([A-Z][a-z]+\s+[A-Z][a-z]+)\s*\(([A-Z][a-z]+\s+[A-Z][a-z]+)\)'
            ],
            
            'ID_NUMBER': [
                # شماره شبا ایرانی
                r'IR[۰-۹0-9]{24}',
                r'شبا[\s:]*IR[۰-۹0-9]{24}',
                r'IBAN[\s:]*IR[۰-۹0-9]{24}',
                r'شماره[\s]*شبا[\s:]*IR[۰-۹0-9]{24}',
                # کد ملی
                r'(?:کد[\s]*)?(?:ملی[\s:]*)?[۰-۹0-9]{10}',
                r'(?:شناسه[\s]*)?(?:ملی[\s:]*)?[۰-۹0-9]{10}',
                r'National[\s]*(?:ID[\s:]*)?[0-9]{10}',
                # پاسپورت
                r'(?:پاسپورت[\s:]*)?[A-Z][0-9]{8}',
                r'(?:Passport[\s:]*)?[A-Z][0-9]{8}',
                # کارت‌های بانکی
                r'(?:کارت[\s:]*)?(?:[۰-۹0-9]{4}[-\s]?){3}[۰-۹0-9]{4}',
                r'(?:Card[\s:]*)?(?:[0-9]{4}[-\s]?){3}[0-9]{4}',
                # شماره‌های SSN و FICO
                r'SSN[\s:]*[0-9]{3}-[0-9]{2}-[0-9]{4}',
                r'FICO[\s]*(?:score[\s:]*)?[0-9]{3}',
                # شماره‌های اداری
                r'EIN[\s:]*[0-9]{2}-[0-9]{7}',
                r'Meeting[\s]*ID[\s:]*[0-9]{9,11}'
            ],
            
            'ENGLISH_TITLES': [
                # عناوین تجاری
                r'business\s+partner',
                r'team\s+lead',
                r'head\s+of\s+production',
                # عناوین مهندسی
                r'senior\s+architect',
                r'civil\s+engineer',
                r'quantity\s+surveyor',
                r'system\s+administrator',
                r'network\s+engineer',
                # عناوین مشاوره‌ای
                r'environmental\s+consultant',
                r'HSE\s+coordinator',
                # عناوین مالی
                r'senior\s+loan\s+officer',
                r'investment\s+advisor',
                r'Chief\s+Financial\s+Officer',
                # عناوین مدیریتی
                r'facility\s+manager',
                r'quality\s+control\s+manager',
                r'maintenance\s+window',
                r'project\s+team',
                r'technical\s+support',
                # فرآیندهای کاری
                r'supervision',
                r'troubleshooting',
                r'monitoring',
                r'compliance\s+certificate'
            ],
            
            # =============================================================================
            # 2. اطلاعات مالی (FINANCIAL INFORMATION) - 37 الگو
            # =============================================================================
            
            'AMOUNT': [
                # مبالغ فارسی
                r'\d+(?:,\d{3})*\s*(?:میلیون|میلیارد|هزار)\s*تومان',
                r'مبلغ\s+\d+(?:,\d{3})*\s*(?:میلیون|میلیارد|هزار)?\s*تومان',
                r'\d+\s*تومان(?=\s+به\s+ازای|\s+فروش|،)',
                r'رقم\s+فعلی\s+\d+(?:,\d{3})*\s*(?:میلیون|میلیارد)\s*تومان',
                r'رقم\s+\d+(?:,\d{3})*\s*(?:میلیون|میلیارد)\s*تومان',
                r'به\s+\d+(?:,\d{3})*\s*(?:میلیون|میلیارد|هزار)\s*تومان',
                r'از\s+\d+(?:,\d{3})*\s*(?:میلیون|میلیارد|هزار)\s*تومان',
                r'برابر\s+با\s+\d+(?:,\d{3})*\s*(?:میلیون|میلیارد|هزار)\s*تومان',
                r'\d+(?:میلیارد|میلیون)\s*تومان(?=\s+رسیده|\s+ثبت|\s+بوده|،)',
                # مبالغ دلار
                r'\$\d+(?:,\d{3})*(?:\.\d+)?\s*(?:million|billion|thousand|M|B|K)?',
                r'\d+(?:,\d{3})*\s*ریال',
                # یورو
                r'€\d+(?:,\d{3})*(?:\.\d+)?',
                # درهم
                r'\d+(?:,\d{3})*\s*AED',
                # فرمت‌های K/M
                r'\$\d+(?:\.\d+)?[KMB]',
                r'€\d+(?:\.\d+)?[KM]'
            ],
            
            'INTERNATIONAL_CURRENCIES': [
                # یورو با فرمت‌های مختلف
                r'\d+(?:,\d{3})*\s+euro',
                r'€\d+(?:\.\d+)?M',
                r'\d+\s+EUR',
                # درهم امارات
                r'\d+(?:,\d{3})*\s+AED',
                r'\d+(?:\.\d+)?M\s+AED',
                # دلار با فرمت K/M
                r'\$\d+(?:\.\d+)?M',
                r'\$\d+(?:\.\d+)?K',
                # پوند انگلیس
                r'£\d+(?:,\d{3})*(?:\.\d+)?',
                r'\d+\s+GBP',
                # فرانک سوئیس
                r'\d+\s+CHF',
                # ین ژاپن
                r'¥\d+(?:,\d{3})*',
                r'\d+\s+JPY'
            ],
            
            'ACCOUNT': [
                # حساب‌های بانکی فارسی
                r'(?:شماره[\s]*)?(?:حساب[\s]*)?(?:بانکی[\s:]*)?(?:[۰-۹0-9]{1,3}[-\s]?)*[۰-۹0-9]{8,20}',
                r'حساب[\s]*(?:شماره[\s:]*)?(?:[۰-۹0-9]{1,3}[-\s]?)*[۰-۹0-9]{8,20}',
                r'شماره[\s]*حساب[\s:]*(?:[۰-۹0-9]{1,3}[-\s]?)*[۰-۹0-9]{8,20}',
                # حساب‌های انگلیسی
                r'Account[\s]*(?:Number[\s:]*)?(?:[0-9]{1,3}[-\s]?)*[0-9]{8,20}',
                r'[۰-۹0-9]{3}[-\s]?[۰-۹0-9]{3}[-\s]?[۰-۹0-9]{6,12}',
                r'[۰-۹0-9]{2,4}[-\s]?[۰-۹0-9]{6,12}[-\s]?[۰-۹0-9]{2,4}',
                # واریز و سود
                r'واریز[\s]*(?:سود[\s:]*)?(?:[۰-۹0-9]{1,3}[-\s]?)*[۰-۹0-9]{8,20}',
                r'سود[\s:]*(?:[۰-۹0-9]{1,3}[-\s]?)*[۰-۹0-9]{8,20}'
            ],
            
            'FINANCIAL_TERMS': [
                # اصطلاحات فروش
                r'فروش\s+(?:ماهانه|تجمیعی|صادراتی)',
                r'درآمد\s+شرکت',
                r'سود\s+(?:خالص|نقدی)',
                r'صورت‌های\s+مالی',
                r'بهای\s+تمام‌شده',
                r'سودآوری',
                r'عملکرد\s+مالی',
                r'میانگین\s+فروش',
                r'بالاترین\s+رقم\s+فروش',
                r'رقم\s+فروش',
                r'درآمدهای\s+عملیاتی'
            ],
            
            'STOCK_SYMBOL': [
                # نمادهای بورس ایران
                r'نماد\s+([آ-یa-zA-Z0-9]+)',
                r'(سبهان|غدیر|شتران|شپنا|پترول|فارس|خارک|پلاسکو|جم|کرمان|مارون|اراک|رازی|شازند|کاوه|بندر|پارس|خوزستان|ماهشهر|عسلویه)(?=\s|$|،|\.|\s+)',
                r'شرکت\s+([آ-یa-zA-Z\s]+?)(?=\s+در|\s+که|\s+با|،|\.|\s+$|\s+را|\s+به)',
                r'پتروشیمی\s+([آ-یa-zA-Z\s]+?)(?=\s+در|\s+که|\s+با|،|\.|\s+$|\s+توان)',
                # نمادهای بین‌المللی
                r'(AAPL|GOOGL|MSFT|AMZN|TSLA|META|NVDA|SABIC)(?=\s|$|,|\.)'
            ],
            
