Update app.py

app.py

@@ -3,19 +3,17 @@
 from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification, pipeline
 import gradio as gr
 
-# تحميل نموذج التحليل الفارسي العام (مش خاص بمنتجات)
+# تحميل نموذج التحليل الفارسي
 model_name = "m3hrdadfi/bert-fa-base-uncased-sentiment"
-
-# تحميل التوكنيزر والموديل
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
 model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
 
-# إنشاء الـ pipeline مع تفعيل عرض كل النتائج
+# إنشاء الـ pipeline
 sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis", model=model, tokenizer=tokenizer, return_all_scores=True)
 
 # دالة التحليل
 def analyze_sentiment(text):
-    results = sentiment_analyzer(text)[0]  # بنجيب كل الاحتمالات (إيجابي / سلبي / محايد)
+    results = sentiment_analyzer(text)[0]  # نجيب كل النتائج (إيجابي، سلبي، محايد)
     output = ""
     for r in results:
         label = r["label"]
@@ -35,7 +33,8 @@ 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 با مدل عمومی BERT."
+    description="نمایش احتمال مثبت، منفی و خنثی بودن متن فارسی."
 )
 
 iface.launch()
+