Update app.py

app.py

@@ -1,52 +1,29 @@
 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# Türkçe dahil birçok dilde 3 sınıf (pozitif, negatif, nötr) duygu analizi yapabilen
-# güvenilir ve popüler bir model yükle.
-model_name = "cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base-sentiment-v2"
-sentiment_pipeline = pipeline("sentiment-analysis", model=model_name)
+# Modeli yükle
+classifier = pipeline(
+    "sentiment-analysis",
+    model="saribasmetehan/bert-base-turkish-sentiment-analysis"
+)
 
+# Fonksiyon
 def analyze_sentiment(text):
-    """
-    Verilen metnin duygu analizini yapar.
-    Modelin çıktısını işleyerek Türkçe etiketlere dönüştürür.
-    """
-    # Pipeline'ı çalıştırarak sonucu al
-    result = sentiment_pipeline(text)[0]
-    label = result['label']
-    score = result['score']
-
-    # Bu modelin etiketleri: 'positive', 'negative', 'neutral' (veya baş harfleri büyük)
-    # Gelen etiketi doğrudan Türkçe'ye çevirelim.
-    turkish_label = "Bilinmiyor"
-    label_lower = label.lower()
-
-    if label_lower == 'positive':
-        turkish_label = 'Pozitif'
-    elif label_lower == 'neutral':
-        turkish_label = 'Nötr'
-    elif label_lower == 'negative':
-        turkish_label = 'Negatif'
-
-    # Sonucu etiket ve güven skoruyla birlikte daha anlaşılır bir formatta döndür
-    return f"Sonuç: {turkish_label} (Güven Skoru: {score:.2f})"
-
-# Gradio arayüzünü ve API'yi oluştur
+    result = classifier(text)[0]
+    label_map = {
+        "LABEL_0": "Nötr",
+        "LABEL_1": "Pozitif",
+        "LABEL_2": "Negatif"
+    }
+    return label_map.get(result['label'], result['label'])
+
+# Gradio arayüzü
 iface = gr.Interface(
     fn=analyze_sentiment,
-    inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="Analiz edilecek metni buraya girin..."),
-    outputs=gr.Textbox(label="Analiz Sonucu"),
-    title="Türkçe Duygu Analizi (Alternatif Model)",
-    description="Girilen cümlenin duygu durumunu analiz eder. Bu versiyon, kararlı ve çok dilli bir duygu analizi modeli kullanır.",
-    examples=[
-        ["Bu filmi çok beğendim, harikaydı!"],
-        ["Yemekler fena değildi ama servis yavaştı."],
-        ["Bugün uçağım rötar yaptı."],
-        ["Arabanın rengi kırmızı."],
-        ["Konu hakkında bir fikrim yok."]
-    ]
+    inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="Metni buraya yazın..."),
+    outputs="text",
+    title="Türkçe Duygu Analizi",
+    description="Bu uygulama verilen Türkçe metni Pozitif, Nötr veya Negatif olarak sınıflandırır."
 )
 
-# Arayüzü başlat
 iface.launch()
-