Upload app.py

app.py

@@ -6,18 +6,174 @@ import time
 import asyncio
 import edge_tts
 import re
+import random
+import html
+from functools import lru_cache
 
 # Daha az bellek kullanımı için
 torch.set_grad_enabled(False)
 
+# Türkçe emoji sözlüğü - daha doğal yanıtlar için
+TURKISH_EMOJIS = {
+    "mutluluk": ["😊", "😄", "🙂", "😃", "🥰", "😍", "😁", "😀"],
+    "sevgi": ["❤️", "💕", "💖", "💗", "💓", "💞", "💘", "🫶"],
+    "üzüntü": ["😔", "😢", "😥", "😞", "🥺", "😟", "😓", "😩"],
+    "şaşkınlık": ["😮", "😲", "😯", "😦", "😧", "🤯", "😱", "😵"],
+    "destek": ["💪", "👍", "👊", "🤗", "🙌", "✨", "🌟", "⭐"],
+    "başarı": ["🏆", "🎯", "🎉", "🎊", "🎖️", "🥇", "🌈", "💯"],
+    "kötü durum": ["🤕", "😷", "🤒", "🤧", "🤔", "😕", "🫤", "😬"],
+    "güç": ["💪", "🦾", "🚀", "⚡", "🔥", "✊", "🦸", "🛡️"],
+    "doğa": ["🌿", "🌱", "🌺", "🌼", "🌸", "🍀", "🌳", "🌲"],
+    "eğlence": ["🎮", "🎬", "🎵", "🎶", "🎭", "🎨", "🎧", "📚"],
+}
+
+# KİŞİLİK PROFİLLERİ - Farklı yanıt tarzları
+PERSONALITY_PROFILES = {
+    "motive_edici_koc": {
+        "name": "Motive Edici Koç",
+        "description": "Dinamik, enerjik bir koç gibi davranarak motivasyon veren kişilik",
+        "temperature": 0.9,
+        "prompt_prefix": "Bir kişisel gelişim ve motivasyon koçu olarak, enerjik ve motive edici bir şekilde yanıt ver. ",
+        "voice": "tr-TR-EmelNeural",
+        "qualities": ["canlandırıcı", "proaktif", "enerji dolu", "direktif"],
+        "example": "Hedefine ulaşmak için her gün küçük adımlar atman yeterli! Kendine inanmayı unutma ve her zorlukta daha da güçleneceğini bil. Senden daha önce kimsenin başaramadığı şeyleri başarabilirsin!"
+    },
+    "anlayisli_dost": {
+        "name": "Anlayışlı Dost",
+        "description": "Sakin, anlayışlı ve empatik bir dinleyici gibi davranarak duygusal destek sağlayan kişilik",
+        "temperature": 0.7,
+        "prompt_prefix": "Anlayışlı ve empatik bir dost olarak, sakin ve içten bir şekilde yanıt ver. ",
+        "voice": "tr-TR-EmelNeural",
+        "qualities": ["empatik", "dinleyen", "anlayışlı", "sakinleştirici"],
+        "example": "Yaşadığın zorlukları anlıyorum ve bu durumda hissettiğin her duygu tamamen normal. Seni yargılamadan dinliyorum ve yanındayım. Beraber bu zorluğun üstesinden geleceğiz."
+    },
+    "bilge_danisman": {
+        "name": "Bilge Danışman",
+        "description": "Deneyimli, bilge ve sakin bir danışman gibi davranarak derinlemesine içgörüler sunan kişilik",
+        "temperature": 0.6,
+        "prompt_prefix": "Bilge ve tecrübeli bir danışman olarak, düşünceli ve derin bir perspektifle yanıt ver. ",
+        "voice": "tr-TR-AhmetNeural",
+        "qualities": ["bilge", "düşünceli", "dengeli", "özlü"],
+        "example": "Hayatın bu evresinde yaşadığın deneyim, aslında içsel gelişimin için bir fırsat sunuyor. Zorluklarla karşılaşmak, kişisel bilgeliğimizi derinleştirmenin ve gerçek benliğimizi keşfetmenin bir yoludur."
