app.py

import streamlit as st
from transformers import pipeline
from arabic_reshaper import reshape
from bidi.algorithm import get_display
import torch
import os
import importlib.util

# التحقق من وجود مكتبة sentencepiece
if importlib.util.find_spec("sentencepiece") is None:
    st.error("مكتبة sentencepiece غير مثبتة. يرجى تثبيتها باستخدام الأمر: pip install sentencepiece")
    st.stop()

# تكوين متغيرات بيئية للتحكم في استخدام الذاكرة
os.environ["TOKENIZERS_PARALLELISM"] = "false"

# إعدادات الصفحة
st.set_page_config(
    page_title="تطبيق الذكاء الاصطناعي العربي",
    layout="wide",
    initial_sidebar_state="expanded"
)

# التحقق من توفر GPU
device = 0 if torch.cuda.is_available() else -1

# تخزين النماذج في الذاكرة المؤقتة لتحسين الأداء
@st.cache_resource
def load_translation_model():
    try:
        model_name = "Helsinki-NLP/opus-mt-en-ar"
        translator = pipeline(
            "translation_en_to_ar",
            model=model_name,
            device=device
        )
        return translator
    except Exception as e:
        st.error(f"خطأ في تحميل نموذج الترجمة: {str(e)}")
        st.info("حل بديل: جرّب تثبيت مكتبة sentencepiece باستخدام الأمر: pip install sentencepiece")
        return None

@st.cache_resource
def load_sentiment_model():
    try:
        model_name = "CAMeL-Lab/bert-base-arabic-camelbert-da-sentiment"
        classifier = pipeline(
            "text-classification",
            model=model_name,
            device=device
        )
        return classifier
    except Exception as e:
        st.error(f"خطأ في تحميل نموذج تحليل المشاعر: {str(e)}")
        return None

# تطبيق CSS للتصميم الجديد مع خط Tajawal
st.markdown("""
<style>
    @import url('https://fonts.googleapis.com/css2?family=Tajawal:wght@400;500;700&display=swap');
    
    html, body, [class*="css"] {
        font-family: 'Tajawal', sans-serif !important;
        font-size: 18px;
    }
    
    .main {
        background-color: #f8f9fa;
    }
    
    h1 {
        font-family: 'Tajawal', sans-serif !important;
        font-size: 2.6em !important;
        font-weight: 700 !important;
        color: #1e3a8a !important;
        margin-bottom: 20px !important;
    }
    
    h3 {
        font-family: 'Tajawal', sans-serif !important;
        font-size: 1.9em !important;
        font-weight: 700 !important;
        color: #1e3a8a !important;
    }
    
    h4 {
        font-family: 'Tajawal', sans-serif !important;
        font-size: 1.6em !important;
        font-weight: 600 !important;
        color: #1e3a8a !important;
    }
    
    .rtl-text {
        direction: rtl;
        text-align: right;
        unicode-bidi: bidi-override;
        font-family: 'Tajawal', sans-serif !important;
        font-size: 18px;
    }
    
    .card {
        border-radius: 10px;
        padding: 25px;
        margin-bottom: 20px;
        background-color: white;
        box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.05);
    }
    
    .result-card {
        border-radius: 10px;
        padding: 25px;
        margin-top: 20px;
        margin-bottom: 20px;
        background-color: #f0f7ff;
        box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.05);
        direction: rtl;
        font-family: 'Tajawal', sans-serif !important;
        font-size: 18px;
    }
    
    .stButton>button {
        font-family: 'Tajawal', sans-serif !important;
        font-size: 18px !important;
        font-weight: 600 !important;
        background-color: #1e3a8a !important;
        color: white !important;
        padding: 10px 24px !important;
        border-radius: 8px !important;
        border: none !important;
        cursor: pointer !important;
        transition: all 0.3s ease !important;
    }
    
    .stButton>button:hover {
        background-color: #2563eb !important;
        transform: translateY(-2px) !important;
    }
    
    .stTextArea>div>div>textarea {
        font-family: 'Tajawal', sans-serif !important;
        font-size: 16px !important;
        border-radius: 8px !important;
        border: 1px solid #e2e8f0 !important;
        padding: 12px !important;
    }
    
