Update app.py

app.py

@@ -3,17 +3,19 @@
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, pipeline
 import gradio as gr
 
-# تحميل نموذج التحليل الفارسي
-model_name = "m3hrdadfi/bert-fa-base-uncased-sentiment"
+
+model_name = "HooshvareLab/bert-fa-base-uncased-sentiment-snappfood"
+
+# تحميل الموديل والتوكنيزر
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
 model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
 
-# إنشاء الـ pipeline
+# إنشاء الـ pipeline مع عرض كل النتائج
 sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis", model=model, tokenizer=tokenizer, return_all_scores=True)
 
 # دالة التحليل
 def analyze_sentiment(text):
-    results = sentiment_analyzer(text)[0]  # نجيب كل النتائج (إيجابي، سلبي، محايد)
+    results = sentiment_analyzer(text)[0]
     output = ""
     for r in results:
         label = r["label"]
@@ -33,8 +35,7 @@ iface = gr.Interface(
     inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="متن خود را وارد کنید..."),
     outputs="text",
     title="تحلیل احساسات متون فارسی",
-    description="نمایش احتمال مثبت، منفی و خنثی بودن متن فارسی."
+    description="نمایش احتمال مثبت، منفی و خنثی بودن متن فارسی با مدل Snapfood."
 )
 
-iface.launch()
-
+iface.launch()