app.py

import gradio as gr
from transformers import AutoTokenizer, AutoModel
import torch
import numpy as np

class ContractAnalyzer:
    def __init__(self):
        print("جاري تحميل النموذج...")
        self.tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("aubmindlab/bert-large-arabertv2")
        self.model = AutoModel.from_pretrained("aubmindlab/bert-large-arabertv2")
        print("تم تحميل النموذج بنجاح!")

        # الكلمات المفتاحية القانونية
        self.legal_keywords = [
            "يلتزم", "الزام" , "يتعهد", "يحق", "لا يحق", "شرط جزائي",
            "فسخ العقد", "إنهاء", "تعويض", "غرامة", "مدة العقد",
            "طرف أول", "طرف ثاني", "قيمة العقد", "التزامات", "سداد",
            "دفعات", "ينكل ", "ضمان", "مخالفة", "إخلال", "قوة قاهرة"
        ]

        # قالب التحليل (Prompt)
        self.analysis_prompt = """
        تحليل العقد القانوني:
        
        1. معلومات أساسية:
        - تاريخ العقد: {date}
        - الأطراف المتعاقدة: {parties}
        - موضوع العقد: {subject}
        
        3. المخاطر المحتملة:
        {risks}
        
        4. العناصر المفقودة أو غير الواضحة:
        {missing_elements}
        
        5. توصيات قانونية:
        {recommendations}
        """

    def extract_contract_info(self, text):
        """استخراج المعلومات الأساسية من العقد"""
        info = {
            "date": "غير محدد",
            "parties": [],
            "subject": "غير محدد"
        }
        
        # البحث عن التاريخ
        date_indicators = ["بتاريخ", "في يوم", "الموافق"]
        for indicator in date_indicators:
            if indicator in text:
                # استخراج التاريخ باستخدام تعبير نمطي بسيط
                start_idx = text.find(indicator)
                end_idx = text.find("\n", start_idx)
                if end_idx == -1:
                    end_idx = text.find(".", start_idx)
                if end_idx != -1:
                    info["date"] = text[start_idx:end_idx].strip()
        
        # البحث عن الأطراف
        party_indicators = ["طرف أول", "طرف ثاني", "الطرف الأول", "الطرف الثاني", "الفريق الأول", "الفريق الثاني"]
        for indicator in party_indicators:
            if indicator in text:
                start_idx = text.find(indicator)
                end_idx = text.find("\n", start_idx)
                if end_idx == -1:
                    end_idx = text.find(".", start_idx)
                if end_idx != -1:
                    info["parties"].append(text[start_idx:end_idx].strip())

        # البحث عن موضوع العقد
        subject_indicators = [
            "موضوع العقد", "الغرض من العقد", "يتفق الطرفان على",
            "اتفق الطرفان على", "حيث أن", "حيث إن", "تمهيد",
            "بشأن", "لغرض", "عقد"
            ]
    
        for indicator in subject_indicators:
            if indicator in text:
                start_idx = text.find(indicator)
                # البحث عن نهاية الجملة
                end_idx = text.find(".", start_idx)
                if end_idx == -1:
                    end_idx = text.find("\n", start_idx)
                if end_idx != -1:
                    subject_text = text[start_idx:end_idx].strip()
                    # تجنب النصوص القصيرة جداً
                    if len(subject_text) > 10:
                        info["subject"] = subject_text
                        break
    
         # محاولة ثانية للعثور على الموضوع إذا لم يتم العثور عليه
        if info["subject"] == "غير محدد":
            # البحث في الجمل الأولى من العقد
            first_sentences = text.split('.')[:3]  # أول ثلاث جمل
            for sentence in first_sentences:
                if any(word in sentence.lower() for word in ["اتفاق", "عقد", "تعاقد"]):
                    info["subject"] = sentence.strip()
                    break
    
    return info

    def analyze_contract(self, contract_text):
        try:
            # استخراج المعلومات الأساسية
            contract_info = self.extract_contract_info(contract_text)
            
            # تحليل البنود والمخاطر
            sentences = contract_text.split('.')
            
            results = {
                "important_clauses": [],
                "risks": [],
                "missing_elements": [],
                "recommendations": []
            }
            
            # تحليل كل جملة
            for sentence in sentences:
                if len(sentence.strip()) < 5:
                    continue
                
                # تحويل النص إلى تمثيل رقمي
                inputs = self.tokenizer(sentence, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
                outputs = self.model(**inputs)
                
                # تحليل البنود المهمة
                for keyword in self.legal_keywords:
                    if keyword in sentence:
                        results["important_clauses"].append({
                            "text": sentence.strip(),
                            "keyword": keyword
                        })
                
                              
                # تحليل المخاطر
                risk_words = ["مخالفة", "خرق", "نزاع", "خلاف", "إخلال", "فسخ"]
                if any(word in sentence.lower() for word in risk_words):
                    results["risks"].append(sentence.strip())
            
            # التحقق من العناصر المفقودة
            required_elements = [
                "مدة العقد", "قيمة العقد", "التزامات الطرفين",
                "طريقة السداد", "الضمانات", "شروط الإنهاء"
            ]
            for element in required_elements:
                if not any(element in s for s in sentences):
                    results["missing_elements"].append(element)
                    results["recommendations"].append(f"يجب إضافة {element} بشكل واضح في العقد")
            
            # تنسيق النتائج باستخدام القالب
            formatted_results = self.analysis_prompt.format(
                date=contract_info["date"],
                parties="\n".join(contract_info["parties"]) or "غير محدد",
                subject=contract_info["subject"],
                
                risks="\n".join([f"• {risk}" for risk in results["risks"]]) or "لا توجد مخاطر واضحة",
                missing_elements="\n".join([f"• {element}" for element in results["missing_elements"]]) or "لا توجد عناصر مفقودة",
                recommendations="\n".join([f"• {rec}" for rec in results["recommendations"]]) or "لا توجد توصيات إضافية"
            )
            
            return formatted_results

        except Exception as e:
            return f"حدث خطأ أثناء التحليل: {str(e)}"

# إنشاء كائن المحلل
analyzer = ContractAnalyzer()

# دالة التحليل لواجهة gradio
def analyze_text(text):
    return analyzer.analyze_contract(text)

# تكوين واجهة gradio
iface = gr.Interface(
    fn=analyze_text,
    inputs=gr.Textbox(
        placeholder="أدخل نص العقد هنا...",
        label="نص العقد",
        lines=30,
        rtl=True,  # إضافة دعم RTL للمدخلات
    ),
    outputs=gr.Textbox(
        label="نتائج التحليل",
        lines=30,
        rtl=True,  # إضافة دعم RTL للمخرجات
    ),
    title="محلل العقود القانونية ",
    description="""
    قم بإدخال نص العقد القانوني للحصول على تحليل شامل يتضمن:
    • المعلومات الأساسية للعقد
    • المخاطر المحتملة
    • العناصر المفقودة
    • التوصيات القانونية
    """,
    theme=gr.themes.Soft(
        primary_hue="blue",
        secondary_hue="blue",
        neutral_hue="blue",

    ),
    css="""
        .gradio-container {
            direction: rtl !important;
            text-align: right !important;
        }
        .output-markdown {
            direction: rtl !important;
            text-align: right !important;
        }
        .input-markdown {
            direction: rtl !important;
            text-align: right !important;
        }
        label {
            text-align: right !important;
        }
        .prose {
            direction: rtl !important;
            text-align: right !important;
        }
    """
)

# تشغيل الواجهة
iface.launch(share=True, debug=True)