Update app.py

app.py

@@ -1,34 +1,40 @@
-import streamlit as st
-from transformers import BertTokenizer
+import gradio as gr
 import tensorflow as tf
 import numpy as np
+from transformers import BertTokenizer
 
-# تحميل التوكنيزر من الملفات المرفوعة
-tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('./')
+# حمِّل التوكنيزر من مجلد الملفات المرفوعة (هنا "." هو جذر الـ Space)
+tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(".")
 
-# تحميل النموذج
-model = tf.keras.models.load_model('rnn_Bi.h5')
+# حمِّل النموذج
+model = tf.keras.models.load_model("rnn_Bi.h5")
+
+MAX_LEN = 100                       # نفس الطول الذي استخدمته في التدريب
+label_map = {0: "Negative", 1: "Positive"}
 
-# دالة تحليل المشاعر
 def predict_sentiment(text):
-    encoded_input = tokenizer.encode_plus(
+    enc = tokenizer(
         text,
-        add_special_tokens=True,
-        padding='max_length',
-        max_length=100,
+        padding="max_length",
         truncation=True,
-        return_tensors='tf'
+        max_length=MAX_LEN,
+        return_tensors="tf"
     )
-    prediction = model.predict({'input_ids': encoded_input['input_ids'], 'attention_mask': encoded_input['attention_mask']})
-    return 'إيجابية' if np.argmax(prediction) == 1 else 'سلبية'
+    # إن كان النموذج يأخذ input_ids فقط
+    preds = model.predict(enc["input_ids"])[0][0]
+
+    # لو مخرَج الموديل Sigmoid (قيمة بين 0‑1)
+    label = int(round(float(preds)))
+    conf  = preds if label == 1 else 1 - preds
+    return f"{label_map[label]}  (confidence ≈ {conf:.2%})"
 
-# واجهة التطبيق
-st.title("تحليل المشاعر - Sentiment Analysis")
-user_input = st.text_input("ادخل جملة لتحليل المشاعر إلى إيجابية أو سلبية")
+demo = gr.Interface(
+    fn=predict_sentiment,
+    inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="اكتب جملة هنا…"),
+    outputs="text",
+    title="تحليل المشاعر (Bi‑RNN)",
+    description="يدعم إيجابي / سلبي فقط"
+)
 
-if st.button("Submit"):
-    if user_input.strip() == "":
-        st.warning("من فضلك أدخل نصًا.")
-    else:
-        result = predict_sentiment(user_input)
-        st.success(f"تحليل المشاعر: {result}")
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()