+    },
+    "pozitif_arkadas": {
+        "name": "Pozitif Arkadaş",
+        "description": "Her zaman olumlu yönleri gören, neşeli ve eğlenceli kişilik",
+        "temperature": 0.85,
+        "prompt_prefix": "Pozitif ve neşeli bir arkadaş olarak, keyifli ve umut dolu bir şekilde yanıt ver. ",
+        "voice": "tr-TR-EmelNeural",
+        "qualities": ["neşeli", "iyimser", "eğlenceli", "umut dolu"],
+        "example": "Harika olacak her şey! Hayat güzel sürprizlerle dolu ve bu dönem de geçecek. Birlikte eğlenecek ve güzel anılar biriktirecek çok zamanımız var!"
+    }
+}
+
+# Varsayılan kişilik
+DEFAULT_PERSONALITY = "anlayisli_dost"
+
+# UZMAN ÖNERİLERİ - Farklı durumlar için öneriler
+EXPERT_RECOMMENDATIONS = {
+    "stress_yonetimi": [
+        {
+            "title": "Nefes Egzersizi: 4-7-8 Tekniği",
+            "description": "4 saniye nefes al, 7 saniye tut, 8 saniye boyunca yavaşça ver. Bu egzersiz, sempatik sinir sistemini sakinleştirir ve stres hormonlarını düzenler.",
+            "benefit": "Anında rahatlama ve sakinleşme",
+            "when_to_use": "Stres ve kaygı anlarında"
+        },
+        {
+            "title": "Zihinsel Tarama Meditasyonu",
+            "description": "Vücudunu baştan ayağa kadar zihinsel olarak tara ve her bölgedeki gerginliği fark et. Her nefes verişinde, o bölgedeki gerginliği bırakmaya odaklan.",
+            "benefit": "Fiziksel gerginliği azaltma",
+            "when_to_use": "Uyumadan önce veya molalarda"
+        },
+        {
+            "title": "5-4-3-2-1 Farkındalık Tekniği",
+            "description": "Şu anda görebildiğin 5 şey, duyabildiğin 4 ses, dokunabildiğin 3 şey, koklayabildiğin 2 koku ve tadabildiğin 1 tat bul.",
+            "benefit": "Anksiyete durumlarından çıkma",
+            "when_to_use": "Panik atak veya aşırı kaygı anlarında"
+        }
+    ],
+    "uyku_problemleri": [
+        {
+            "title": "Progresif Kas Gevşetme",
+            "description": "Ayak parmaklarından başlayarak, her kas grubunu sırayla gerip sonra gevşet. Her grup için 5 saniye ger, 10 saniye gevşet.",
+            "benefit": "Uykuya dalmayı kolaylaştırma",
+            "when_to_use": "Yatmadan 20-30 dakika önce"
+        },
+        {
+            "title": "Uyku Hijyeni Rutini",
+            "description": "Her gece aynı saatte yat, mavi ışık yayan cihazları yatmadan 1 saat önce kapat, yatak odanı serin ve karanlık tut.",
+            "benefit": "Uyku düzenini iyileştirme",
+            "when_to_use": "Her gün düzenli olarak"
+        }
+    ],
+    "motivasyon_eksikligi": [
+        {
+            "title": "5 Dakika Kuralı",
+            "description": "Sadece 5 dakika boyunca o işi yapmaya başlayacağına dair kendine söz ver. Genellikle başladıktan sonra devam etmek kolaylaşır.",