            # =============================================================================
            # 3. اطلاعات زمانی (TEMPORAL INFORMATION) - 30 الگو
            # =============================================================================
            
            'DATE': [
                # تاریخ‌های فارسی
                r'[۰-۹0-9]{4}[/-][۰-۹0-9]{1,2}[/-][۰-۹0-9]{1,2}',
                r'[۰-۹0-9]{1,2}[/-][۰-۹0-9]{1,2}[/-][۰-۹0-9]{4}',
                r'(?:[۰-۹0-9]{1,2})\s*(?:فروردین|اردیبهشت|خرداد|تیر|مرداد|شهریور|مهر|آبان|آذر|دی|بهمن|اسفند)\s*(?:[۰-۹0-9]{4})',
                # ماه‌های فارسی
                r'(?:فروردین|اردیبهشت|خرداد|تیر|مرداد|شهریور|مهر|آبان|آذر|دی|بهمن|اسفند)\s+[۰-۹0-9]{4}',
                # تاریخ‌های انگلیسی
                r'(?:[0-9]{1,2})\s*(?:January|February|March|April|May|June|July|August|September|October|November|December)\s*(?:[0-9]{4})',
                r'(?:Jan|Feb|Mar|Apr|May|Jun|Jul|Aug|Sep|Oct|Nov|Dec)\s*[0-9]{1,2},?\s*[0-9]{4}',
                # بازه‌های زمانی
                r'سال\s+گذشته',
                r'سال\s+جاری',
                r'این\s+سال',
                r'ماه\s+قبل',
                r'ماه\s+اخیر',
                r'دومین\s+ماه\s+سال',
                r'ابتدای\s+سال\s+جاری',
                r'مدت\s+مشابه\s+سال\s+گذشته',
                r'چند\s+ماهه\s+اخیر',
                # سال‌های مستقل
                r'(?:13[0-9]{2}|14[0-9]{2}|20[0-9]{2}|19[0-9]{2})(?=\s|$|،|\.)'
            ],
            
            'ADVANCED_DATE_FORMATS': [
                # تاریخ انگلیسی
                r'(?:March|April|May|June|July|August|September|October|November|December)\s+\d{1,2}(?:st|nd|rd|th),?\s+\d{4}',
                r'(?:January|February)\s+\d{1,2}(?:st|nd|rd|th),?\s+\d{4}',
                # timestamp
                r'\d{4}-\d{2}-\d{2}T\d{2}:\d{2}:\d{2}(?:\.\d{3})?Z',
                # timezone
                r'(?:PST|EST|GMT|UTC)(?:[+-]\d{1,2}:\d{2})?',
                r'Eastern\s+Time',
                r'GMT[+-]\d{1,2}:\d{2}',
                # تاریخ با ساعت
                r'\d{1,2}(?:st|nd|rd|th)\s+of\s+(?:January|February|March|April|May|June|July|August|September|October|November|December)\s+\d{4}',
                # بازه تاریخ
                r'ending\s+(?:December|January|February|March|April|May|June|July|August|September|October|November)\s+\d{1,2}(?:st|nd|rd|th)',
                # fiscal year
                r'end\s+of\s+fiscal\s+year\s+\d{4}/\d{2}/\d{2}',
                # due date
                r'\d{1,2}\s+(?:روز|days?)\s+(?:کاری|business)\s+پس\s+از\s+(?:delivery|تحویل)',
                # فرمت COB
                r'COB\s+(?:Monday|Tuesday|Wednesday|Thursday|Friday|Saturday|Sunday)'
            ],
            
            'TIME_RANGES': [
                # shift time
                r'\d{2}:\d{2}-\d{2}:\d{2}',
                r'\d{2}:\d{2}\s+تا\s+\d{2}:\d{2}',
                # maintenance window
                r'(?:Saturday|Sunday|Monday|Tuesday|Wednesday|Thursday|Friday)\s+night\s+\d{1,2}:\d{2}\s+(?:AM|PM)\s+to\s+\d{1,2}:\d{2}\s+(?:AM|PM)',
                # meeting time
                r'\d{1,2}:\d{2}\s+(?:AM|PM)\s+(?:PST|EST|GMT|UTC)',
                r'\d{1,2}:\d{2}\s+(?:AM|PM)\s+Eastern\s+Time',
                # timestamp
                r'\d{2}:\d{2}:\d{2}\s+(?:AM|PM)',
                # business hours
                r'COB\s*\(Close\s+of\s+Business\)',
                # due periods
                r'\d{1,3}\s+(?:business\s+days|روز\s+کاری)',
                r'warranty\s+period\s+(?:دو\s+سال|\d+\s+(?:years?|سال))'
            ],
            
            # =============================================================================
            # 4. اطلاعات مکانی (LOCATION INFORMATION) - 14 الگو
            # =============================================================================
            
            'LOCATION': [
                # شهرهای ایران
                r'(تهران|اصفهان|ماهشهر|عسلویه|بندرعباس|اهواز|شیراز|مشهد|تبریز|کرج|قم|رشت|کرمان|یزد|زاهدان|بوشهر|خرمشهر|آبادان|اراک|قزوین)',
                # استان‌ها
                r'استان\s+([آ-ی\s]+)',
                r'شهر\s+([آ-ی\s]+)',
                # کشورها
                r'(ایران|عراق|کویت|عربستان|امارات|قطر|عمان|بحرین|ترکیه|پاکستان|افغانستان|آذربایجان|ارمنستان|گرجستان)',
                # داخلی/خارجی
                r'داخلی|بازار\s+داخلی',
                r'خارجی|بازارهای\s+خارجی',
                # شهرهای بین‌المللی
                r'(London|Paris|Tokyo|New\s+York|Dubai|Singapore|Hong\s+Kong|Shanghai|Mumbai|Frankfurt|Amsterdam)'
            ],
            
            'COMPLEX_ADDRESSES': [
                # آدرس با کیلومتر
                r'کیلومتر\s+\d+\s+جاده\s+[آ-ی\s]+-[آ-ی\s]+',
                # آدرس با مرجع
                r'روبروی\s+(?:پمپ\s+بنزین|بانک|پارک|مسجد|بیمارستان)\s+[آ-یa-zA-Z\s]+',
                # آدرس ساختمان
                r'Building-[A-Z],?\s+Floor-\d+,?\s+Unit-[A-Z0-9]+',
                # آدرس rack
                r'rack\s+number\s+R-\d+,?\s+slot\s+\d+',
                # آدرس plot
                r'phase\s+\d+\s+development,?\s+block\s+[A-Z],?\s+plot\s+\d+-[A-Z]',
                # آدرس آمریکایی
                r'\d{2,5}\s+[A-Z][a-z]+\s+(?:Street|Avenue|Boulevard|Road|Drive),?\s+Floor\s+\d+,?\s+Building\s+[A-Z]',
                # industrial estate
                r'شهرک\s+صنعتی\s+[آ-ی\s]+،?\s+محور\s+[آ-ی\s]+',
                # data center
                r'[آ-ی\s]+-پارک\s+فناوری\s+[آ-ی\s]+'
            ],
            
            # =============================================================================
            # 5. اطلاعات فنی و تکنولوژیکی (TECHNICAL & TECHNOLOGICAL) - 32 الگو
            # =============================================================================
            
            'TECHNICAL_CODES': [
                # کدهای سریال
                r'SN-\d{4}-[A-Z]{3}-\d{4}',
                r'Serial\s+Number[\s:]*[A-Z0-9-]+',
                # کدهای مرجع
                r'REF-[A-Z]{3}-\d{4}-\d{3}',
                r'DOC-[A-Z]{2}-\d{4}-\d{4}',
                # کدهای پروژه
                r'INF-\d{4}-\d{4}',
                r'CTR/\d{4}/\d{3}',
                # شناسه‌های فنی
                r'HVAC-\d{7}',
                r'Generator-Model-[A-Z0-9]+',
                # کدهای LOI/BOQ
                r'LOI-\d{4}-[A-Z]{4}-\d{3}',
                r'BOQ-\d{4}-[A-Z]{3}-\d{3}',
                # شماره‌های invoice
                r'#INV-\d{4}-Q\d-\d{4}',
                # کدهای ESC
                r'ESC-\d{4}-[A-Z]{3}-\d{3}',
                # کدهای batch
                r'BN-\d{6}-[A-Z]\d+'
            ],
            
