app.py

import gradio as gr
from transformers import pipeline

model_name = "CAMeL-Lab/bert-base-arabic-camelbert-da-sentiment"
sentiment_pipeline = pipeline("text-classification", model=model_name)

def analyze_sentiment(text):
    if not text.strip():
        return " من فضلك أدخل نصاً"
    
    result = sentiment_pipeline(text)[0]
    label = result["label"]
    score = result["score"]
    
    labels_map = {
        "positive": "إيجابي ",
        "negative": "سلبي ",
        "neutral":  "محايد "
    }
    
    arabic_label = labels_map.get(label.lower(), label)
    confidence = f"{score * 100:.1f}%"
    
    return f"**النتيجة:** {arabic_label}\n\n**نسبة الثقة:** {confidence}"


demo = gr.Interface(
    fn=analyze_sentiment,
    inputs=gr.Textbox(
        label="أدخل النص العربي هنا",
        placeholder="مثال: المنتج رائع وأنصح به الجميع",
        lines=3
    ),
    outputs=gr.Markdown(label="التحليل"),
    title="🔍 محلل المشاعر العربي",
    description="تحليل النصوص العربية - إيجابي، سلبي، أو محايد",
    examples=[
        ["المنتج ممتاز وسعره مناسب جداً"],
        ["خدمة سيئة جداً ولن أرجع مرة ثانية"],
        ["المكان عادي لا بأس به"],
    ]
)

demo.launch()