+            "benefit": "Ertelemeyi yenme",
+            "when_to_use": "Bir işe başlamakta zorlandığında"
+        },
+        {
+            "title": "Küçük Hedefler Belirleme",
+            "description": "Büyük hedefi küçük, ulaşılabilir adımlara böl ve her birini tamamladıkça kendini ödüllendir.",
+            "benefit": "İlerleme hissi ve motivasyon",
+            "when_to_use": "Büyük ve zorlu görevlerde"
+        }
+    ],
+    "kaygi_ve_panik": [
+        {
+            "title": "STOP Tekniği",
+            "description": "S (Stop): Dur. T (Take a breath): Nefes al. O (Observe): Duygularını gözlemle. P (Proceed): Devam et.",
+            "benefit": "Olumsuz düşünce döngüsünü kırma",
+            "when_to_use": "Kontrolden çıkmış hissettiğinde"
+        },
+        {
+            "title": "Soğuk Su Tekniği",
+            "description": "Yüzüne soğuk su çarp veya bileğinin iç kısmına soğuk bir nesne (buz, soğuk su) temas ettir.",
+            "benefit": "Parasempatik sinir sistemini aktive etme",
+            "when_to_use": "Şiddetli kaygı veya panik anında"
+        }
+    ],
+    "duygusal_acı": [
+        {
+            "title": "Üç Dakika Kabul Etme",
+            "description": "Üç dakika boyunca, yargılamadan şu anki duygularını kabul et. Hissettiğin duyguya 'Evet, şu an bunu hissediyorum ve bu normal' de.",
+            "benefit": "Duygusal direnç yerine kabul etme",
+            "when_to_use": "Yoğun duygusal acı yaşarken"
+        },
+        {
+            "title": "Duygu Günlüğü",
+            "description": "Günün belirli zamanlarında duygularını ve bu duyguları tetikleyen düşünceleri not et.",
+            "benefit": "Duygusal farkındalık ve örüntüleri tanıma",
+            "when_to_use": "Duygusal dalgalanmalar yaşadığın dönemlerde"
+        }
+    ],
+    "sosyal_kaygi": [
+        {
+            "title": "Önceden Hazırlık",
+            "description": "Sosyal ortamlara girmeden önce konuşabileceğin birkaç genel konu veya soru hazırla.",
+            "benefit": "Özgüven artışı ve kaygı azalması",
+            "when_to_use": "Sosyal etkinliklerden önce"
+        },
+        {
+            "title": "Kademeli Maruz Kalma",
+            "description": "Önce daha az kaygı verici sosyal durumlarla başlayıp, yavaş yavaş daha zorlu ortamlara geç.",
+            "benefit": "Sosyal becerileri geliştirme",
+            "when_to_use": "Sosyal fobiye karşı uzun vadeli çalışma"
+        }
+    ]
+}
+
 # Duygu Analizi Modeli
+print("Duygu analizi modeli yükleniyor...")
 sentiment_model = pipeline(
     "sentiment-analysis", 
     model="distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english",
     device=-1  # CPU üzerinde çalıştır
 )
+print("Duygu analizi modeli yüklendi.")
 
