Update app.py

app.py

@@ -2,6 +2,7 @@ import streamlit as st
 from transformers import pipeline, AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification, AutoModelWithLMHead
 import pandas as pd
 
+# Uygulama sayfa ayarları
 st.set_page_config(layout="wide")
 
 # Örnek metin listesi
@@ -22,15 +23,13 @@ task = st.sidebar.selectbox("Görev Seç", task_list)
 st.subheader("Metin Giriş Yöntemi Seç")
 input_method = st.radio("", ('Örneklerden Seç', 'Metin Yaz veya Yapıştır', 'Dosya Yükle'))
 
+# Metin girişine göre seçim
 if input_method == 'Örneklerden Seç':
-    selected_text = st.selectbox('Metin Seç', example_list, index=0, key=1)
-    st.subheader("Seçilen Metin")
-    input_text = st.text_area("Metin", selected_text, height=128, max_chars=None, key=2)
+    selected_text = st.selectbox('Metin Seç', example_list)
+    input_text = st.text_area("Seçilen Metin", selected_text, height=128)
 elif input_method == "Metin Yaz veya Yapıştır":
-    st.subheader("Metin")
-    input_text = st.text_area('Metin Yaz veya Yapıştır', value="", height=128, max_chars=None, key=2)
+    input_text = st.text_area('Metin Yaz veya Yapıştır', '', height=128)
 elif input_method == "Dosya Yükle":
-    st.subheader("Metin")
     uploaded_file = st.file_uploader("Dosya Seç", type="txt")
     if uploaded_file is not None:
         input_text = str(uploaded_file.read(), "utf-8")
@@ -66,9 +65,7 @@ model_dict = {
 
 pipeline_model = load_pipeline(model_dict[task], task)
 
-Run_Button = st.button("Çalıştır", key=None)
-
-if Run_Button and input_text != "":
+if st.button("Çalıştır") and input_text:
     if task in ["Metin Sınıflandırma", "Duygu Analizi"]:
         output = pipeline_model(input_text)
         df = pd.DataFrame(output)
@@ -82,4 +79,4 @@ if Run_Button and input_text != "":
     elif task == "Metin Oluşturma":
         output = pipeline_model(input_text, max_length=100, num_return_sequences=1)
         st.subheader("Oluşturulan Metin")
-        st.write(output[0]['generated_text'])
+        st.write(output[0]['generated_text'])