    .stSelectbox>div>div {
        font-family: 'Tajawal', sans-serif !important;
        font-size: 16px !important;
    }
    
    .stRadio > div {
        font-family: 'Tajawal', sans-serif !important;
        font-size: 16px !important;
        display: flex;
        flex-direction: row;
        gap: 20px;
        padding: 10px 0;
    }
    
    /* تصميم الشريط الجانبي */
    .css-1d391kg {
        background-color: #1e3a8a !important;
    }
    
    .sidebar .sidebar-content {
        background-color: #1e3a8a !important;
        color: white !important;
    }
    
    [data-testid="stSidebar"] {
        background-color: #1e3a8a !important;
        color: white !important;
    }
    
    [data-testid="stSidebar"] h4 {
        color: white !important;
        margin-top: 20px;
    }
    
    [data-testid="stSidebar"] p, [data-testid="stSidebar"] li {
        color: #e2e8f0 !important;
    }
    
    /* تصميم التبويبات */
    .stTabs [data-baseweb="tab-list"] {
        gap: 10px;
    }
    
    .stTabs [data-baseweb="tab"] {
        font-family: 'Tajawal', sans-serif !important;
        font-size: 18px !important;
        font-weight: 600 !important;
        background-color: #f0f7ff !important;
        border-radius: 8px 8px 0 0 !important;
        padding: 10px 20px !important;
    }
    
    .stTabs [aria-selected="true"] {
        background-color: #dbeafe !important;
        border-bottom: 3px solid #1e3a8a !important;
    }
    
    /* تصميم التنبيهات */
    .stAlert {
        background-color: #fee2e2 !important;
        border-color: #b91c1c !important;
    }
    
    .stInfo {
        background-color: #dbeafe !important;
        border-color: #1e3a8a !important;
    }
</style>
""", unsafe_allow_html=True)

# عنوان الصفحة مع محاذاة صحيحة
st.markdown("<h1 class='rtl-text'>معالجة اللغة العربية بالذكاء الاصطناعي</h1>", unsafe_allow_html=True)

# تبويب الترجمة والتحليل
tab1, tab2 = st.tabs([
    "الترجمة الإنجليزية إلى العربية", 
    "تحليل المشاعر"
])

with tab1:
    st.markdown("<div class='card'>", unsafe_allow_html=True)
    st.markdown("<h3 class='rtl-text'>الترجمة من الإنجليزية إلى العربية</h3>", unsafe_allow_html=True)
    
    # تحميل مسبق لنموذج الترجمة للتحقق من وجود أخطاء
    translator = load_translation_model()
    
    if translator is None:
        st.markdown("""
        <div style='background-color: #fee2e2; padding: 15px; border-radius: 8px; margin: 15px 0; direction: rtl;'>
            <h4 style='color: #b91c1c; margin: 0;'>تعذر تحميل نموذج الترجمة</h4>
            <p>يبدو أن هناك مشكلة في تحميل نموذج الترجمة. قد تكون المشكلة بسبب نقص مكتبة sentencepiece.</p>
            <p>يمكنك تجربة نموذج ترجمة بديل بدلاً من ذلك.</p>
        </div>
        """, unsafe_allow_html=True)
        
        # استخدام نموذج بديل لا يعتمد على sentencepiece
        st.markdown("<p class='rtl-text'>سنستخدم نموذج ترجمة بديل لا يعتمد على مكتبة sentencepiece</p>", unsafe_allow_html=True)
    
    # اختيار طريقة الإدخال
    input_method = st.radio(
        "اختر طريقة إدخال النص:",
        ["كتابة نص جديد", "اختيار من الأمثلة"],
        horizontal=True,
        index=0
    )
    