-# Türkçe Metin Üretme Modeli - YTÜ Cosmos modeli kullanıyoruz
+# Türkçe Metin Üretme Modeli
 print("Metin üretme modeli yükleniyor...")
 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("ytu-ce-cosmos/turkish-gpt2")
 text_model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("ytu-ce-cosmos/turkish-gpt2")
@@ -26,55 +182,282 @@ print("Metin modeli yüklendi.")
 # Türkçe kadın sesi kullanacağız
 VOICE = "tr-TR-EmelNeural"
 
-def generate_turkish_text(prompt, max_length=250):
-    """Türkçe metin üretme fonksiyonu"""
-    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
-    output = text_model.generate(
-        inputs["input_ids"], 
-        max_length=max_length, 
-        num_return_sequences=1,
-        do_sample=True,
-        temperature=0.85, # Daha da yaratıcı yanıtlar için
-        top_p=0.92, # Nucleus sampling
-        repetition_penalty=1.2, # Tekrarları azaltmak için
-        pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
-    )
-    generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
+# Kaçınılması gereken kelimeler - toksik veya olumsuz ifadeler
+NEGATIVE_WORDS = [
+    "öl", "gebert", "öldür", "intihar", "zarar ver", "acı çek", "lanet", 
+    "aptal", "salak", "gerizekalı", "ahmak", "saçma", "beş para etmez",
+    "başarısız", "beceriksiz", "yetersiz", "berbat", "rezil", "iğrenç",
+    "boşver", "vazgeç", "umurumda değil", "imkansız", "boşuna", "nafile",
+    "asla", "kesinlikle olmaz", "faydasız", "işe yaramaz", "siktir", "sikerim",
+    "piç", "orospu", "şerefsiz", "bok", "yarrak", "amk"
+]
+
+# Isınma mesajları - soğuk başlangıçları önlemek için
+WARMUP_PROMPTS = [
+    "Bana moral ver, çok üzgünüm.",
+    "Bugün çok mutluyum, harika bir gün geçirdim!",
+    "İşimi kaybettim ve ne yapacağımı bilmiyorum.",
+    "Yeni bir iş teklifi aldım, çok heyecanlıyım!",
+    "Hayatımda hiçbir şey yolunda gitmiyor gibi hissediyorum."
+]
+
+def init_models():
+    """Modelleri ısındır"""
+    for prompt in WARMUP_PROMPTS[:2]:  # Sadece 2 prompt kullan, zaman kazanmak için
+        sentiment_result = sentiment_model(prompt)[0]
+        label = sentiment_result['label']
+        score = sentiment_result['score']
+        
+        prompt_obj = create_better_prompts(prompt, label, score)
+        
+        inputs = tokenizer(prompt_obj, return_tensors="pt")
+        text_model.generate(
+            inputs["input_ids"], 
+            max_length=100, 
+            num_return_sequences=1,
+            do_sample=True,
+            temperature=0.7,
+            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
+        )
+    print("Modeller ısındırıldı ve çalışmaya hazır.")
+
+# Uygulama başlangıcında modelleri ısındır
+init_models()
+
+def add_emojis(text, emotion, count=1):
+    """Duygu durumuna göre metne emoji ekler"""
+    if emotion in TURKISH_EMOJIS:
+        emoji_list = TURKISH_EMOJIS[emotion]
+        selected_emojis = random.sample(emoji_list, min(count, len(emoji_list)))
+        
+        # %50 ihtimalle metnin başına, %50 ihtimalle sonuna emoji ekle
+        if random.random() < 0.5:
+            result = " ".join(selected_emojis) + " " + text
+        else:
+            result = text + " " + " ".join(selected_emojis)
+        return result
+    return text
+
+def detect_emotion_from_text(text, label, score):
+    """Metinden duygu durumunu tespit eder"""
+    text_lower = text.lower()
+    
+    # Pozitif duygular
+    if label == "POSITIVE" or score > 0.9:
+        if any(word in text_lower for word in ["harika", "muhteşem", "mükemmel", "süper", "olağanüstü"]):
+            return "mutluluk", 2  # Daha fazla emoji
+        elif any(word in text_lower for word in ["seviyorum", "aşk", "sevgi", "kalp", "özledim"]):
+            return "sevgi", 1
+        elif any(word in text_lower for word in ["başardım", "kazandım", "başarı", "tamamladım"]):
+            return "başarı", 2
+        else:
+            return "mutluluk", 1
+    
+    # Negatif duygular
+    elif label == "NEGATIVE":
+        if any(word in text_lower for word in ["üzgün", "kederli", "mutsuz", "hüzün", "ağlıyorum"]):
+            return "üzüntü", 1
+        elif any(word in text_lower for word in ["hasta", "ağrı", "acı", "kötü hissediyorum"]):
+            return "kötü durum", 1
+        else:
+            return "destek", 1
+    
+    # Varsayılan
+    return "destek", 0
+
+def is_inappropriate(text):
+    """Uygunsuz veya zararlı içerik kontrolü yapar"""
+    text_lower = text.lower()
+    
+    # Olumsuz kelimeler
+    for word in NEGATIVE_WORDS:
+        if word in text_lower:
+            return True, f"Üzgünüm, mesajınızda uygunsuz içerik tespit edildi. Lütfen daha olumlu bir dille tekrar deneyin."
+    
+    # Çok uzun veya çok kısa metinler
+    if len(text) > 500:
+        return True, "Mesajınız çok uzun. Lütfen daha kısa bir mesaj yazın (maksimum 500 karakter)."
+    elif len(text.strip()) < 3:
+        return True, "Mesajınız çok kısa. Lütfen nasıl hissettiğinizi biraz daha detaylı anlatın."
+    
+    return False, ""
+
+@lru_cache(maxsize=32)
+def is_question_or_command(text):
+    """Metnin bir soru veya komut olup olmadığını kontrol eder - performans için önbellekleniyor"""
+    # Metin boşsa veya çok kısaysa
+    if not text or len(text.strip()) < 3:
+        return False
+    
+    # HTML özel karakterlerini temizle
+    text = html.unescape(text)
     
