Update app.py

app.py

@@ -1,44 +1,51 @@
 import os
 import sys
 
-# 1. 強制修正環境變數，避免雲端安裝模型時權限不足
-os.environ['TRANSFORMERS_CACHE'] = '/tmp/huggingface'
-os.environ['SPACY_CACHE'] = '/tmp/spacy'
-
-# 2. 在所有 import 之前，先確保 spacy 的模型已經下載完成
-try:
-    import spacy
-    if not spacy.util.is_package("en_core_web_sm"):
-        os.system(f"{sys.executable} -m spacy download en_core_web_sm")
-except Exception as e:
-    os.system(f"{sys.executable} -m spacy download en_core_web_sm")
+# 強制下載模型
+os.system(f"{sys.executable} -m spacy download en_core_web_sm")
 
 import gradio as gr
 from fastcoref import FCoref
+from deep_translator import GoogleTranslator
 
-# 3. 初始化模型 (這裡建議直接在啟動時下載)
+# 初始化英文核心大腦
 model = FCoref()
 
 def coref_chat(user_input):
-    preds = model.predict(texts=[user_input])
+    # 1. 偵測是否包含中文字
+    is_chinese = any('\u4e00' <= char <= '\u9fff' for char in user_input)
+    
+    process_text = user_input
+    if is_chinese:
+        # 中翻英
+        process_text = GoogleTranslator(source='auto', target='en').translate(user_input)
+    
+    # 2. 執行指代消解
+    preds = model.predict(texts=[process_text])
     clusters = preds[0].get_clusters()
     
     if not clusters:
-        return user_input, "模型未偵測到明確的指代群組。"
+        return user_input, "AI 沒能成功建立關聯。/ No clusters detected."
     
-    result_text = "🎯 AI 偵測到的連連看群組：\n"
+    # 3. 整理輸出
+    result_text = f"📝 處理文本 (Processed): {process_text}\n\n🎯 AI 偵測到的連連看群組：\n"
     for i, cluster in enumerate(clusters):
         result_text += f"【群組 {i+1}】：{cluster}\n"
     
+    if is_chinese:
+        result_text += "\n💡 提示：此為中文橋接模式，AI 先將您的文字轉為英文進行語意邏輯分析。"
+    
     return user_input, result_text
 
 # 建立介面
-with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# 🤖 指代消解 AI 助理 (Cloud Version)")
+with gr.Blocks(title="中英雙語指代消解助理") as demo:
+    gr.Markdown("# 🤖 指代消解 AI 助理 (中英雙語支援版)")
+    gr.Markdown("您可以直接輸入中文或英文，系統會自動分析人物/物體關係。")
     with gr.Row():
-        txt_input = gr.Textbox(label="請輸入測試文本", lines=3)
-        submit_btn = gr.Button("開始分析")
-    txt_output = gr.Textbox(label="AI 分析結果", lines=5)
+        txt_input = gr.Textbox(label="輸入對話 (Input Text)", placeholder="例如：小明和老師在實驗室，她對他點了點頭。", lines=3)
+        submit_btn = gr.Button("開始分析 (Analyze)")
+    txt_output = gr.Textbox(label="分析結果 (Result)", lines=8)
+    
     submit_btn.click(fn=coref_chat, inputs=txt_input, outputs=[txt_input, txt_output])
 
 if __name__ == "__main__":