            'NETWORK_ADDRESSES': [
                # آدرس IP
                r'\b(?:\d{1,3}\.){3}\d{1,3}\b',
                r'xxx\.xxx\.xxx\.xxx',
                # آدرس MAC
                r'[A-F0-9]{2}:[A-F0-9]{2}:[A-F0-9]{2}:[A-F0-9]{2}:[A-F0-9]{2}:[A-F0-9]{2}',
                # hostname
                r'srv-[a-z]+-[a-z]+-\d{2}',
                r'[a-z]+-[a-z]+\d*\.[a-z]+\.[a-z]+',
                # domain names
                r'[a-zA-Z0-9-]+\.[a-zA-Z]{2,4}(?:\.[a-zA-Z]{2,4})?'
            ],
            
            'TECHNICAL_UNITS': [
                # واحدهای برق
                r'\d+(?:\.\d+)?\s*MW',
                r'\d+(?:\.\d+)?\s*kWh?',
                # واحدهای حجم
                r'\d+(?:,\d{3})*\s*cubic\s+meters',
                r'\d+(?:,\d{3})*\s*m³',
                r'\d+(?:,\d{3})*\s*sq\s+ft',
                # واحدهای آلودگی
                r'\d+(?:\.\d+)?\s*ppm',
                r'\d+(?:\.\d+)?\s*mg/m³',
                r'\b(?:CO2|NOx|SO2)\b',
                # واحدهای دیجیتال
                r'\d+(?:\.\d+)?\s*TB',
                r'\d+(?:\.\d+)?\s*GB',
                # واحدهای مساحت
                r'\d+(?:,\d{3})*\s*square\s+meters',
                r'\d+(?:\.\d+)?\s*per\s+sq\s+ft\s+NNN',
                # efficiency rate
                r'\d+(?:\.\d+)?\%\s*efficiency',
                r'score:\s*\d+(?:\.\d+)?/10',
                # FICO score
                r'FICO\s+score:\s*\d{3}',
                # واحدهای فشار
                r'\d+(?:\.\d+)?\s*(?:bar|psi)',
                # واحدهای دما
                r'\d+(?:\.\d+)?\s*°[CF]',
                # واحدهای سرعت
                r'\d+(?:\.\d+)?\s*(?:rpm|m/s)'
            ],
            
            'ACRONYMS_ABBREVIATIONS': [
                # فنی
                r'\b(?:HVAC|IT|HSE|BOQ|LC|COB)\b',
                # مالی
                r'\b(?:YTD|NNN|EIN|SSN|FICO)\b',
                # تکنولوژی
                r'\bIP\s+Address\b',
                r'\bMAC\s+Address\b',
                r'\bURL\b',
                # کسب‌وکار
                r'\b(?:LLC|Corp|Inc|Ltd)\b',
                # تاریخ
                r'\b(?:PST|GMT|UTC|EST)\b',
                # علمی
                r'\b(?:CO2|NOx|pH|UV)\b',
                # مهندسی
                r'\b(?:SCADA|PLC|HMI)\b',
                # اقتصادی
                r'\b(?:GDP|CPI|ROI|NPV)\b',
                # حمل‌ونقل
                r'\b(?:FOB|CIF|DDP)\b',
                # بانکی
                r'\b(?:ABA|SWIFT|IBAN)\b'
            ],
            
            # =============================================================================
            # 6. اطلاعات کسب‌وکار (BUSINESS INFORMATION) - 39 الگو
            # =============================================================================
            
            'COMPANY': [
                # شرکت‌های فارسی
                r'شرکت(?=\s+در|\s+که|\s+با|\s+را|\s+به|\s+طی)',
                r'([آ-یa-zA-Z\s]+)\s+شرکت',
                r'این\s+شرکت(?=\s|$|،|\.)',
                # بانک‌ها
                r'(بانک\s+[آ-یa-zA-Z\s]+)',
                # شرکت‌های بین‌المللی
                r'([A-Z][a-zA-Z\s]+(?:Inc|Corp|Corporation|Company|Ltd|Limited|LLC))'
            ],
            
            'BUSINESS_TERMS': [
                # تحلیل و گزارش
                r'تحلیل\s+عملکرد',
                r'گزارش\s+(?:فعالیت|عملکرد)\s+ماهانه',
                r'وضعیت\s+فروش',
                # تولید و بازار
                r'تولید\s+پایدار',
                r'سهم\s+بازار',
                r'صادرات\s+هدفمند',
                r'بهره‌وری',
                r'ظرفیت‌های\s+داخلی',
                # صنعت و رقابت
                r'شرکت‌های\s+پیشرو',
                r'صنعت\s+پتروشیمی',
                r'سرمایه‌گذاران\s+بنیادی',
                # شاخص‌ها و برنامه‌ریزی
                r'شاخص‌های\s+عملیاتی',
                r'برنامه‌ریزی\s+مناسب',
                # فروش و انبار
                r'واحد\s+فروش',
                r'موجودی\s+انبار',
                # رشد و توسعه
                r'فاز\s+رشد\s+جدید',
                r'ترکیب\s+فروش',
                r'سهم\s+صادراتی',
                # عملکرد و داده‌ها
                r'روند\s+عملکرد',
                r'اعداد\s+اعلام‌شده',
                r'داده‌های\s+ثبت‌شده'
            ],
            
            'PRODUCT': [
                # محصولات پتروشیمی
                r'\b(?:VCM|PVC|PE|PP|PS|ABS|SAN|PC|PMMA|PET|PBT|PA|POM|TPU)\b',
                # پلیمرها
                r'پلی\s*(?:اتیلن|پروپیلن|استایرن|کربنات|متیل)',
                # مواد شیمیایی
                r'\b(?:اتیلن|پروپیلن|بنزن|تولوئن|زایلن|متانول|اتانول|استون|فنول)\b',
                # گازها
                r'\b(?:کلر|هیدروژن|اکسیژن|نیتروژن|آمونیاک|اتان|پروپان|بوتان)\b',
                # محصولات عمومی
                r'محصول(?:ات)?',
                r'تولیدات\s+شرکت'
            ],
            
            'PETROCHEMICAL': [
                # نام‌های اختصاری پتروشیمی‌ها
                r'\b(?:LDPE|HDPE|LLDPE|PP|PS|EPS|ABS|SAN|PC|PMMA|PET|PBT|PA6|PA66|POM|TPU|EVA|EAA)\b',
                # ترکیبات شیمیایی پیچیده
                r'(?:Ethylene\s+Vinyl\s+Acetate|Ethyl\s+Acrylate|Methyl\s+Methacrylate|Polyethylene\s+Terephthalate)'
            ],
            
            # =============================================================================
            # 7. اطلاعات کمیت و واحد (QUANTITY & UNIT INFORMATION) - 26 الگو
            # =============================================================================
            
            'PERCENTAGE': [
                # درصدهای فارسی
                r'\d+(?:\.\d+)?\s*درصد(?:\s+افزایش|\s+رشد|\s+کاهش|\s+بالاتر|\s+پایین‌تر)?',
                r'\d+(?:\.\d+)?\s*%',
                r'معادل\s+\d+(?:\.\d+)?\s*درصد',
                r'حدود\s+\d+(?:\.\d+)?\s*درصد',
                r'با\s+\d+(?:\.\d+)?\s*درصد\s+افزایش',
                r'رشد\s+\d+(?:\.\d+)?\s*درصدی',
                r'\d+(?:\.\d+)?\s*درصدی(?=\s+همراه|\s+بوده)',
                # عبارات کیفی
                r'میزان\s+رشد(?=\s+نسبت|\s+معادل)',
                r'افزایش\s+قابل‌توجهی',
                r'بهبود\s+نسبی',
                # درصدهای انگلیسی
                r'\d+(?:\.\d+)?\%\s*(?:increase|decrease|growth|improvement)',
                r'(?:approximately|about)\s+\d+(?:\.\d+)?\%'
            ],
            
