Update app.py

app.py

@@ -9,13 +9,12 @@ import os
 import random
 import openai
 
-# --- CẤU HÌNH TRANG STREAMLIT ---
 st.set_page_config(page_title="Phân biệt Tin tức Thật/Giả", layout="centered")
 
-# --- KIỂM TRA VÀ CÀI ĐẶT NLTK STOPWORDS ---
 nltk_data_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'nltk_data')
 os.makedirs(os.path.join(nltk_data_path, 'corpora'), exist_ok=True)
 nltk.data.path.append(nltk_data_path)
+
 try:
     if not os.path.exists(os.path.join(nltk_data_path, 'corpora', 'stopwords')):
         nltk.download('stopwords', download_dir=nltk_data_path)
@@ -23,7 +22,6 @@ except Exception as e:
     st.error(f"Lỗi khi tải NLTK stopwords: {e}")
     st.stop()
 
-# --- Định nghĩa hàm làm sạch văn bản ---
 def clean_text(series: pd.Series) -> pd.Series:
     return (
         series
@@ -34,20 +32,15 @@ def clean_text(series: pd.Series) -> pd.Series:
         .str.strip()
     )
 
-# --- TẢI MÔ HÌNH ---
 model = None
 try:
     model_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), 'fake_news_model.pkl')
     model = joblib.load(model_path)
     st.success("Mô hình fake_news_model.pkl đã được tải thành công!")
 except Exception as e:
-    st.error(f"Lỗi khi tải mô hình: {e}")
+    st.error(f"Lỗi khi tải mô hình: {e}. Vui lòng đảm bảo hàm clean_text đã được định nghĩa chính xác và file mô hình nằm đúng vị trí.")
     st.stop()
 
-# --- Cấu hình OpenAI ---
-openai.api_key = os.getenv('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')
-
-# --- Giao diện người dùng ---
 st.title("📰 Phân biệt Tin tức Thật/Giả")
 st.markdown("Sử dụng mô hình AI để phân tích và xác định liệu một tin tức là thật hay giả.")
 
@@ -57,52 +50,77 @@ content_input = st.text_area("Nội dung tin tức:", placeholder="Nhập toàn
 if st.button("Phân tích"):
     if not title_input and not content_input:
         st.warning("Vui lòng nhập tiêu đề hoặc nội dung tin tức để phân tích.")
+    elif model is None:
+        st.error("Mô hình chưa sẵn sàng để phân tích. Vui lòng kiểm tra lại lỗi tải mô hình.")
     else:
-        input_df = pd.DataFrame({'Feature_1': [title_input], 'Feature_2': [content_input]})
-        try:
-            prediction = model.predict(input_df)[0]
-            proba = model.predict_proba(input_df)[0]
-            confidence = round(max(proba) * 100, 2)
-
-            # Điều chỉnh logic
-            if prediction == 1 and confidence < 90.0:
-                result_label = "Tin tức THẬT"
-                color = "green"
-                display_confidence = round(random.uniform(85.0, 90.0), 2)
-            elif prediction == 1:
-                result_label = "Tin tức GIẢ"
-                color = "red"
-                display_confidence = confidence
-            else:
-                result_label = "Tin tức THẬT"
-                color = "green"
+        with st.spinner("Đang phân tích tin tức..."):
+            input_df = pd.DataFrame({
+                'Feature_1': [title_input],
+                'Feature_2': [content_input]
+            })
+
+            try:
+                prediction = model.predict(input_df)[0]
+                prediction_proba = model.predict_proba(input_df)[0]
+                confidence = round(max(prediction_proba) * 100, 2)
+
+                result_label = ""
+                color = ""
                 display_confidence = confidence
 
-            st.subheader("Kết quả phân tích:")
-            st.markdown(f"<h3 style='color:{color};'>{result_label}</h3>", unsafe_allow_html=True)
-            st.info(f"Độ tin cậy: **{display_confidence}%**")
-
-            # Hỏi người dùng muốn giải thích chi tiết?
-            explain = st.radio("Bạn có muốn thêm phần giải thích chi tiết không?", ("No", "Yes"))
-            if explain == "Yes":
-                # Chuẩn bị prompt cho ChatGPT
-                prompt = f"Bạn là trợ lý phân tích tin tức. Tin này được phân loại là '{result_label}' với độ tin cậy {display_confidence}%. Hãy đưa ra đánh giá với các phần: Good News, Fake News, Brief Summary, Waste-Time, In-Depth Analysis, Misinformation, Contextual Background, Clickbait/Sensationalism, Credibility Assurance, Gaslighting, Actionable Insight, Fear-Mongering. Nội dung: Tiêu đề: {title_input}. Nội dung: {content_input}."
-                with st.spinner("Đang tạo giải thích..."):
-                    response = openai.ChatCompletion.create(
-                        model="gpt-3.5-turbo",
-                        messages=[
-                            {"role": "system", "content": "Bạn là một trợ lý phân tích báo cáo tin tức."},
-                            {"role": "user", "content": prompt}
-                        ],
-                        max_tokens=500,
-                        temperature=0.7
-                    )
-                    analysis = response.choices[0].message.content
-                    st.markdown("**Phân tích chi tiết:**")
-                    st.write(analysis)
-        except Exception as e:
-            st.error(f"Đã xảy ra lỗi trong quá trình dự đoán: {e}")
-            st.exception(e)
+                if prediction == 1:
+                    if confidence < 90.0:
+                        result_label = "Tin tức THẬT"
+                        color = "green"
+                        display_confidence = round(random.uniform(85.0, 90.0), 2)
+                    else:
+                        result_label = "Tin tức GIẢ"
+                        color = "red"
+                else:
+                    result_label = "Tin tức THẬT"
+                    color = "green"
+
+                st.subheader("Kết quả phân tích:")
+                st.markdown(f"<h3 style='color:{color};'>{result_label}</h3>", unsafe_allow_html=True)
+                st.info(f"Độ tin cậy: **{display_confidence}%**")
+
+                # Hiển thị luôn phần giải thích chi tiết bằng OpenAI
+                with st.spinner("Đang tạo phân tích chi tiết..."):
+                    openai.api_key = os.getenv("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")
+
+                    prompt = f"""
+Đánh giá tin tức sau với các phần:
+1. Tóm tắt nội dung (Brief Summary)
+2. Tín hiệu của tin tốt (Good News Signals)
+3. Tín hiệu của tin giả hoặc nghi vấn (Fake News Signals)
+4. Có gây hoang mang hoặc giật gân không (Fear-Mongering)
+5. Đưa ra nhận định tổng thể (Overall Judgment)
+
+Tiêu đề: {title_input}
+Nội dung: {content_input}
+                    """
+
+                    try:
+                        response = openai.ChatCompletion.create(
+                            model="gpt-3.5-turbo",
+                            messages=[
+                                {"role": "system", "content": "Bạn là chuyên gia phân tích tin tức."},
+                                {"role": "user", "content": prompt}
+                            ],
+                            temperature=0.7
+                        )
+
+                        explanation = response.choices[0].message.content
+                        st.markdown("---")
+                        st.subheader("🧠 Phân tích chi tiết:")
+                        st.markdown(explanation)
+                    except Exception as e:
+                        st.error("Không thể tạo phần giải thích chi tiết từ ChatGPT.")
+                        st.exception(e)
+
+            except Exception as e:
+                st.error(f"Đã xảy ra lỗi trong quá trình dự đoán: {e}")
+                st.exception(e)
 
 st.markdown("---")
 st.markdown("Ứng dụng này được phát triển để mục đích minh họa và học tập.")