Refactor sentiment analysis to support multiple models and enhance UI for multi-sentence input

app.py

@@ -1,8 +1,29 @@
 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-model_name = "ZombitX64/MultiSent-E5"
-nlp = pipeline("sentiment-analysis", model=model_name)
+
+# รายชื่อโมเดลที่ให้เลือก
+MODEL_LIST = [
+    "SandboxBhh/sentiment-thai-text-model",
+    "poom-sci/WangchanBERTa-finetuned-sentiment",
+    "Thaweewat/wangchanberta-hyperopt-sentiment-01",
+    "cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base-sentiment",
+    "phoner45/wangchan-sentiment-thai-text-model",
+    "ZombitX64/Sentiment-01",
+    "ZombitX64/Sentiment-02",
+    "ZombitX64/Sentiment-03",
+    "ZombitX64/MultiSent-E5-Pro",
+    "ZombitX64/MultiSent-E5",
+    "ZombitX64/Thai-sentiment-e5",
+    "ZombitX64/sentiment-103"
+]
+
+from functools import lru_cache
+
+# ใช้ cache เพื่อไม่ต้องโหลดโมเดลซ้ำ
+@lru_cache(maxsize=2)
+def get_nlp(model_name):
+    return pipeline("sentiment-analysis", model=model_name)
 
 label_map = {
     "LABEL_0": 0,
@@ -17,7 +38,7 @@ label_name_map = {
     "LABEL_3": "positive"
 }
 
-def analyze_text(text):
+def analyze_text(text, model_name):
     # แยกประโยคโดยใช้ \n หรือจุด
     import re
     sentences = [s.strip() for s in re.split(r'[.\n]', text) if s.strip()]
@@ -36,20 +57,16 @@ def analyze_text(text):
     results = []
     results.append("📊 **ผลการวิเคราะห์ความรู้สึก**\n" + "="*50 + "\n")
     
+    nlp = get_nlp(model_name)
     for i, sentence in enumerate(sentences, 1):
         result = nlp(sentence)[0]
         label = result['label']
         score = result['score']
         code = label_map.get(label, -1)
         label_name = label_name_map.get(label, label)
-        
-        # ดึงสไตล์ตาม sentiment
         style = sentiment_style.get(label_name, {"emoji": "🔍", "color": "#666666", "bg": "#F5F5F5"})
-        
-        # สร้าง progress bar สำหรับความมั่นใจ
-        bar_length = int(score * 20)  # 20 คือความยาวของ progress bar
+        bar_length = int(score * 20)
         progress_bar = "█" * bar_length + "░" * (20 - bar_length)
-        
         result_text = f"""
 🔸 **ประโยคที่ {i}:** "{sentence}"
 
@@ -67,68 +84,129 @@ def analyze_text(text):
     
     return "\n".join(results)
 