            'VOLUME': [
                # حجم‌های فارسی
                r'\d+(?:,\d{3})*\s*تن',
                r'\d+(?:,\d{3})*\s*(?:کیلوگرم|لیتر|بشکه)',
                r'میزان\s+\d+(?:,\d{3})*\s*تن',
                r'مقدار\s+تولید',
                r'حجم\s+فروش',
                r'ظرفیت\s+(?:تولید|اسمی)',
                # واحدهای انگلیسی
                r'\d+(?:,\d{3})*\s*(?:tons|kg|liters|barrels)',
                r'\d+(?:,\d{3})*\s*(?:metric\s+tons|MT)',
                r'\d+(?:,\d{3})*\s*(?:thousand\s+tons|KT)'
            ],
            
            'RATIOS': [
                # نسبت‌ها
                r'نسبت\s+(?:فروش|تولید)\s+به\s+[آ-ی\s]+',
                r'\d+(?:\.\d+)?\s*نزدیک',
                r'برابر\s+با\s+\d+(?:\.\d+)?',
                r'معادل\s+\d+(?:\.\d+)?',
                r'میزان\s+(?:رشد|افزایش)',
                r'شاخص\s+(?:مهم|عملیاتی)',
                r'\d+(?:\.\d+)?\s*درصد\s+کل\s+تولید'
            ],
            
            # =============================================================================
            # 8. اطلاعات ارتباطی (COMMUNICATION INFORMATION) - 5 الگو
            # =============================================================================
            
            'PHONE': [
                # شماره‌های فارسی
                r'(?:تلفن[\s:]*)?(?:شماره[\s:]*)?(?:0)?(?:[۰-۹0-9]{2,3}[-\s]?)?[۰-۹0-9]{7,8}',
                r'(?:تماس[\s:]*)?(?:شماره[\s:]*)?(?:با[\s]*)?(?:0)?(?:[۰-۹0-9]{2,3}[-\s]?)?[۰-۹0-9]{7,8}',
                r'(?:موبایل[\s:]*)?(?:شماره[\s:]*)?(?:0)?9[۰-۹0-9]{9}',
                r'[۰-۹0-9]{3,4}[-\s][۰-۹0-9]{7,8}',
                r'[۰-۹0-9]{11}(?!\d)',
                r'(?:\+98|0098)?[۰-۹0-9]{10}',
                r'[۰-۹0-9]{3,4}[-\s]?[۰-۹0-9]{3,4}[-\s]?[۰-۹0-9]{3,4}',
                # شماره‌های بین‌المللی
                r'\+[0-9]{1,3}-[0-9]{3}-[0-9]{3}-[0-9]{4}(?:\s+ext\.\s+[0-9]{3,4})?',
                r'\([0-9]{3}\)\s+[0-9]{3}-[0-9]{4}'
            ],
            
            'EMAIL': [
                # ایمیل‌های استاندارد
                r'[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}',
                # ایمیل‌های با کلمات کلیدی فارسی
                r'ایمیل[\s:]*[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}',
                r'email[\s:]*[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}',
                r'نشانی[\s]*الکترونیکی[\s:]*[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}',
                r'آدرس[\s]*ایمیل[\s:]*[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}',
                # ایمیل‌های کاری خاص
                r'facility\.manager@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}'
            ]
        }

    def anonymize_text(self, original_text, lang='fa', selected_categories=None):
        """گام 1: ناشناس‌سازی متن با الگوهای انتخاب شده"""
        try:
            if not original_text or not original_text.strip():
                return "❌ Please enter input text!" if lang == 'en' else "❌ لطفاً متن ورودی را وارد کنید!"
            
            # ریست متغیرها
            self.mapping_table = {}
            self.counters = {key: 0 for key in self.counters.keys()}
            
            anonymized = original_text
            found_entities = set()
            
            # تشخیص زبان
            detected_lang = self.detect_language(original_text)
            logger.info(f"Detected language: {detected_lang}")
            
            # مرحله 1: استخراج با Local NER
            if self.models_loaded:
                logger.info("🤖 Running comprehensive local NER extraction...")
                ner_entities = self.extract_entities_with_ner(original_text, detected_lang)
                
                for entity in ner_entities:
                    if (entity['text'] not in found_entities and 
                        len(entity['text'].strip()) > 1 and 
                        entity['confidence'] > 0.5):
                        
                        category = self.map_ner_to_categories(entity['label'], entity['source'])
                        
                        if entity['text'] not in self.mapping_table:
                            self.counters[category] += 1
                            code = f"{category}_{self.counters[category]:03d}_LOCAL_NER"
                            self.mapping_table[entity['text']] = code
                            found_entities.add(entity['text'])
                            logger.info(f"Local NER: {entity['text']} -> {code}")
            else:
                logger.info("ℹ️ Using comprehensive regex-only mode")
            
            # مرحله 2: الگوهای Regex انتخاب شده
            all_patterns = self.get_comprehensive_patterns()
            
            # فیلتر کردن الگوها بر اساس انتخاب کاربر
            if selected_categories:
                selected_pattern_types = self.get_selected_patterns(selected_categories, lang)
                patterns = {k: v for k, v in all_patterns.items() if k in selected_pattern_types}
                logger.info(f"📋 Using selected pattern categories: {len(patterns)} types")
            else:
                patterns = all_patterns
                logger.info("📋 Using all available pattern categories")
            
            # پردازش patterns با اولویت‌بندی - از خاص به عام
            logger.info("🔍 Running selective priority-based regex extraction...")
            
            # پردازش به ترتیب اولویت برای جلوگیری از تداخل
            processed_entities = set()  # برای جلوگیری از تکرار
            
            # اولویت‌بندی دسته‌ها بر اساس حساسیت
            priority_order = [
                'ID_NUMBER', 'EMAIL', 'PHONE', 'ACCOUNT', 'TECHNICAL_CODES',
                'NETWORK_ADDRESSES', 'INTERNATIONAL_CURRENCIES', 'AMOUNT',
                'TECHNICAL_UNITS', 'ACRONYMS_ABBREVIATIONS', 'ADVANCED_DATE_FORMATS',
                'TIME_RANGES', 'COMPLEX_ADDRESSES', 'MIXED_NAMES', 'ENGLISH_TITLES',
                'STOCK_SYMBOL', 'COMPANY', 'PERSON', 'PERCENTAGE', 'VOLUME',
                'RATIOS', 'LOCATION', 'DATE', 'FINANCIAL_TERMS', 'BUSINESS_TERMS',
                'PRODUCT', 'PETROCHEMICAL'
            ]
            
            for category in priority_order:
                if category in patterns:
                    pattern_list = patterns[category]
                    for pattern in pattern_list:
                        matches = re.finditer(pattern, original_text, re.IGNORECASE | re.MULTILINE)
                        for match in matches:
                            if match.groups():
                                item = match.group(1).strip()
                                full_match = match.group(0).strip()
                            else:
                                item = match.group(0).strip()
                                full_match = item
                            
                            # بررسی تداخل با entities قبلی
                            overlaps = False
                            match_start, match_end = match.span()
                            
                            for proc_start, proc_end in processed_entities:
                                # بررسی تداخل موقعیت
                                if not (match_end <= proc_start or match_start >= proc_end):
                                    overlaps = True
                                    break
                            
                            if (not overlaps and
                                full_match not in found_entities and 
                                full_match not in self.mapping_table and 
                                len(full_match) >= 2):
                                
                                self.counters[category] += 1
                                code = f"{category}_{self.counters[category]:03d}_REGEX"
                                self.mapping_table[full_match] = code
                                found_entities.add(full_match)
                                processed_entities.add((match_start, match_end))
                                logger.info(f"Regex ({category}): {full_match} -> {code}")
            
            # جایگزینی در متن با ترتیب طولانی‌ترین اول
            sorted_items = sorted(self.mapping_table.items(), key=lambda x: len(x[0]), reverse=True)
            for original_item, code in sorted_items:
                anonymized = anonymized.replace(original_item, code)
            
            logger.info(f"✅ Selective anonymization completed. Found {len(self.mapping_table)} entities.")
            return anonymized
            
        except Exception as e:
            return f"❌ Error in anonymization: {str(e)}" if lang == 'en' else f"❌ خطا در ناشناس‌سازی: {str(e)}"

    def send_to_chatgpt(self, anonymized_text, lang='fa'):
        """گام 2: ارسال به ChatGPT"""
        try:
            if not anonymized_text or not anonymized_text.strip():
                return "❌ Anonymized text is empty!" if lang == 'en' else "❌ متن ناشناس‌شده خالی است!"
            
