Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,45 @@
+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()  
+