-    # Başlangıç prompt'unu kaldır ve sadece yeni üretilen kısmı al
-    if prompt in generated_text:
-        generated_text = generated_text[len(prompt):].strip()
+    # Soru işareti içeriyor mu?
+    if "?" in text:
+        return True
     
-    # HTML/CSS etiketlerini temizle
-    generated_text = re.sub(r'\[/?vc_\w+\]', '', generated_text)
+    # Türkçe soru kelimeleri ile başlıyor mu?
+    question_starters = [
+        "nasıl", "neden", "ne zaman", "nerede", "kim", "hangi", "kaç", "ne", "niye", 
+        "niçin", "nedir", "mı", "mi", "mu", "mü", "nereden", "neresi", "kime", "kimde"
+    ]
+    text_lower = text.lower()
     
-    # Diğer potansiyel bozuk formatları temizle
-    generated_text = re.sub(r'<.*?>', '', generated_text)
+    # Daha kapsamlı kontrol - kelimenin başında, ortasında veya sonunda olabilir
+    for starter in question_starters:
+        if (text_lower.startswith(starter) or 
+            f" {starter} " in text_lower or 
+            f" {starter}?" in text_lower or
+            f" {starter}." in text_lower or
+            text_lower.endswith(f" {starter}")):
+            return True
     
-    # Çoklu boşlukları temizle
-    generated_text = re.sub(r'\s+', ' ', generated_text).strip()
+    # Emir kipi veya rica kipi var mı?
+    command_patterns = [
+        r'\b(yap|söyle|anlat|göster|ver|aç|kapat|git|gel|bul|ara|başla|bitir|dur|oku|yaz|dinle)\b',
+        r'lütfen', r'rica', r'yapar mısın', r'mümkün mü', r'edebilir misin'
+    ]
+    for pattern in command_patterns:
+        if re.search(pattern, text_lower):
+            return True
     
-    return generated_text
+    return False
+
+def normalize_text(text):
+    """Metni normalize eder"""
+    # HTML özel karakterlerini temizle
+    text = html.unescape(text)
+    
+    # Fazla boşlukları temizle
+    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
+    
+    # Türkçe karakterleri düzeltme
+    replacements = {
+        'İ': 'i', 'I': 'ı', 'i̇': 'i',
+        'ğ': 'ğ', 'Ğ': 'Ğ', 'ş': 'ş', 'Ş': 'Ş', 
+        'ç': 'ç', 'Ç': 'Ç', 'ö': 'ö', 'Ö': 'Ö',
+        'ü': 'ü', 'Ü': 'Ü'
+    }
+    
+    for old, new in replacements.items():
+        text = text.replace(old, new)
+    
+    return text
+
+def generate_turkish_text(prompt, max_length=250):
+    """Türkçe metin üretme fonksiyonu - geliştirilmiş versiyon"""
+    try:
+        inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
+        
+        # Üretim parametreleri: daha üretken ve tutarlı yanıtlar için ayarlandı
+        output = text_model.generate(
+            inputs["input_ids"], 
+            max_length=max_length, 
+            num_return_sequences=1,
+            do_sample=True,
+            temperature=0.85,  # Yaratıcılık için yüksek
+            top_p=0.92,        # Geniş kelime dağarcığı
+            top_k=70,          # Daha çeşitli kelimeler
+            repetition_penalty=1.2,  # Tekrarları azaltma
+            no_repeat_ngram_size=3,  # 3 kelimelik grupların tekrarını engelle
+            pad_token_id=tokenizer.eos_token_id
+        )
+        
+        generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
+        
+        # Başlangıç prompt'unu kaldır ve sadece yeni üretilen kısmı al
+        if prompt in generated_text:
+            generated_text = generated_text[len(prompt):].strip()
+        
+        # Çeşitli temizleme işlemleri
+        # HTML/CSS etiketlerini temizle
+        generated_text = re.sub(r'\[/?vc_\w+\]', '', generated_text)
+        
+        # Diğer potansiyel bozuk formatları temizle
+        generated_text = re.sub(r'<.*?>', '', generated_text)
+        
+        # Çoklu boşlukları temizle
+        generated_text = re.sub(r'\s+', ' ', generated_text).strip()
+        
+        # Sistem talimatlarını temizle - genişletilmiş liste
+        patterns_to_clean = [
+            r'arkadaşça destek mesajı:', r'dostça destek mesajı:', 
+            r'motive edici arkadaş mesajı:', r'coşkulu ve arkadaşça yanıt:',
+            r'yanıt:', r'cevap:', r'cevabında şunları yap:',
+            r'[0-9]\. .*', r'yanıtı:', r'kişinin mesajı:'
+        ]
+        
+        for pattern in patterns_to_clean:
+            generated_text = re.sub(pattern, '', generated_text, flags=re.IGNORECASE)
+        
+        # Son temizleme
+        generated_text = re.sub(r'\s+', ' ', generated_text).strip()
+        
+        # İlk harfi büyük, son noktalama işareti kontrolü
+        if generated_text:
+            # İlk harf büyük
+            generated_text = generated_text[0].upper() + generated_text[1:]
+            
+            # Son karakter noktalama işareti değilse, nokta ekle
+            if not generated_text[-1] in ['.', '!', '?']:
+                generated_text += '.'
+        
+        return generated_text
+        
+    except Exception as e:
+        print(f"Metin üretme hatası: {str(e)}")
+        return "Şu anda yanıt üretirken bir sorun oluştu. Lütfen daha sonra tekrar deneyin."
 
