Update app.py

app.py

@@ -5,14 +5,11 @@ import re
 from typing import Dict
 import textstat
 
-# ---------- تحميل الموديل ----------
-MODEL_PATH = "GhadaAlothman/arabert_readability_3class"  # بعد شوي نشرح كيف ترفعين مودلك له
-
+MODEL_PATH = "GhadaAlothman/arabert_readability_3class"
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_PATH)
 model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(MODEL_PATH)
 model.eval()
 
-# ---------- كود التحليل الإحصائي ----------
 DIACRITICS = re.compile(r"[\u0610-\u061A\u064B-\u065F\u0670\u06D6-\u06ED]")
 AR_LETTERS = r"[\u0600-\u06FF]"
 SENT_SEP = re.compile(r"[\.!\?؟؛…]+")
@@ -46,19 +43,20 @@ def analyze_text(text):
         outputs = model(**inputs)
         probs = torch.nn.functional.softmax(outputs.logits, dim=-1)
         label_id = torch.argmax(probs, dim=1).item()
-
     label_map = {0: "سهل", 1: "متوسط", 2: "صعب"}
     label = label_map[label_id]
     stats = compute_metrics(text)
-    return f"🔹 التصنيف: {label}\n\n" + "\n".join([f"{k}: {v}" for k,v in stats.items()])
+    return {"Predicted_Label": label, **stats}
 
+
+# ✅ هذا هو الجزء الجديد اللي يفعّل الـ API فعليًا:
 demo = gr.Interface(
     fn=analyze_text,
-    inputs=gr.Textbox(label="أدخل النص العربي هنا", lines=6, placeholder="ألصق النشرة أو النص العربي هنا..."),
-    outputs=gr.Textbox(label="نتائج التحليل", lines=10),
+    inputs=gr.Textbox(label="أدخل النص العربي هنا", lines=6),
+    outputs=gr.JSON(label="نتائج التحليل"),
+    api_name="predict",  # <== هذا السطر أهم شي
     title="Arabic Readability Analyzer",
-    description="أداة ذكية لتقييم مقروئية النصوص العربية وحساب مؤشراتها الإحصائية باستخدام نموذج AraBERT"
+    description="أداة ذكية لتقييم مقروئية النصوص العربية باستخدام نموذج AraBERT."
 )
 
 demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=True)
-