mybYusuf commited on
Commit
8fd2830
·
verified ·
1 Parent(s): 0d5f6fc
Files changed (1) hide show
  1. app.py +53 -0
app.py ADDED
@@ -0,0 +1,53 @@
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
+ import numpy as np
2
+ import gradio as gr
3
+ from tensorflow.keras.models import load_model
4
+ from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer
5
+ from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
6
+ import pickle
7
+
8
+ # Modeli ve Tokenizer'ı yükle
9
+ model = load_model('model_v3.h5')
10
+ with open('Tokenizer.pkl', 'rb') as handle:
11
+ tokenizer = pickle.load(handle)
12
+
13
+ def predict_star_rating(text):
14
+ # Ön işleme adımları
15
+ text = text.lower()
16
+ text = text.replace(r"[^\w\s]", "")
17
+ text = text.replace(r"\d", "")
18
+
19
+ turkish_chars = {'ç': 'c', 'ş': 's', 'ü': 'u', 'ö': 'o', 'ğ': 'g', 'ı': 'i'}
20
+ for turkish, english in turkish_chars.items():
21
+ text = text.replace(turkish, english)
22
+
23
+ stop_words = [
24
+ 'bir', 'bu', 'şu', 'o', 've', 'veya', 'ama', 'ancak', 'için', 'çünkü', 'ile', 'ya',
25
+ 'de', 'da', 'ki', 'mi', 'mı', 'mu', 'mü', 'ne', 'nasıl', 'niye', 'neden', 'nerede',
26
+ 'burada', 'şurada', 'orada', 'her', 'hiç', 'bazı', 'tüm', 'çok', 'az', 'daha', 'en',
27
+ 'ise', 'ile', 'gibi', 'sonra', 'önce', 'sadece', 'hep', 'hiç', 'yine', 'yani', 'fakat',
28
+ 'böyle', 'böylece', 'ancak', 'tarafından', 'karşı', 'üzere', 'üzerinden', 'aldigim',
29
+ 'aldik', 'aldim', 'ben', 'bence', 'benim', 'de', 'geldi', 'gelen', 'geliyor', 'vardi',
30
+ 'verdim', 'ya', 'rengi', 'renk', 'icin', 'icinde', 'iki', 'ile', 'ilk', 'is', 'ise',
31
+ 'bir', 'bile', 'ama', 'ancak', 'bu', 'mi', 'ne'
32
+ ]
33
+ text = " ".join([word for word in text.split() if word.lower() not in stop_words])
34
+
35
+ # Metni sayısal diziye çevir
36
+ sequence = tokenizer.texts_to_sequences([text])
37
+ padded_sequence = pad_sequences(sequence, maxlen=100)
38
+
39
+ prediction = model.predict(padded_sequence)[0]
40
+ predicted_class = np.argmax(prediction) + 1
41
+
42
+ return f"{predicted_class} Yıldız"
43
+
44
+ demo = gr.Interface(
45
+ fn=predict_star_rating,
46
+ inputs=gr.Textbox(label="Yorumunuzu yazın"),
47
+ outputs=gr.Textbox(label="Tahmin Edilen Yıldız"),
48
+ title="Yorum Yıldız Derecelendirme Modeli",
49
+ description="Türkçe yorum için yıldız tahminlemesi yapan model"
50
+ )
51
+
52
+ # Uygulamayı başlat
53
+ demo.launch()