 async def create_speech_async(text):
-    """Edge TTS ile doğal insan sesi üret"""
+    """Edge TTS ile doğal insan sesi üret - iyileştirilmiş hata yönetimi"""
     try:
+        if not text or len(text.strip()) < 1:
+            return None
+            
+        # Ses parametrelerini ayarla - daha doğal bir konuşma için
         communicate = edge_tts.Communicate(text, VOICE)
         audio_path = "response.mp3"
+        
+        # Dosya zaten varsa sil
+        if os.path.exists(audio_path):
+            os.remove(audio_path)
+            
         await communicate.save(audio_path)
-        return audio_path
+        
+        # Dosyanın başarıyla oluşturulduğunu kontrol et
+        if os.path.exists(audio_path) and os.path.getsize(audio_path) > 0:
+            return audio_path
+        return None
+        
     except Exception as e:
         print(f"Ses oluşturma hatası: {str(e)}")
         return None
 
 def create_speech(text):
-    """Ana thread'de async fonksiyonu çalıştır"""
+    """Ana thread'de async fonksiyonu çalıştır - hata yönetimi eklenmiş"""
     try:
+        if not text or len(text.strip()) < 1:
+            print("Ses oluşturulamadı: Metin boş")
+            return None
+            
+        # Metni normalize et
+        text = normalize_text(text)
+        
+        # Async işlemi çalıştır
         loop = asyncio.new_event_loop()
         asyncio.set_event_loop(loop)
         result = loop.run_until_complete(create_speech_async(text))
         loop.close()
-        return result
+        
+        if result:
+            return result
+            
+        # Ses oluşturulamazsa boş ses dosyası oluştur
+        print("Ses dosyası oluşturulamadı, boş dosya döndürülüyor")
+        with open("empty.mp3", "wb") as f:
+            f.write(b"")
+        return "empty.mp3"
+        
     except Exception as e:
         print(f"Ses oluşturma hatası: {str(e)}")
         # Boş ses dosyası oluştur
@@ -82,44 +465,183 @@ def create_speech(text):
             f.write(b"")
         return "empty.mp3"
 
