Update app.py

app.py

@@ -2,29 +2,52 @@ import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
 # Duygu analizi modelini yükle
+# Bu model normalde sadece pozitif (LABEL_1) ve negatif (LABEL_0) döndürür.
 model_name = "savasy/bert-base-turkish-sentiment-cased"
 sentiment_pipeline = pipeline("sentiment-analysis", model=model_name)
 
 def analyze_sentiment(text):
+    """
+    Verilen metnin duygu analizini yapar.
+    Modelin çıktısını işleyerek pozitif, negatif veya nötr olarak sınıflandırır.
+    """
+    # Pipeline'ı çalıştırarak sonucu al
     result = sentiment_pipeline(text)[0]
     label = result['label']
     score = result['score']
 
-    if label == "LABEL_1" and score > 0.55:
-        return "pozitif"
-    elif label == "LABEL_0" and score > 0.55:
-        return "negatif"
+    # Nötr durumu için bir eşik değeri (threshold) belirliyoruz.
+    # Modelin tahmin skoru bu eşik değerinin altındaysa,
+    # cümlenin ne tam pozitif ne de tam negatif olduğuna karar verip "nötr" olarak etiketliyoruz.
+    # Bu değeri ihtiyacınıza göre ayarlayabilirsiniz. Örneğin 0.90 gibi daha yüksek bir değer,
+    # sadece modelin çok emin olduğu durumları pozitif/negatif olarak etiketler.
+    threshold = 0.85
+
+    if label == "LABEL_1" and score > threshold:
+        # Eğer etiket pozitifse ve skor eşik değerinden yüksekse "pozitif" döndür.
+        return "Pozitif"
+    elif label == "LABEL_0" and score > threshold:
+        # Eğer etiket negatifse ve skor eşik değerinden yüksekse "negatif" döndür.
+        return "Negatif"
     else:
-        return "nötr"
+        # Yukarıdaki koşullar sağlanmıyorsa (yani skor eşik değerinden düşükse),
+        # modelin kararsız olduğunu varsayarak "nötr" döndür.
+        return "Nötr"
 
 # Gradio arayüzünü ve API'yi oluştur
 iface = gr.Interface(
     fn=analyze_sentiment,
-    inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Analiz edilecek metni buraya girin..."),
-    outputs="text",
-    title="Türkçe Duygu Analizi API",
-    description="Girilen cümlenin duygu durumunu (pozitif, nötr, negatif) analiz eder."
+    inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="Analiz edilecek metni buraya girin..."),
+    outputs=gr.Textbox(label="Sonuç"),
+    title="Türkçe Duygu Analizi (3 Durumlu)",
+    description="Girilen cümlenin duygu durumunu (Pozitif, Nötr, Negatif) analiz eder. Modelin güven skoru belirli bir eşiğin altındaysa 'Nötr' olarak kabul edilir.",
+    examples=[
+        ["Bu filmi çok beğendim, harikaydı!"],
+        ["Yemekler fena değildi ama servis yavaştı."],
+        ["Bugün hava ne sıcak ne de soğuk."],
+        ["Ürünün kalitesinden hiç memnun kalmadım."],
+    ]
 )
 
 # Arayüzü başlat
-iface.launch()
+iface.launch()