Update app.py

app.py

@@ -1,54 +1,84 @@
 import gradio as gr
-import torch
-from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForMaskedLM, pipeline
+import random
 
-# تحميل نموذج أخف للغة العربية
+# تحميل نموذج صغير للغة العربية
 print("جاري تحميل النموذج الخفيف...")
-MODEL_NAME = "aubmindlab/aragpt2-medium"  # نموذج أخف من AraT5
+MODEL_NAME = "asafaya/bert-mini-arabic"  # نموذج عربي أصغر بكثير
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
-model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(MODEL_NAME, low_cpu_mem_usage=True)
+model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained(MODEL_NAME)
+
+# إنشاء توليد النصوص
+nlp = pipeline("fill-mask", model=model, tokenizer=tokenizer)
 print("تم تحميل النموذج بنجاح!")
 
+# عبارات افتتاحية مختلفة حسب المشاعر
+emotion_starters = {
+    "سعيد": [
+        "أشعر بسعادة كبيرة لأن",
+        "أنا سعيد جداً بـ",
+        "الفرح يملأ قلبي عندما",
+        "مما يسعدني حقاً هو"
+    ],
+    "حزين": [
+        "أشعر بالحزن بسبب",
+        "ما يؤلمني هو",
+        "يعتصر قلبي حزناً عندما",
+        "الحزن يسكنني لأن"
+    ],
+    "غاضب": [
+        "أشعر بالغضب من",
+        "ما يثير غضبي هو",
+        "لا أستطيع تحمل",
+        "يزعجني كثيراً أن"
+    ],
+    # يمكن إضافة المزيد للمشاعر الأخرى
+}
+
+# إضافة عبارات افتتاحية للمشاعر الأخرى
+for emotion in ["متحمس", "خائف", "متفائل", "متشائم", "مندهش", "مشتاق", "ممتن", "فخور", "مرتبك", "محبط", "هادئ"]:
+    if emotion not in emotion_starters:
+        emotion_starters[emotion] = [f"أشعر بأنني {emotion} لأن", f"عندما أكون {emotion} فإنني", f"ما يجعلني {emotion} هو"]
+
 # القائمة المنسدلة للمشاعر
-emotions = [
-    "سعيد", "حزين", "غاضب", "متحمس", "خائف", "متفائل", "متشائم", 
-    "مندهش", "مشتاق", "ممتن", "فخور", "مرتبك", "محبط", "هادئ"
-]
+emotions = list(emotion_starters.keys())
 
 def generate_text(emotion, length_choice):
-    # تحويل اختيار الطول إلى رقم
-    length_options = {"قصير": 80, "متوسط": 150, "طويل": 250}
-    max_length = length_options.get(length_choice, 150)
-    
-    # إعداد المطالبة بناءً على المشاعر
-    prompt = f"أشعر بأنني {emotion} لأن"
+    # تحويل اختيار الطول إلى عدد جمل
+    length_options = {"قصير": 3, "متوسط": 5, "طويل": 8}
+    num_sentences = length_options.get(length_choice, 5)
     
-    # تجهيز المدخلات
-    input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors="pt")
+    # اختيار عبارة افتتاحية عشوائية
+    starter = random.choice(emotion_starters[emotion])
     
-    # توليد النص بإعدادات أخف
-    with torch.no_grad():
-        output = model.generate(
-            input_ids,
-            max_length=max_length,
-            num_return_sequences=1,
-            temperature=0.8,
-            top_k=40,
-            top_p=0.9,
-            no_repeat_ngram_size=2,
-            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
-        )
+    text = starter
     
-    # تحويل النتيجة إلى نص
-    generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
+    # استخدام التنبؤ بالكلمات المُخفاة لإنشاء جمل
+    for _ in range(num_sentences):
+        try:
+            # استخدام النموذج لتنبؤ كلمة جديدة
+            if len(text) > 5:  # التأكد من وجود نص كافٍ
+                mask_input = text + " " + tokenizer.mask_token
+                result = nlp(mask_input)
+                predicted_word = result[0]['token_str'] if result else "والحياة"
+                
+                # الاستمرار في بناء النص
+                text += " " + predicted_word
+                
+                # إضافة علامات ترقيم عشوائية
+                if random.random() > 0.7:
+                    text += random.choice([".", "،", "؛", "!"])
+        except Exception as e:
+            # إذا حدث خطأ، استمرار بكلمات بسيطة
+            text += " " + random.choice(["الحياة", "الأمل", "المستقبل", "الذكريات", "التجارب"])
     
-    # تنظيف النص وإضافة علامات ترقيم إذا لزم الأمر
-    if not any(generated_text.endswith(x) for x in [".", "!", "؟", "،", "؛"]):
-        generated_text += "."
+    # تنظيف النص وإضافة علامة ترقيم في النهاية
+    if not any(text.endswith(x) for x in [".", "!", "؟"]):
+        text += "."
         
-    return generated_text
+    return text
 
-# تعريف CSS المخصص للواجهة
+# نفس CSS السابق
 css = """
 :root {
     --rose-gold: #bd8c7d;
@@ -220,7 +250,7 @@ select, .dropdown {
 }
 """
 
-# إنشاء واجهة المستخدم
+# إنشاء واجهة المستخدم (نفس الواجهة السابقة)
 with gr.Blocks(css=css) as demo:
     with gr.Column(elem_classes=["main"]):
         gr.HTML("""