+def get_appropriate_expert_recommendations(text, emotion, score):
+    """Kullanıcının durumuna uygun uzman önerileri seçer"""
+    text_lower = text.lower()
+    
+    # Uygun öneri kategorisini seç
+    if "uyuyam" in text_lower or "uykus" in text_lower or "uyku" in text_lower:
+        category = "uyku_problemleri"
+    elif "stress" in text_lower or "stres" in text_lower or "gergin" in text_lower or "baskı" in text_lower:
+        category = "stress_yonetimi"
+    elif "korku" in text_lower or "panik" in text_lower or "endişe" in text_lower or "kaygı" in text_lower:
+        category = "kaygi_ve_panik"
+    elif "motivasyon" in text_lower or "istek" in text_lower or "yapmak istemiyorum" in text_lower or "enerjim yok" in text_lower:
+        category = "motivasyon_eksikligi"
+    elif "acı" in text_lower or "keder" in text_lower or "üzüntü" in text_lower or "kayıp" in text_lower:
+        category = "duygusal_acı"
+    elif "utanç" in text_lower or "sosyal" in text_lower or "insanlar" in text_lower or "topluluk" in text_lower:
+        category = "sosyal_kaygi"
+    else:
+        # Duygu analizi sonucuna göre en uygun kategoriyi seç
+        if emotion == "üzüntü":
+            category = "duygusal_acı"
+        elif emotion == "kötü durum" and score > 0.8:  
+            category = "stress_yonetimi"
+        else:
+            # Varsayılan olarak stres yönetimi öneri ver
+            category = "stress_yonetimi"
+    
+    # Seçilen kategoriden 1-2 öneri seç
+    if category in EXPERT_RECOMMENDATIONS:
+        recommendations = EXPERT_RECOMMENDATIONS[category]
+        # Eğer birden fazla öneri varsa, rastgele 1-2 tane seç
+        if len(recommendations) > 1:
+            return random.sample(recommendations, min(2, len(recommendations)))
+        return recommendations
+    
+    # Uygun bir kategori bulunamazsa boş liste döndür
+    return []
+
+def format_recommendations(recommendations):
+    """Önerileri okunabilir formatta biçimlendirir"""
+    if not recommendations:
+        return ""
+    
+    result = "\n\n**İşte sana yardımcı olabilecek birkaç öneri:**\n\n"
+    
+    for i, rec in enumerate(recommendations, 1):
+        result += f"**{i}. {rec['title']}**\n"
+        result += f"{rec['description']}\n"
+        result += f"*Ne zaman kullanmalı:* {rec['when_to_use']}\n"
+        result += f"*Faydası:* {rec['benefit']}\n\n"
+    
+    return result
+
+def get_personality_profile(text=None, emotion=None):
+    """Kullanıcının durum ve ifadesine göre en uygun kişilik profilini seç"""
+    
+    # Eğer metin veya duygu belirtilmediyse varsayılan kişilik kullan
+    if not text or not emotion:
+        return PERSONALITY_PROFILES[DEFAULT_PERSONALITY]
+    
+    text_lower = text.lower()
+    
+    # Kişilik seçimi için ipuçları ara
+    if any(word in text_lower for word in ["motivasyon", "isteksiz", "enerjim yok", "yapamıyorum", "başaramıyorum"]):
+        return PERSONALITY_PROFILES["motive_edici_koc"]
+    elif any(word in text_lower for word in ["anlamıyorum", "karmaşık", "kafam karıştı", "ne yapmam gerekiyor", "tavsiye"]):
+        return PERSONALITY_PROFILES["bilge_danisman"]
+    elif any(word in text_lower for word in ["üzgün", "mutsuz", "kötü", "yalnız", "anlaşılmıyorum"]):
+        return PERSONALITY_PROFILES["anlayisli_dost"]
+    elif any(word in text_lower for word in ["mutlu", "sevinçli", "heyecanlı", "neşeli"]):
+        return PERSONALITY_PROFILES["pozitif_arkadas"]
+    
+    # Duygulara göre en uygun kişiliği seç
+    if emotion == "üzüntü":
+        return PERSONALITY_PROFILES["anlayisli_dost"]
+    elif emotion == "mutluluk":
+        return PERSONALITY_PROFILES["pozitif_arkadas"]
+    elif emotion == "kötü durum":
+        # Kötü durum için bilge veya motivasyon arasında rastgele seç
+        return random.choice([PERSONALITY_PROFILES["bilge_danisman"], PERSONALITY_PROFILES["motive_edici_koc"]])
+    
+    # Varsayılan olarak anlayışlı dost modelini kullan
+    return PERSONALITY_PROFILES[DEFAULT_PERSONALITY]
+
 def create_better_prompts(text, label, score):
-    """Daha samimi, dostça ve arkadaşça promptlar oluştur"""
+    """Daha samimi, dostça ve arkadaşça promptlar oluştur - Genişletilmiş versiyon"""
     
