Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 4,063 Bytes
ced22e1 a00ff89 ced22e1 4c32405 ced22e1 95a596a a00ff89 a0a65f3 a00ff89 902d69b a00ff89 902d69b a0a65f3 902d69b |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 |
import streamlit as st
from transformers import pipeline
import time
# تحميل النموذج
classifier = pipeline("zero-shot-classification", model="cross-encoder/nli-distilroberta-base")
# عنوان التطبيق
st.title("Text Classification App")
# إدخال الملف النصي
uploaded_file = st.file_uploader("Upload a text file containing keywords", type=["txt"])
if uploaded_file is not None:
# قراءة الملف النصي
content = uploaded_file.read().decode("utf-8")
keywords = [line.strip() for line in content.splitlines() if line.strip()]
# تحديد الفئات
categories = ["shopping", "gaming", "streaming"]
# قوائم لتخزين الكلمات حسب الفئة
shopping_words = []
gaming_words = []
streaming_words = []
# متغيرات للتحكم في العملية
progress_bar = st.progress(0)
pause_button = st.button("Pause")
stop_button = st.button("Stop")
paused = False
stopped = False
# دالة تصنيف الكلمات
def classify_keywords(keywords, categories):
global paused, stopped # استخدام المتغيرات العالمية
total_keywords = len(keywords)
for i, word in enumerate(keywords):
if stopped:
break
if paused:
time.sleep(0.5) # توقف مؤقت عند الضغط على Pause
continue
# تصنيف الكلمة
result = classifier(word, categories)
best_category = result['labels'][0]
# إضافة الكلمة إلى القائمة المناسبة
if best_category == "shopping":
shopping_words.append(word)
elif best_category == "gaming":
gaming_words.append(word)
elif best_category == "streaming":
streaming_words.append(word)
# تحديث شريط التقدم
progress = (i + 1) / total_keywords
progress_bar.progress(progress)
# تحديث النتائج في الوقت الحقيقي
update_results()
# إبطاء العملية قليلاً للسماح بتحديث الواجهة
time.sleep(0.1)
# دالة تحديث النتائج
def update_results():
# تحديث محتوى المربعات النصية مباشرةً دون إعادة إنشائها
st.session_state.shopping_text = "\n".join(shopping_words)
st.session_state.gaming_text = "\n".join(gaming_words)
st.session_state.streaming_text = "\n".join(streaming_words)
# زر البدء
if st.button("Start"):
stopped = False
paused = False
classify_keywords(keywords, categories)
# زر الإيقاف المؤقت
if pause_button:
paused = not paused
if paused:
st.write("Classification paused.")
else:
st.write("Classification resumed.")
# زر التوقف الكامل
if stop_button:
stopped = True
st.write("Classification stopped.")
# عرض النتائج مرة واحدة فقط (بدون إعادة إنشاء العناصر)
st.header("Shopping Keywords")
if 'shopping_text' not in st.session_state:
st.session_state.shopping_text = ""
st.text_area("Copy the shopping keywords here:", value=st.session_state.shopping_text, height=200, key="shopping")
st.header("Gaming Keywords")
if 'gaming_text' not in st.session_state:
st.session_state.gaming_text = ""
st.text_area("Copy the gaming keywords here:", value=st.session_state.gaming_text, height=200, key="gaming")
st.header("Streaming Keywords")
if 'streaming_text' not in st.session_state:
st.session_state.streaming_text = ""
st.text_area("Copy the streaming keywords here:", value=st.session_state.streaming_text, height=200, key="streaming")
else:
st.warning("Please upload a text file to classify the keywords.") |