Update app.py

app.py

@@ -1,37 +1,39 @@
 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# Load multilingual emotion detection model
+# Multilingual emotion detection মডেল লোড
 emotion_classifier = pipeline(
     "text-classification",
-    model="Toshifumi/bert-base-multilingual-cased-finetuned-emotion"
+    model="Toshifumi/bert-base-multilingual-cased-finetuned-emotion",
+    return_all_scores=False
 )
 
-# Mapping label_x to actual emotion name
-label_map = {
-    "label_0": "Anger",
-    "label_1": "Sadness",
-    "label_2": "Joy",
-    "label_3": "Love",
-    "label_4": "Fear",
-    "label_5": "Surprise"
-}
-
 def detect_emotion(text):
     try:
         result = emotion_classifier(text)[0]
         label = result["label"]
-        emotion = label_map.get(label, "Unknown")
-        return emotion
-    except Exception as e:
+        
+        # লেবেলগুলোকে সুন্দর বাংলা বা ইংরেজি নামে ম্যাপ করতে চাইলে নিচের ম্যাপ ইউজ করো
+        label_map = {
+            "anger": "Angry",
+            "joy": "Happy",
+            "sadness": "Sad",
+            "fear": "Fear",
+            "love": "Love",
+            "surprise": "Surprised",
+            "neutral": "Neutral"
+        }
+        return label_map.get(label.lower(), label)
+    except Exception:
         return "Unknown"
 
+# Gradio UI সেটআপ
 interface = gr.Interface(
     fn=detect_emotion,
-    inputs=gr.Textbox(label="আপনার মেসেজ লিখুন (বাংলা / English)"),
+    inputs=gr.Textbox(lines=4, placeholder="বাংলা বা English-এ লিখুন এখানে...", label="আপনার টেক্সট"),
     outputs=gr.Textbox(label="Emotion Detected"),
     title="Bilingual Emotion Detector",
-    description="এই টুলটি বাংলা ও ইংরেজি টেক্সট থেকে মানুষের আবেগ শনাক্ত করে।"
+    description="বাংলা ও ইংরেজি টেক্সট থেকে আবেগ শনাক্ত করে একটি প্রশিক্ষিত মডেল।"
 )
 
 interface.launch()