            if not self.api_key:
                return "❌ API Key not configured! Please set OPENAI_API_KEY environment variable." if lang == 'en' else "❌ کلید API تنظیم نشده است! لطفاً OPENAI_API_KEY را در متغیرهای محیطی تنظیم کنید."
            
            system_msg = "You are a professional financial analyst. The text contains anonymous codes. Answer questions accurately." if lang == 'en' else "شما یک تحلیلگر مالی حرفه‌ای هستید. متن حاوی کدهای ناشناس است. به سوالات با دقت پاسخ دهید."
            
            headers = {
                "Authorization": f"Bearer {self.api_key}",
                "Content-Type": "application/json"
            }
            
            data = {
                "model": "gpt-4o-mini",
                "messages": [
                    {"role": "system", "content": system_msg},
                    {"role": "user", "content": anonymized_text}
                ],
                "max_tokens": 2000,
                "temperature": 0.7
            }
            
            response = requests.post(
                "https://api.openai.com/v1/chat/completions",
                headers=headers,
                json=data,
                timeout=30
            )
            
            if response.status_code == 200:
                result = response.json()
                return result['choices'][0]['message']['content']
            else:
                error_data = response.json() if response.content else {}
                error_message = error_data.get('error', {}).get('message', response.text)
                
                if 'Incorrect API key' in error_message:
                    return "❌ Invalid API key." if lang == 'en' else "❌ کلید API نامعتبر است."
                elif 'quota' in error_message:
                    return "❌ API quota exceeded." if lang == 'en' else "❌ سهمیه API تمام شده است."
                else:
                    return f"❌ API Error: {error_message}"
                
        except Exception as e:
            return f"❌ Error connecting to ChatGPT: {str(e)}" if lang == 'en' else f"❌ خطا در ارتباط با ChatGPT: {str(e)}"

    def deanonymize_response(self, gpt_response, lang='fa'):
        """گام 3: بازگردانی"""
        try:
            if not gpt_response or not gpt_response.strip():
                return "❌ ChatGPT response is empty!" if lang == 'en' else "❌ پاسخ ChatGPT خالی است!"
            
            if not self.mapping_table:
                return "❌ Mapping table is empty!" if lang == 'en' else "❌ جدول نگاشت خالی است!"
            
            final_result = gpt_response
            reverse_mapping = {code: original for original, code in self.mapping_table.items()}
            
            sorted_codes = sorted(reverse_mapping.items(), key=lambda x: len(x[0]), reverse=True)
            for code, original in sorted_codes:
                final_result = final_result.replace(code, original)
                escaped_code = code.replace('_', '\\_')
                final_result = final_result.replace(escaped_code, original)
            
            return final_result
            
        except Exception as e:
            return f"❌ Deanonymization error: {str(e)}" if lang == 'en' else f"❌ خطا در بازگردانی: {str(e)}"

    def get_model_status(self):
        """وضعیت مدل‌های محلی"""
        status = "🤖 **Selective Anonymization System Status (Enhanced with Category Selection):**\n\n"
        
        if hasattr(self, 'model_status') and self.model_status:
            for model_type, model_status in self.model_status.items():
                if model_type == 'persian':
                    status += f"• **Persian NER**: {model_status}\n"
                elif model_type == 'english':
                    status += f"• **English NER**: {model_status}\n"
                elif model_type == 'transformers':
                    status += f"• **Transformers**: {model_status}\n"
                elif model_type == 'fallback':
                    status += f"• **Fallback Mode**: {model_status}\n"
                elif model_type == 'critical':
                    status += f"• **Critical**: {model_status}\n"
                elif model_type == 'directory':
                    status += f"• **Directory**: {model_status}\n"
        
        loaded_count = sum(1 for status in getattr(self, 'model_status', {}).values() 
                          if status.startswith("✅"))
        status += f"\n📊 **Summary**: {loaded_count}/2 local models loaded"
        
        status += f"\n🔍 **Models Path**: {self.models_base_path}"
        status += f"\n🔧 **Latest Features**: Selective pattern categories with user control"
        
        status += f"\n\n🎯 **Selective Sensitive Data Detection Categories:**"
        
        # نمایش دسته‌بندی‌ها
        for cat_key, cat_info in self.pattern_categories.items():
            icon = cat_info['icon']
            name_fa = cat_info['name_fa']
            name_en = cat_info['name_en']
            pattern_count = len(cat_info['patterns'])
            
            status += f"\n\n{icon} **{name_fa} ({name_en})**:"
            status += f"\n   📋 الگوها: {pattern_count} نوع"
            status += f"\n   🔍 شامل: {', '.join(cat_info['patterns'][:3])}{'...' if len(cat_info['patterns']) > 3 else ''}"
        
        status += f"\n\n✨ **Key Improvements with Category Selection:**"
        status += f"\n   🎯 **User Control**: انتخاب دقیق دسته‌بندی‌های مورد نیاز"
        status += f"\n   🛡️ **Flexible Protection**: محافظت انتخابی از داده‌های حساس"
        status += f("\n   📊 **Efficiency**: پردازش سریع‌تر با الگوهای انتخاب شده")
        status += f"\n   🔍 **Precision**: کاهش false positives با فیلترینگ هدفمند"
        status += f"\n   ⚡ **Performance**: بهینه‌سازی بر اساس نیاز کاربر"
        
        status += f"\n\nℹ️ **Usage**: انتخاب دسته‌بندی‌های مورد نظر از چک‌باکس‌ها برای ناشناس‌سازی هدفمند!"
        
        return status

def process_all_steps(input_text, language, selected_categories):
    """پردازش خودکار تمام مراحل با دقت بالا و کنترل دسته‌بندی"""
    lang = 'en' if language == 'English' else 'fa'
    
    if not input_text.strip():
        error_msg = "❌ Please enter input text!" if lang == 'en' else "❌ لطفاً متن ورودی را وارد کنید!"
        return error_msg, "", "", ""
    
    try:
        start_time = time.time()
        
        # ارسال دسته‌بندی‌های انتخاب شده به متد ناشناس‌سازی
        anonymized_text = anonymizer.anonymize_text(input_text, lang, selected_categories)
        if anonymized_text.startswith("❌"):
            return anonymized_text, "", "", ""
        
        gpt_response = anonymizer.send_to_chatgpt(anonymized_text, lang)
        if gpt_response.startswith("❌"):
            entities_found = len(anonymizer.mapping_table)
            ner_count = sum(1 for code in anonymizer.mapping_table.values() if '_NER' in code)
            regex_count = sum(1 for code in anonymizer.mapping_table.values() if '_REGEX' in code)
            
            selected_count = len(selected_categories) if selected_categories else 0
            
            # آمار اطلاعات حساس
            critical_categories = ['ID_NUMBER', 'EMAIL', 'PHONE', 'ACCOUNT', 'AMOUNT', 'DATE']
            critical_count = sum(1 for code in anonymizer.mapping_table.values() 
                               if any(cat in code for cat in critical_categories))
            
            method = "Selective Local NER + Regex" if anonymizer.models_loaded else "Selective Regex Only"
            success_msg = (f"✅ Selective anonymization completed with {method}!\n"
                          f"📋 Selected categories: {selected_count} | 🔍 Critical data: {critical_count}\n"
                          f"🤖 NER: {ner_count} | 🔍 Regex: {regex_count} | 📊 Total: {entities_found}")
            return success_msg, anonymized_text, gpt_response, ""
        
        final_result = anonymizer.deanonymize_response(gpt_response, lang)
        
        total_time = time.time() - start_time
        entities_found = len(anonymizer.mapping_table)
        ner_count = sum(1 for code in anonymizer.mapping_table.values() if '_NER' in code)
        regex_count = sum(1 for code in anonymizer.mapping_table.values() if '_REGEX' in code)
        
        selected_count = len(selected_categories) if selected_categories else 8  # همه دسته‌ها
        
