Update app.py

app.py

@@ -31,20 +31,18 @@ def load_model(show_spinner=True):
     return yorum_model, tokenizer
 
 st.set_page_config(layout='wide', initial_sidebar_state='expanded')
-col1, col2= st.columns(2)
-with col1:
-    st.title("TC32 Multi-Class Text Classification")
-    st.subheader('Model Loss and Accuracy')
-    st.markdown("<br>", unsafe_allow_html=True)
-    st.area_chart(chart_data, height=320)
-    yorum_model, tokenizer = load_model()
 
+st.title("TC32 Multi-Class Text Classification")
+st.subheader('Model Loss and Accuracy')
+st.markdown("<br>", unsafe_allow_html=True)
+st.area_chart(chart_data, height=320)
+yorum_model, tokenizer = load_model()
 
-with col2:
-    st.title("Sınıfı bulmak için bir şikayet girin. (Ctrl+Enter)")
-    st.subheader("Enter complaint (in Turkish) to find the class.")
-    #st.subheader("Şikayet")
-    text = st.text_area("", "Bebeğim haftada bir kutu mama bitiriyor. Geçen hafta 135 tl'ye aldığım mama bugün 180 tl olmuş. Ben de artık aptamil almayacağım. Tüketici haklarına şikayet etmemiz gerekiyor. Yazıklar olsun.", height=285)
+
+st.title("Sınıfı bulmak için bir şikayet girin. (Ctrl+Enter)")
+st.subheader("Enter complaint (in Turkish) to find the class.")
+#st.subheader("Şikayet")
+text = st.text_area("", "Bebeğim haftada bir kutu mama bitiriyor. Geçen hafta 135 tl'ye aldığım mama bugün 180 tl olmuş. Ben de artık aptamil almayacağım. Tüketici haklarına şikayet etmemiz gerekiyor. Yazıklar olsun.", height=285)
 
 def prepare_data(input_text, tokenizer):
     token = tokenizer.encode_plus(
@@ -66,14 +64,14 @@ def make_prediction(model, processed_data, classes=['Alışveriş','Anne-Bebek',
     
     
 if text:
-    with col1:
-        with st.spinner('Wait for it...'):
-            processed_data = prepare_data(text, tokenizer)
-            result = make_prediction(yorum_model, processed_data=processed_data)
-            st.markdown("<br>", unsafe_allow_html=True)
-            st.success("Tahmin başarıyla tamamlandı!")
-    with col2:
-            description = '<table style="border: collapse; padding-top: 1px;"><tr><div style="height: 62px;"></div></tr><tr><p style="border-width: medium; border-color: #aa5e70; border-radius: 10px;padding-top: 1px;padding-left: 20px;background:#20212a;font-family:Courier New; color: white;font-size: 36px; font-weight: boldest;">'+result+'</p></tr><table>'
-            st.markdown(description, unsafe_allow_html=True)
+    
+    with st.spinner('Wait for it...'):
+        processed_data = prepare_data(text, tokenizer)
+        result = make_prediction(yorum_model, processed_data=processed_data)
+        st.markdown("<br>", unsafe_allow_html=True)
+        st.success("Tahmin başarıyla tamamlandı!")
+    
+    description = '<table style="border: collapse; padding-top: 1px;"><tr><div style="height: 62px;"></div></tr><tr><p style="border-width: medium; border-color: #aa5e70; border-radius: 10px;padding-top: 1px;padding-left: 20px;background:#20212a;font-family:Courier New; color: white;font-size: 36px; font-weight: boldest;">'+result+'</p></tr><table>'
+    st.markdown(description, unsafe_allow_html=True)