Upload app.py

app.py

@@ -4,17 +4,20 @@ from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSeq2SeqLM
 model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained("drelhaj/FinAraT5")
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("drelhaj/FinAraT5")
 
-def summarize(text):
+def summarise(text):
+    if not text.strip().startswith("لخص:"):
+        text = "لخص: " + text.strip()
+
     inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", truncation=True)
     outputs = model.generate(**inputs, max_length=64)
     return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)
 
 demo = gr.Interface(
-    fn=summarize,
-    inputs=gr.Textbox(lines=5, placeholder="أدخل النص المالي هنا مع بادئة مثل 'لخص:'", label="النص المالي"),
-    outputs=gr.Textbox(label="الملخص"),
-    title="FinAraT5: ملخصات نصوص مالية باللغة العربية",
-    description="أدخل نصًا ماليًا باللغة العربية مبدوءًا بـ 'لخص:' للحصول على ملخص باستخدام نموذج FinAraT5."
+    fn=summarise,
+    inputs=gr.Textbox(lines=4, placeholder="أدخل نصًا ماليًا باللغة العربية..."),
+    outputs="text",
+    title="FinAraT5 Arabic Financial Summarisation",
+    description="أدخل نصًا ماليًا باللغة العربية يبدأ بـ 'لخص:' لتوليد ملخص قصير باستخدام نموذج FinAraT5."
 )
 
-demo.launch()
+demo.launch()