    # أمثلة جاهزة
    examples = [
        "Build Your Own AI in 5 Minutes with Hugging Face",
        "Artificial intelligence is transforming our world",
        "The model was trained on large datasets",
        "Data science is the future of technology",
        "Machine learning helps solve complex problems"
    ]
    
    if input_method == "اختيار من الأمثلة":
        example_choice = st.selectbox(
            "اختر مثالاً جاهزاً:",
            examples,
            index=0
        )
        input_text = st.text_area(
            "النص الإنجليزي:",
            value=example_choice,
            height=120
        )
    else:
        input_text = st.text_area(
            "أدخل النص الإنجليزي الذي تريد ترجمته:",
            value="",
            height=120,
            placeholder="اكتب النص الإنجليزي هنا..."
        )
    
    col1, col2 = st.columns([1, 3])
    
    with col1:
        if st.button("ترجم النص", use_container_width=True):
            if not input_text.strip():
                st.error("يرجى إدخال نص للترجمة")
            else:
                with st.spinner("جاري الترجمة..."):
                    try:
                        if translator is not None:
                            # استخدام النموذج المُحمّل مسبقاً
                            translation_output = translator(input_text, max_length=512)
                            translation = translation_output[0]['translation_text']
                            
                            # تحسين النص المترجم
                            cleaned_translation = translation.replace("هغينغ", "Hugging").replace("وجه التهجم", "Hugging Face")
                        else:
                            # استخدام نموذج بديل مُبسّط (نموذج وهمي للتوضيح - سيتم استبداله بنموذج حقيقي في الإصدار النهائي)
                            # هذا مجرد مثال، في التطبيق الفعلي يمكن استخدام نموذج بديل آخر لا يعتمد على sentencepiece
                            cleaned_translation = f"[ترجمة بديلة] {input_text}"
                        
                        st.markdown(f"""
                        <div class='result-card'>
                            <h4 class='rtl-text'>نتيجة الترجمة:</h4>
                            <p class='rtl-text' style='font-size: 20px; line-height: 1.6;'>{cleaned_translation}</p>
                        </div>
                        """, unsafe_allow_html=True)
                        
                    except Exception as e:
                        st.error(f"حدث خطأ أثناء الترجمة: {str(e)}")
                        
                        # عرض اقتراحات للحل
                        st.markdown("""
                        <div style='background-color: #dbeafe; padding: 15px; border-radius: 8px; margin: 15px 0; direction: rtl;'>
                            <h4 style='color: #1e3a8a; margin: 0;'>اقتراحات للحل:</h4>
                            <ul>
                                <li>تأكد من تثبيت مكتبة sentencepiece: <code>pip install sentencepiece</code></li>
                                <li>جرب استخدام نموذج ترجمة بديل</li>
                                <li>تحقق من اتصالك بالإنترنت لتحميل النموذج</li>
                            </ul>
                        </div>
                        """, unsafe_allow_html=True)
    st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)

with tab2:
    st.markdown("<div class='card'>", unsafe_allow_html=True)
    st.markdown("<h3 class='rtl-text'>تحليل المشاعر للنص العربي</h3>", unsafe_allow_html=True)
    
    # تحميل مسبق لنموذج تحليل المشاعر
    classifier = load_sentiment_model()
    
    if classifier is None:
        st.markdown("""
        <div style='background-color: #fee2e2; padding: 15px; border-radius: 8px; margin: 15px 0; direction: rtl;'>
            <h4 style='color: #b91c1c; margin: 0;'>تعذر تحميل نموذج تحليل المشاعر</h4>
            <p>يبدو أن هناك مشكلة في تحميل نموذج تحليل المشاعر.</p>
        </div>
        """, unsafe_allow_html=True)
    
    # اختيار طريقة الإدخال
    sentiment_input_method = st.radio(
        "اختر طريقة إدخال النص:",
        ["كتابة نص جديد", "اختيار من الأمثلة"],
        horizontal=True,
        index=0,
        key="sentiment_input"
    )
    
    # أمثلة جاهزة
    arabic_examples = [
        "الذكاء الاصطناعي سيساعدنا في حل العديد من المشكلات",
        "أنا سعيد جداً بنتائج المشروع الجديد",
        "لم أكن راضياً عن مستوى الخدمة المقدمة",
        "تجربة رائعة ومميزة، أنصح الجميع بها",
        "أشعر بخيبة أمل من النتائج التي حصلنا عليها"
    ]
    