        # آمار تفصیلی اطلاعات حساس
        id_count = sum(1 for code in anonymizer.mapping_table.values() if 'ID_NUMBER' in code)
        email_count = sum(1 for code in anonymizer.mapping_table.values() if 'EMAIL' in code)
        phone_count = sum(1 for code in anonymizer.mapping_table.values() if 'PHONE' in code)
        account_count = sum(1 for code in anonymizer.mapping_table.values() if 'ACCOUNT' in code)
        amount_count = sum(1 for code in anonymizer.mapping_table.values() if 'AMOUNT' in code)
        person_count = sum(1 for code in anonymizer.mapping_table.values() if 'PERSON' in code)
        
        critical_details = []
        if id_count > 0: critical_details.append(f"🆔 IDs: {id_count}")
        if phone_count > 0: critical_details.append(f"📞 Phones: {phone_count}")
        if email_count > 0: critical_details.append(f"📧 Emails: {email_count}")
        if account_count > 0: critical_details.append(f"🏦 Accounts: {account_count}")
        if amount_count > 0: critical_details.append(f"💰 Amounts: {amount_count}")
        if person_count > 0: critical_details.append(f"👤 Names: {person_count}")
        
        method = "Selective Local NER + Regex" if anonymizer.models_loaded else "Selective Regex Only"
        success_msg = (f"🎉 Complete selective anonymization & restoration successful!\n"
                      f"🔧 Method: {method} | 📋 Categories: {selected_count}/8\n"
                      f"🔍 Protected: {' | '.join(critical_details) if critical_details else '0'}\n"
                      f"📊 Total: {entities_found} entities | ⏱️ Time: {total_time:.2f}s | 🎯 User-controlled selection")
        
        return success_msg, anonymized_text, gpt_response, final_result
        
    except Exception as e:
        error_msg = f"❌ Processing error: {str(e)}" if lang == 'en' else f"❌ خطا در پردازش: {str(e)}"
        return error_msg, "", "", ""

def get_mapping_table(language):
    """نمایش جدول نگاشت"""
    lang = 'en' if language == 'English' else 'fa'
    
    if not anonymizer.mapping_table:
        return "❌ Mapping table is empty! Please process some text first." if lang == 'en' else "❌ جدول نگاشت خالی است! ابتدا متنی را پردازش کنید."
    
    result = "📋 **Selective High-Precision Sensitive Data Mapping Table:**\n\n" if lang == 'en' else "📋 **جدول نگاشت انتخابی اطلاعات حساس:**\n\n"
    
    ner_items = {k: v for k, v in anonymizer.mapping_table.items() if '_NER' in v}
    regex_items = {k: v for k, v in anonymizer.mapping_table.items() if '_REGEX' in v}
    
    # دسته‌بندی بر اساس اولویت حساسیت
    critical_categories = {
        'ID_NUMBER': '🆔 **Identity Codes (Critical)**',
        'PHONE': '📞 **Phone Numbers**',
        'EMAIL': '📧 **Email Addresses**', 
        'ACCOUNT': '🏦 **Bank Accounts**',
        'AMOUNT': '💰 **Financial Amounts**',
        'DATE': '📅 **Dates**'
    }
    
    business_categories = {
        'PERSON': '👤 **Person Names**',
        'COMPANY': '🏢 **Companies**',
        'LOCATION': '📍 **Locations**',
        'PERCENTAGE': '📊 **Percentages**',
        'VOLUME': '📦 **Volumes & Units**',
        'STOCK_SYMBOL': '📈 **Stock Symbols**'
    }
    
    technical_categories = {
        'TECHNICAL_CODES': '⚙️ **Technical Codes**',
        'NETWORK_ADDRESSES': '🌐 **Network Addresses**'
    }
    
    # نمایش دسته‌های حساس
    for category, title in critical_categories.items():
        category_items = {k: v for k, v in anonymizer.mapping_table.items() if category in v}
        if category_items:
            result += f"{title}:\n"
            for original, code in list(category_items.items())[:5]:
                result += f"   • `{original}` → `{code}`\n"
            if len(category_items) > 5:
                result += f"   ... و {len(category_items) - 5} مورد دیگر\n"
            result += "\n"
    
    # نمایش NER results
    if ner_items:
        result += "🤖 **Local NER Detected**:\n"
        for original, code in list(ner_items.items())[:5]:
            result += f"   • `{original}` → `{code}`\n"
        if len(ner_items) > 5:
            result += f"   ... و {len(ner_items) - 5} مورد دیگر\n"
        result += "\n"
    
    # نمایش دسته‌های کسب‌وکار
    business_items = {k: v for k, v in regex_items.items() 
                     if any(cat in v for cat in business_categories.keys())}
    if business_items:
        result += "💼 **Business Data**:\n"
        for original, code in list(business_items.items())[:8]:
            result += f"   • `{original}` → `{code}`\n"
        if len(business_items) > 8:
            result += f"   ... و {len(business_items) - 8} مورد دیگر\n"
        result += "\n"
    
    # نمایش دسته‌های فنی
    technical_items = {k: v for k, v in regex_items.items() 
                      if any(cat in v for cat in technical_categories.keys())}
    if technical_items:
        result += "⚙️ **Technical Data**:\n"
        for original, code in list(technical_items.items())[:5]:
            result += f"   • `{original}` → `{code}`\n"
        if len(technical_items) > 5:
            result += f"   ... و {len(technical_items) - 5} مورد دیگر\n"
        result += "\n"
    
    # آمار کلی
    critical_count = sum(len({k: v for k, v in anonymizer.mapping_table.items() if cat in v}) 
                        for cat in critical_categories.keys())
    
    result += f"📊 **Selective Statistics**:\n"
    result += f"🔍 **Critical Sensitive Data**: {critical_count} items\n"
    result += f"🤖 **NER Detected**: {len(ner_items)} items\n" 
    result += f"💼 **Business Data**: {len(business_items)} items\n"
    result += f"⚙️ **Technical Data**: {len(technical_items)} items\n"
    result += f"📋 **Total Protected**: {len(anonymizer.mapping_table)} entities\n"
    
    result += f"\n✨ **System Enhancement**: User-controlled selective detection\n"
    result += f"🎯 **Accuracy**: Targeted processing based on user selection\n"
    result += f"🛡️ **Protection Level**: Flexible sensitive data security with category control!"
    
    return result

def clear_all():
    """پاک کردن همه"""
    anonymizer.mapping_table = {}
    anonymizer.counters = {key: 0 for key in anonymizer.counters.keys()}
    return "", "", "", "", ""

def update_ui_text(language):
    """به‌روزرسانی متن‌های رابط کاربری"""
    if language == 'English':
        return {
            'title': 'Selective High-Precision Bilingual Data Anonymization System',
            'step1': 'Input Text & Category Selection',
            'step2': 'Anonymized Text',
            'step3': 'Raw ChatGPT Response',
            'step4': 'Final Restored Response',
            'input_placeholder': 'Enter your original text here...\nExample: Company reports, person names, financial amounts, phone numbers, emails, IBAN codes, bank accounts, etc.\n\n✨ Selective system with category-based control!',
            'process_btn': 'Process with Selected Categories',
            'clear_btn': 'Clear All',
            'mapping_btn': 'Show Selective Mapping Table',
            'status_btn': 'Show System Status',
            'categories_label': 'Select Pattern Categories:',
            'copy_btn': 'Copy',
            'direction': 'ltr'
        }
    else:
        return {
            'title': 'سیستم ناشناس‌سازی انتخابی دقیق دوزبانه',
            'step1': 'متن ورودی و انتخاب دسته‌بندی',
            'step2': 'متن ناشناس‌شده',
            'step3': 'پاسخ خام ChatGPT',
            'step4': 'پاسخ نهایی بازگردانده شده',
            'input_placeholder': 'متن اصلی خود را اینجا وارد کنید...\nمثال: گزارش‌های شرکت، نام اشخاص، مبالغ مالی، شماره تلفن، ایمیل، شماره شبا، حساب بانکی و غیره\n\n✨ سیستم انتخابی با کنترل دسته‌بندی!',
            'process_btn': 'پردازش با دسته‌بندی‌های انتخاب شده',
            'clear_btn': 'پاک کردن همه',
            'mapping_btn': 'نمایش جدول نگاشت انتخابی',
            'status_btn': 'نمایش وضعیت سیستم',
            'categories_label': 'انتخاب دسته‌بندی‌های الگو:',
            'copy_btn': 'کپی',
            'direction': 'rtl'
        }

def update_interface(language):
    """تغییر رابط کاربری بر اساس زبان"""
    ui_text = update_ui_text(language)
    is_english = (language == 'English')
    
