Update app.py

app.py

@@ -5,16 +5,18 @@ from transformers import pipeline
 model_name = "Abduuu/ArabReview-Sentiment"
 sentiment_pipeline = pipeline("text-classification", model=model_name, tokenizer=model_name)
 
-# Define label mapping for better readability
+# Define label mapping (ensure it matches actual model outputs)
 label_mapping = {
-    "LABEL_0": "سـلـبـي 😞",
-    "LABEL_1": "إيـجـابـي 😊"
+    "LABEL_0": "سلبي",
+    "LABEL_1": "إيجابي",
+    "Negative": "سلبي",
+    "Positive": "إيجابي"
 }
 
 # Function to predict sentiment with confidence visualization
 def predict_sentiment(review):
     result = sentiment_pipeline(review)[0]
-    sentiment_label = label_mapping[result["label"]]
+    sentiment_label = label_mapping.get(result["label"], result["label"])  # Handle unexpected labels
     confidence = round(result["score"] * 100, 2)
     
     return {
@@ -46,15 +48,15 @@ with gr.Blocks(theme=gr.themes.Default()) as iface:
 
     gr.Examples(
         examples=[
-            ["🍛 الطعام لذيذ جدًا والخدمة ممتازة!"],
-            ["🤢 للأسف، التجربة كانت سيئة والطعام غير نظيف!"],
-            ["👎 الخدمة كانت بطيئة والأسعار مرتفعة جدًا."],  
-            ["👌 تجربة رائعة، سأعود مجددًا!"],  
-            ["🔥 أفضل مطعم جربته على الإطلاق!"],  
+            ["الطعام لذيذ جدًا والخدمة ممتازة"],
+            ["التجربة كانت سيئة والطعام غير نظيف"],
+            ["الخدمة كانت بطيئة والأسعار مرتفعة جدًا"],  
+            ["تجربة رائعة، سأعود مجددًا"],  
+            ["أفضل مطعم جربته على الإطلاق"],  
         ],
         inputs=review_input,
     )
 
-# Launch the app
+# Launch the app with public sharing enabled
 if __name__ == "__main__":
-    iface.launch()
+    iface.launch(share=True)