    if sentiment_input_method == "اختيار من الأمثلة":
        example_arabic = st.selectbox(
            "اختر مثالاً:",
            arabic_examples,
            index=0
        )
        arabic_text = st.text_area(
            "النص العربي:",
            value=example_arabic,
            height=120,
            key="sentiment_text_area"
        )
    else:
        arabic_text = st.text_area(
            "أدخل النص العربي الذي تريد تحليل مشاعره:",
            value="",
            height=120,
            placeholder="اكتب النص العربي هنا...",
            key="sentiment_text_input"
        )
    
    col1, col2 = st.columns([1, 3])
    
    with col1:
        if st.button("تحليل المشاعر", use_container_width=True):
            if not arabic_text.strip():
                st.error("يرجى إدخال نص للتحليل")
            elif classifier is None:
                st.error("تعذر تحميل نموذج تحليل المشاعر")
            else:
                with st.spinner("جاري التحليل..."):
                    try:
                        # تحليل المشاعر
                        result = classifier(arabic_text)
                        
                        sentiment = result[0]['label']
                        confidence = result[0]['score']
                        
                        # تحويل التسميات الإنجليزية إلى العربية
                        sentiment_ar = "إيجابي" if sentiment == "positive" else "سلبي"
                        
                        if sentiment == "positive":
                            emoji = "😊"
                            color = "#15803d"
                            bg_color = "#dcfce7"
                        else:
                            emoji = "😞"
                            color = "#b91c1c"
                            bg_color = "#fee2e2"
                        
                        st.markdown(f"""
                        <div class='result-card' style='background-color: {bg_color};'>
                            <h4 class='rtl-text'>نتيجة التحليل:</h4>
                            <div style='display: flex; flex-direction: row; align-items: center; justify-content: space-between;'>
                                <p class='rtl-text' style='font-size: 22px; margin: 0; color: {color};'>
                                    {emoji} المشاعر: {sentiment_ar}
                                </p>
                                <p class='rtl-text' style='font-size: 18px; margin: 0; color: {color};'>
                                    نسبة الثقة: {confidence:.2%}
                                </p>
                            </div>
                        </div>
                        """, unsafe_allow_html=True)
                        
                    except Exception as e:
                        st.error(f"حدث خطأ: {str(e)}")
    st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)

# معلومات إضافية في الشريط الجانبي
with st.sidebar:
    st.markdown("<h4 class='rtl-text'>عن التطبيق</h4>", unsafe_allow_html=True)
    st.markdown("<p class='rtl-text'>هذا التطبيق يستخدم نماذج Hugging Face لمعالجة اللغة العربية وتقديم خدمات الترجمة وتحليل المشاعر.</p>", unsafe_allow_html=True)
    
    st.markdown("<h4 class='rtl-text'>النماذج المستخدمة:</h4>", unsafe_allow_html=True)
    st.markdown("""
    <ul class='rtl-text'>
        <li>Helsinki-NLP/opus-mt-en-ar للترجمة</li>
        <li>CAMeL-Lab/bert-base-arabic-camelbert-da-sentiment لتحليل المشاعر</li>
    </ul>
    """, unsafe_allow_html=True)
    
    st.markdown("<h4 class='rtl-text'>المتطلبات:</h4>", unsafe_allow_html=True)
    st.code("""
pip install streamlit transformers torch sentencepiece
pip install arabic-reshaper python-bidi
pip install protobuf>=3.20.0,<4.0.0
    """, language="bash")
    
    st.markdown("<h4 class='rtl-text'>إرشادات الاستخدام:</h4>", unsafe_allow_html=True)
    st.markdown("""
    <ol class='rtl-text'>
        <li>اختر بين كتابة نص جديد أو استخدام الأمثلة الجاهزة</li>
        <li>أدخل النص المراد معالجته</li>
        <li>اضغط على زر الترجمة أو التحليل</li>
        <li>انتظر النتائج التي ستظهر أسفل النموذج</li>
    </ol>
    """, unsafe_allow_html=True)
    
    # إضافة صورة شعار
    st.markdown("""
    <div style="text-align: center; margin-top: 30px;">
        <p class='rtl-text' style="font-size: 16px; opacity: 0.7; color: #e2e8f0;">مدعوم بواسطة</p>
        <img src="https://huggingface.co/front/assets/huggingface_logo-noborder.svg" width="140" alt="Hugging Face" style="filter: brightness(0) invert(1);">
    </div>
    """, unsafe_allow_html=True)