    # تغییر direction برای workflow
    workflow_css = "workflow ltr" if is_english else "workflow rtl"
    
    # دریافت دسته‌بندی‌ها بر اساس زبان
    category_choices = anonymizer.get_category_choices('en' if is_english else 'fa')
    
    return [
        gr.update(value=f"<h1 style='text-align: center; color: #FFD700; font-size: 3.5em; font-weight: bold; text-shadow: 3px 3px 6px rgba(0,0,0,0.5); margin: 20px 0; background: linear-gradient(45deg, #FFD700, #FFA500); -webkit-background-clip: text; -webkit-text-fill-color: transparent; background-clip: text;'>📊 {ui_text['title']}</h1>"),
        gr.update(value=f"<h2 style='direction: {ui_text['direction']};'>🔍 {ui_text['step1']}</h2>"),
        gr.update(placeholder=ui_text['input_placeholder'], rtl=not is_english),
        gr.update(value=f"🚀 {ui_text['process_btn']}"),
        gr.update(value=f"🗑️ {ui_text['clear_btn']}"),
        gr.update(rtl=not is_english),
        gr.update(value=f"<h2 style='direction: {ui_text['direction']};'>🎭 {ui_text['step2']}</h2>"),
        gr.update(rtl=not is_english),
        gr.update(value=f"<h2 style='direction: {ui_text['direction']};'>🤖 {ui_text['step3']}</h2>"),
        gr.update(rtl=not is_english),
        gr.update(value=f"<h2 style='direction: {ui_text['direction']};'>✅ {ui_text['step4']}</h2>"),
        gr.update(rtl=not is_english),
        gr.update(value=f"📋 {ui_text['mapping_btn']}"),
        gr.update(value=f"📊 {ui_text['status_btn']}"),
        gr.update(rtl=not is_english),
        gr.update(elem_classes=workflow_css),
        gr.update(label=ui_text['categories_label'], choices=category_choices, value=category_choices)  # انتخاب همه به طور پیش‌فرض
    ]

# ایجاد instance
anonymizer = ComprehensiveBilingualDataAnonymizer()

# CSS اصلاح شده برای تراز‌بندی عمودی مناسب
custom_css = """
body, .gradio-container {
    font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Arial, sans-serif !important;
    background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%) !important;
    min-height: 100vh !important;
    padding: 20px !important;
}

.rtl {
    direction: rtl !important;
    text-align: right !important;
}

.ltr {
    direction: ltr !important;
    text-align: left !important;
}

.workflow {
    display: grid !important;
    grid-template-columns: 1fr 1fr 1fr 1fr !important;
    gap: 25px !important;
    padding: 30px !important;
    align-items: start !important;
    align-content: start !important;
    grid-auto-rows: auto !important;
}

.workflow > * {
    align-self: start !important;
    vertical-align: top !important;
    margin-top: 0 !important;
}

.workflow .gradio-column,
.workflow-column {
    display: flex !important;
    flex-direction: column !important;
    align-items: stretch !important;
    justify-content: flex-start !important;
    height: auto !important;
    min-height: 0 !important;
    margin-top: 0 !important;
    padding-top: 0 !important;
}

.gradio-textbox {
    border-radius: 10px !important;
    box-shadow: 0 4px 15px rgba(0,0,0,0.1) !important;
    flex-grow: 1 !important;
    min-height: 380px !important;
    max-height: 380px !important;
    height: 380px !important;
}

.gradio-textbox textarea {
    min-height: 350px !important;
    max-height: 350px !important;
    height: 350px !important;
    resize: vertical !important;
}

.workflow.rtl {
    direction: rtl !important;
}

.workflow.ltr {
    direction: ltr !important;
}

h1, h2, h3 {
    text-shadow: 2px 2px 4px rgba(0,0,0,0.3) !important;
    margin-top: 0 !important;
    margin-bottom: 10px !important;
    padding-top: 0 !important;
    line-height: 1.2 !important;
}

h2 {
    min-height: 40px !important;
    max-height: 40px !important;
    display: flex !important;
    align-items: center !important;
    margin-bottom: 15px !important;
}

.status-box {
    background: linear-gradient(135deg, #4CAF50, #45a049) !important;
    border: 3px solid #2E7D32 !important;
    border-radius: 15px !important;
    padding: 15px !important;
    margin: 10px 0 !important;
    box-shadow: 0 8px 32px rgba(76, 175, 80, 0.3) !important;
    animation: pulse 2s infinite !important;
    min-height: 120px !important;
    max-height: 120px !important;
}

.status-box textarea {
    background: rgba(255, 255, 255, 0.95) !important;
    border: none !important;
    border-radius: 10px !important;
    font-weight: bold !important;
    font-size: 1.1em !important;
    color: #1B5E20 !important;
    text-shadow: 1px 1px 2px rgba(255, 255, 255, 0.8) !important;
    min-height: 80px !important;
    max-height: 80px !important;
}

.category-selection {
    background: linear-gradient(135deg, #E3F2FD, #BBDEFB) !important;
    border: 2px solid #1976D2 !important;
    border-radius: 15px !important;
    padding: 20px !important;
    margin: 15px 0 !important;
    box-shadow: 0 6px 20px rgba(25, 118, 210, 0.2) !important;
}

.gradio-checkboxgroup {
    background: rgba(255, 255, 255, 0.9) !important;
    border-radius: 10px !important;
    padding: 15px !important;
    margin: 10px 0 !important;
}

@keyframes pulse {
    0% { box-shadow: 0 8px 32px rgba(76, 175, 80, 0.3); }
    50% { box-shadow: 0 8px 40px rgba(76, 175, 80, 0.6); }
    100% { box-shadow: 0 8px 32px rgba(76, 175, 80, 0.3); }
}

.gradio-button {
    border-radius: 25px !important;
    font-weight: bold !important;
    transition: all 0.3s ease !important;
    margin: 5px 0 !important;
    min-height: 50px !important;
    max-height: 50px !important;
}

.gradio-button:hover {
    transform: translateY(-2px) !important;
    box-shadow: 0 6px 20px rgba(0,0,0,0.2) !important;
}

h1 {
    background: linear-gradient(45deg, #FFD700, #FFA500) !important;
    -webkit-background-clip: text !important;
    -webkit-text-fill-color: transparent !important;
    background-clip: text !important;
    min-height: 80px !important;
}

@media (max-width: 1200px) {
    .workflow {
        grid-template-columns: 1fr 1fr !important;
        gap: 20px !important;
    }
}

@media (max-width: 768px) {
    .workflow {
        grid-template-columns: 1fr !important;
        gap: 15px !important;
    }
    
    .gradio-textbox {
        min-height: 300px !important;
        max-height: 300px !important;
        height: 300px !important;
    }
}

[data-testid="textbox"]:dir(rtl) {
    text-align: right !important;
    direction: rtl !important;
}

[data-testid="textbox"]:dir(ltr) {
    text-align: left !important;
    direction: ltr !important;
}

.gradio-container .gradio-column {
    align-self: start !important;
    vertical-align: top !important;
}

.gradio-container .gradio-row {
    align-items: flex-start !important;
}

* {
    box-sizing: border-box !important;
}

.gradio-container {
    align-items: start !important;
    justify-content: start !important;
}
"""

