import numpy as np import gradio as gr from tensorflow.keras.models import load_model from tensorflow.keras.preprocessing.text import Tokenizer from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences import pickle # Modeli ve Tokenizer'ı yükle model = load_model('model_v3.h5') with open('Tokenizer.pkl', 'rb') as handle: tokenizer = pickle.load(handle) def predict_star_rating(text): # Ön işleme adımları text = text.lower() text = text.replace(r"[^\w\s]", "") text = text.replace(r"\d", "") turkish_chars = {'ç': 'c', 'ş': 's', 'ü': 'u', 'ö': 'o', 'ğ': 'g', 'ı': 'i'} for turkish, english in turkish_chars.items(): text = text.replace(turkish, english) stop_words = [ 'bir', 'bu', 'şu', 'o', 've', 'veya', 'ama', 'ancak', 'için', 'çünkü', 'ile', 'ya', 'de', 'da', 'ki', 'mi', 'mı', 'mu', 'mü', 'ne', 'nasıl', 'niye', 'neden', 'nerede', 'burada', 'şurada', 'orada', 'her', 'hiç', 'bazı', 'tüm', 'çok', 'az', 'daha', 'en', 'ise', 'ile', 'gibi', 'sonra', 'önce', 'sadece', 'hep', 'hiç', 'yine', 'yani', 'fakat', 'böyle', 'böylece', 'ancak', 'tarafından', 'karşı', 'üzere', 'üzerinden', 'aldigim', 'aldik', 'aldim', 'ben', 'bence', 'benim', 'de', 'geldi', 'gelen', 'geliyor', 'vardi', 'verdim', 'ya', 'rengi', 'renk', 'icin', 'icinde', 'iki', 'ile', 'ilk', 'is', 'ise', 'bir', 'bile', 'ama', 'ancak', 'bu', 'mi', 'ne' ] text = " ".join([word for word in text.split() if word.lower() not in stop_words]) # Metni sayısal diziye çevir sequence = tokenizer.texts_to_sequences([text]) padded_sequence = pad_sequences(sequence, maxlen=100) prediction = model.predict(padded_sequence)[0] predicted_class = np.argmax(prediction) + 1 return f"{predicted_class} Yıldız" demo = gr.Interface( fn=predict_star_rating, inputs=gr.Textbox(label="Yorumunuzu yazın"), outputs=gr.Textbox(label="Tahmin Edilen Yıldız"), title="Yorum Yıldız Derecelendirme Modeli", description="Türkçe yorum için yıldız tahminlemesi yapan model" ) # Uygulamayı başlat demo.launch()