-demo = gr.Interface(
-    fn=analyze_text,
-    inputs=gr.Textbox(
-        lines=6, 
-        placeholder="💬 พิมพ์ข้อความหลายประโยคที่นี่...\n\n✨ คำแนะนำ:\n• แยกแต่ละประโยคด้วยจุด (.) หรือขึ้นบรรทัดใหม่\n• สามารถใส่ได้หลายประโยคพร้อมกัน\n• รองรับข้อความภาษาไทย",
-        label="📝 ข้อความที่ต้องการวิเคราะห์"
-    ),
-    outputs=gr.Textbox(
-        label="📊 ผลการวิเคราะห์ความรู้สึก",
-        lines=15,
-        show_copy_button=True
-    ),
-    title="🧠 AI วิเคราะห์ความรู้สึกภาษาไทย",
-    description="""
-    <div style="text-align: center; padding: 20px; background: linear-gradient(90deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); color: white; border-radius: 10px; margin: 10px 0;">
-        <h3>🚀 ระบบวิเคราะห์ความรู้สึกขั้นสูง</h3>
-        <p>วิเคราะห์ความรู้สึกในข้อความภาษาไทยด้วย AI | รองรับการวิเคราะห์หลายประโยคพร้อมกัน</p>
-    </div>
-    
-    <div style="display: flex; justify-content: space-around; margin: 20px 0; padding: 15px; background: #f8f9fa; border-radius: 8px;">
-        <div style="text-align: center;">
-            <div style="font-size: 24px;">😊</div>
-            <strong>Positive</strong><br>
-            <small>ความรู้สึกเชิงบวก</small>
-        </div>
-        <div style="text-align: center;">
-            <div style="font-size: 24px;">😔</div>
-            <strong>Negative</strong><br>
-            <small>ความรู้สึกเชิงลบ</small>
-        </div>
-        <div style="text-align: center;">
-            <div style="font-size: 24px;">😐</div>
-            <strong>Neutral</strong><br>
-            <small>ความรู้สึกเป็นกลาง</small>
-        </div>
-        <div style="text-align: center;">
-            <div style="font-size: 24px;">❓</div>
-            <strong>Question</strong><br>
-            <small>ประโยคคำถาม</small>
-        </div>
-    </div>
-    """,
-    theme=gr.themes.Soft(
-        primary_hue="blue",
-        secondary_hue="purple",
-        neutral_hue="gray"
-    ),
+
+demo.launch()
+
+with gr.Blocks(
+    theme=gr.themes.Soft(primary_hue="blue", secondary_hue="purple", neutral_hue="gray"),
     css="""
     .gradio-container {
         max-width: 900px !important;
         margin: auto !important;
+        background: #f4f7fa !important;
+        border-radius: 18px !important;
+        box-shadow: 0 4px 24px 0 #bdbdbd33;
+    }
+    .main-card {
+        background: white;
+        border-radius: 16px;
+        box-shadow: 0 2px 12px 0 #bdbdbd22;
+        padding: 32px 32px 24px 32px;
+        margin: 32px 0 24px 0;
     }
     .output-markdown {
         font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif !important;
     }
-    """,
-    examples=[
-        ["วันนี้อากาศดีมาก ฉันรู้สึกมีความสุขมาก"],
-        ["ฉันไม่ชอบอาหารนี้ รสชาติแปลกมาก"],
-        ["วันนี้เป็นยังไง\nเรียนหนังสือกันไหม"],
-        ["บริการดีมาก พนักงานใจดี\nแต่ของมีราคาแพงไปหน่อย\nโดยรวมแล้วพอใจ"]
-    ]
-)
+    .gr-button {
+        font-size: 1.1em;
+        padding: 0.7em 2em;
+        border-radius: 8px;
+    }
+    .gr-textbox textarea {
+        font-size: 1.1em;
+        min-height: 120px;
+    }
+    .gr-dropdown input {
+        font-size: 1.1em;
+    }
+    """
+) as demo:
+    gr.Markdown("""
+    <div style="text-align: center; padding: 32px 0 12px 0;">
+        <h1 style="font-size:2.5em; margin-bottom: 0.2em; color:#3b3b6d;">🧠 Thai Sentiment Analyzer</h1>
+        <div style="font-size:1.2em; color:#666;">AI วิเคราะห์ความรู้สึกในข้อความภาษาไทย รองรับหลายโมเดลและหลายประโยค</div>
+    </div>
+    """)
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            gr.Markdown("""
+            <div class='main-card'>
+                <h3 style='color:#4a4a7d; margin-bottom:10px;'>� เลือกโมเดลวิเคราะห์ความรู้สึก</h3>
+            </div>
+            """)
+            model_dropdown = gr.Dropdown(
+                choices=MODEL_LIST,
+                value="ZombitX64/MultiSent-E5",
+                label="โมเดลที่ต้องการใช้"
+            )
+            gr.Markdown("""
+            <div class='main-card' style='margin-top:18px;'>
+                <h3 style='color:#4a4a7d; margin-bottom:10px;'>� ตัวอย่างข้อความ</h3>
+            </div>
+            """)
+            examples = gr.Examples(
+                examples=[
+                    ["วันนี้อากาศดีมาก ฉันรู้สึกมีความสุขมาก"],
+                    ["ฉันไม่ชอบอาหารนี้ รสชาติแปลกมาก"],
+                    ["วันนี้เป็นยังไง\nเรียนหนังสือกันไหม"],
+                    ["บริการดีมาก พนักงานใจดี\nแต่ของมีราคาแพงไปหน่อย\nโดยรวมแล้วพอใจ"]
+                ],
+                inputs=None,
+                label="คลิกเพื่อใส่ตัวอย่างในกล่องข้อความ"
+            )
+        with gr.Column():
+            gr.Markdown("""
+            <div class='main-card'>
+                <h3 style='color:#4a4a7d; margin-bottom:10px;'>📝 ข้อความที่ต้องการวิเคราะห์</h3>
+                <div style='color:#888; font-size:1em;'>
+                💬 พิมพ์ข้อความหลายประโยคที่นี่<br>
+                <span style='font-size:0.95em;'>• แยกแต่ละประโยคด้วยจุด (.) หรือขึ้นบรรทัดใหม่<br>• รองรับข้อความภาษาไทยและหลายประโยคพร้อมกัน</span>
+                </div>
+            </div>
+            """)
+            text_input = gr.Textbox(
+                lines=7,
+                placeholder="ตัวอย่าง: วันนี้อากาศดีมาก. ฉันมีความสุขมาก\nหรือ\nวันนี้อากาศดีมาก\nฉันมีความสุขมาก",
+                label=""
+            )
+            analyze_btn = gr.Button("� วิเคราะห์ข้อความ", elem_id="analyze-btn")
+            output_box = gr.Textbox(
+                label="📊 ผลการวิเคราะห์ความรู้สึก",
+                lines=15,
+                show_copy_button=True
+            )
+    gr.Markdown("""
+    <div class='main-card' style='margin-top:24px; background: #f8f9fa;'>
+        <div style="display: flex; justify-content: space-around; padding: 10px 0;">
+            <div style="text-align: center;">
+                <div style="font-size: 24px;">😊</div>
+                <strong>Positive</strong><br>
+                <small>ความรู้สึกเชิงบวก</small>
+            </div>
+            <div style="text-align: center;">
+                <div style="font-size: 24px;">😔</div>
+                <strong>Negative</strong><br>
+                <small>ความรู้สึกเชิงลบ</small>
+            </div>
+            <div style="text-align: center;">
+                <div style="font-size: 24px;">😐</div>
+                <strong>Neutral</strong><br>
+                <small>ความรู้สึกเป็นกลาง</small>
+            </div>
+            <div style="text-align: center;">
+                <div style="font-size: 24px;">❓</div>
+                <strong>Question</strong><br>
+                <small>ประโยคคำถาม</small>
+            </div>
+        </div>
+    </div>
+    """)
+
+    def analyze_wrapper(text, model_name):
+        return analyze_text(text, model_name)
+    analyze_btn.click(analyze_wrapper, inputs=[text_input, model_dropdown], outputs=output_box)
+    text_input.submit(analyze_wrapper, inputs=[text_input, model_dropdown], outputs=output_box)
+    model_dropdown.change(analyze_wrapper, inputs=[text_input, model_dropdown], outputs=output_box)
+    # ตัวอย่าง: คลิกแล้วใส่ข้อความในกล่อง
+    examples.dataset.click(lambda x: x[0] if isinstance(x, list) and x else "", outputs=text_input)
 
-demo.launch()