# رابط کاربری Gradio با تراز‌بندی اصلاح شده
with gr.Blocks(title="📊 Selective High-Precision Anonymization System", theme=gr.themes.Soft(), css=custom_css) as app:
    
    with gr.Row():
        language_selector = gr.Radio(
            choices=["فارسی", "English"],
            value="فارسی",
            label="Language / زبان",
            interactive=True
        )
    
    with gr.Column():
        title = gr.HTML("<h1 style='text-align: center; color: #FFD700; font-size: 3.5em; font-weight: bold; text-shadow: 3px 3px 6px rgba(0,0,0,0.5); margin: 20px 0; background: linear-gradient(45deg, #FFD700, #FFA500); -webkit-background-clip: text; -webkit-text-fill-color: transparent; background-clip: text;'>📊 سیستم ناشناس‌سازی انتخابی دقیق دوزبانه</h1>")
        
        # بخش انتخاب دسته‌بندی‌ها
        with gr.Row(elem_classes="category-selection"):
            with gr.Column():
                category_title = gr.HTML("<h3 style='text-align: center; color: #1976D2; margin-bottom: 15px;'>🎯 انتخاب دسته‌بندی‌های الگوی ناشناس‌سازی</h3>")
                
                pattern_categories = gr.CheckboxGroup(
                    choices=anonymizer.get_category_choices('fa'),
                    value=anonymizer.get_category_choices('fa'),  # انتخاب همه به طور پیش‌فرض
                    label="انتخاب دسته‌بندی‌های الگو:",
                    interactive=True,
                    elem_classes=["gradio-checkboxgroup"]
                )
                
                category_info = gr.HTML("""
                <div style='background: rgba(255, 255, 255, 0.9); padding: 15px; border-radius: 10px; margin-top: 10px;'>
                <p style='margin: 0; color: #666; font-size: 0.9em; text-align: center;'>
                💡 <strong>راهنمایی:</strong> فقط دسته‌بندی‌هایی که نیاز دارید را انتخاب کنید تا ناشناس‌سازی دقیق‌تر و سریع‌تر انجام شود
                </p>
                </div>
                """)
        
        with gr.Row(elem_classes="workflow rtl") as workflow_row:
            with gr.Column(elem_classes="workflow-column"):
                step1_title = gr.HTML('<h2 style="direction: rtl;">🔍 متن ورودی و انتخاب دسته‌بندی</h2>')
                
                input_text = gr.Textbox(
                    lines=15,
                    placeholder="متن اصلی خود را اینجا وارد کنید...\nمثال: گزارش‌های شرکت، نام اشخاص، مبالغ مالی، شماره تلفن، ایمیل، شماره شبا، حساب بانکی و غیره\n\n✨ سیستم انتخابی با کنترل دسته‌بندی!",
                    label="",
                    rtl=True
                )
                
                process_btn = gr.Button("🚀 پردازش با دسته‌بندی‌های انتخاب شده", variant="primary")
                clear_btn = gr.Button("🗑️ پاک کردن همه", variant="stop")
                
                status = gr.Textbox(
                    label="وضعیت",
                    lines=4,
                    interactive=False,
                    rtl=True,
                    elem_classes=["status-box"]
                )

            with gr.Column(elem_classes="workflow-column"):
                step2_title = gr.HTML('<h2 style="direction: rtl;">🎭 متن ناشناس‌شده</h2>')
                
                anonymized_output = gr.Textbox(
                    lines=15,
                    placeholder="متن ناشناس‌شده اینجا نمایش داده می‌شود...",
                    label="",
                    interactive=False,
                    rtl=True
                )

            with gr.Column(elem_classes="workflow-column"):
                step3_title = gr.HTML('<h2 style="direction: rtl;">🤖 پاسخ خام ChatGPT</h2>')
                
                gpt_output = gr.Textbox(
                    lines=15,
                    placeholder="پاسخ خام ChatGPT اینجا نمایش داده می‌شود...",
                    label="",
                    interactive=False,
                    rtl=True
                )

            with gr.Column(elem_classes="workflow-column"):
                step4_title = gr.HTML('<h2 style="direction: rtl;">✅ پاسخ نهایی بازگردانده شده</h2>')
                
                final_output = gr.Textbox(
                    lines=15,
                    placeholder="پاسخ نهایی اینجا نمایش داده می‌شود...",
                    label="",
                    interactive=False,
                    rtl=True
                )

        with gr.Row():
            with gr.Column():
                mapping_title = gr.HTML('<h2>🗂️ جدول نگاشت انتخابی</h2>')
                mapping_btn = gr.Button("📋 نمایش جدول نگاشت انتخابی")
                
                mapping_output = gr.Textbox(
                    lines=15,
                    label="جدول نگاشت اطلاعات",
                    interactive=False,
                    visible=False,
                    rtl=True
                )
        
        with gr.Row():
            with gr.Column():
                status_title = gr.HTML('<h2>⚙️ وضعیت سیستم و قابلیت‌ها</h2>')
                system_status_btn = gr.Button("📊 نمایش وضعیت سیستم انتخابی")
                
                system_status_output = gr.Textbox(
                    lines=20,
                    label="وضعیت سیستم",
                    interactive=False,
                    visible=False,
                    rtl=True
                )

    # Event handlers
    language_selector.change(
        fn=update_interface,
        inputs=[language_selector],
        outputs=[title, step1_title, input_text, process_btn, clear_btn, 
                status, step2_title, anonymized_output, step3_title, gpt_output, 
                step4_title, final_output, mapping_btn, system_status_btn,
                mapping_output, workflow_row, pattern_categories]
    )

    process_btn.click(
        fn=process_all_steps,
        inputs=[input_text, language_selector, pattern_categories],
        outputs=[status, anonymized_output, gpt_output, final_output]
    )

    clear_btn.click(
        fn=clear_all,
        outputs=[input_text, anonymized_output, gpt_output, final_output, status]
    )

    mapping_btn.click(
        fn=get_mapping_table,
        inputs=[language_selector],
        outputs=[mapping_output]
    )

    mapping_btn.click(
        fn=lambda: gr.update(visible=True),
        outputs=[mapping_output]
    )
    
    system_status_btn.click(
        fn=lambda: anonymizer.get_model_status(),
        outputs=[system_status_output]
    )
    
    system_status_btn.click(
        fn=lambda: gr.update(visible=True),
        outputs=[system_status_output]
    )

if __name__ == "__main__":
    # نمایش اطلاعات سیستم در startup
    print("\n" + "="*80)
    print("🚀 SELECTIVE HIGH-PRECISION BILINGUAL DATA ANONYMIZATION SYSTEM")
    print("="*80)
    print("📊 System Features:")
    print("   • User-controlled category selection with checkboxes")
    print("   • Selective pattern processing for efficiency")
    print("   • High-precision detection with validation system")
    print("   • Blacklist filtering for common words")
    print("   • Priority-based sensitive data protection")
    print("   • Bilingual support (Persian/English)")
    print("   • Local NER + Advanced Regex processing")
    print("   • OpenAI ChatGPT integration")
    print("   • Complete anonymization-restoration workflow")
    print("\n🎯 Available Pattern Categories:")
    for cat_key, cat_info in anonymizer.pattern_categories.items():
        icon = cat_info['icon']
        name_fa = cat_info['name_fa']
        name_en = cat_info['name_en']
        pattern_count = len(cat_info['patterns'])
        print(f"   {icon} {name_fa} ({name_en}) - {pattern_count} patterns")
    
    print("\n🔍 Protected Data Types (High Priority):")
    print("   • Identity Codes (کد ملی، شبا، کارت بانکی)")
    print("   • Contact Information (تلفن، ایمیل)")
    print("   • Financial Data (مبالغ، حساب‌ها)")
    print("   • Personal Names (با عناوین مشخص)")
    print("   • Business Information (شرکت‌ها، آدرس‌ها)")
    print("   • Technical Codes (کدهای سریال، شبکه)")
    print("\n⚙️ Enhanced Features:")
    print("   • Category-based selective processing")
    print("   • User control with checkbox interface")
    print("   • Improved efficiency with targeted detection")
    print("   • Validation system prevents false positives")
    print("   • Common word blacklist filtering")
    print("   • Context-aware pattern matching")
    print("   • Overlap detection system")
    print("   • Persian/Arabic digit support")
    print("   • Refined accuracy with readable output")
    print("="*80)
    print("🎯 Now you can select exactly which data types to anonymize!")
    
    app.launch(
        share=True,
        server_name="0.0.0.0",
        server_port=7860,
        show_error=True,
        favicon_path=None,
        ssl_verify=False
    )