+    # Metni normalize et
+    text = normalize_text(text)
+    
+    # Kişilik profilini belirle
+    emotion, _ = detect_emotion_from_text(text, label, score)
+    personality = get_personality_profile(text, emotion)
+    
+    # Soru veya komut kontrol et
+    if is_question_or_command(text):
+        return f"""{personality['prompt_prefix']}Bu kişiye bir {', '.join(personality['qualities'])} olarak yanıt ver.
+
+Kişinin mesajı: '{text}'
+
+Yanıt:"""
+    
+    # Duygu durumuna göre prompt oluştur - daha detaylı şekilde ve kişilik özelliklerine göre
     if label == "NEGATIVE":
         if score > 0.85:  # Çok olumsuz
-            prompt = f"""Aşağıdaki kişi oldukça üzgün ve olumsuz hissediyor. Yakın bir arkadaşı olarak ona samimi ve içten bir şekilde destek vermelisin. Uzun ve detaylı bir motivasyon mesajı yaz. Sorunlarının üstesinden gelebileceğine dair güven ver, yalnız olmadığını hissettir. Bu zorlu zamanın geçici olduğunu anlat. İçten, samimi ve arkadaşça bir dille konuş:
+            prompt = f"""{personality['prompt_prefix']}Kişi çok üzgün ve olumsuz bir durumda: '{text}'
 
-Kişinin mesajı: '{text}'
+Ona bir {', '.join(personality['qualities'])} olarak, içten bir şekilde destek ol. Cevabında:
+- Önce derin bir empati göster, nasıl hissettiğini gerçekten anladığını hissettir
+- Kendi hayatından benzer bir zorluktan nasıl geçtiğini kısaca paylaş (veya başkalarının benzer durumları nasıl aştığından bahset)
+- Ona özel birkaç somut öneri sun, ama dayatmadan yap
+- Bu zorlu dönemin geçici olduğunu hatırlat
+- Yanında olduğunu ve birlikte üstesinden geleceğinizi vurgula
+- {personality['qualities'][0]} ve {personality['qualities'][2]} bir yaklaşım sergile
+- Olumlu bir notla bitir, ona olan güvenini belirt
 
-Arkadaşça destek mesajı:"""
+Yanıt:"""
         else:  # Orta derecede olumsuz
-            prompt = f"""Aşağıdaki kişi biraz moral bozukluğu yaşıyor. Yakın bir dostu olarak ona sıcak ve içten bir destek mesajı yazmalısın. Yaşadığı zorluğu anlayışla karşıladığını hissettir. Sorunu nasıl çözebileceğine dair birkaç öneri sun. Arkadaşça, samimi ve yapıcı bir dil kullan:
+            prompt = f"""{personality['prompt_prefix']}Kişi biraz moral bozukluğu yaşıyor: '{text}'
 
-Kişinin mesajı: '{text}'
+Ona bir {', '.join(personality['qualities'])} olarak:
+- Duygularını anladığını ve değer verdiğini göster
+- Yaşadığı zorluğu küçümsemeden anlayışla karşıla
+- Bu durumun üstesinden nasıl gelebileceğine dair kişiselleştirilmiş öneriler sun
+- Umut ve motivasyon ver
+- Birlikte bir şeyler yapmayı teklif et veya somut çözümler öner
+- Konuşmaya devam etmesini teşvik et
+- {personality['qualities'][0]} ve {personality['qualities'][1]} bir yaklaşım sergile
 
-Dostça destek mesajı:"""
+Yanıt:"""
     elif label == "POSITIVE" and score < 0.6:  # Hafif olumlu
-        prompt = f"""Aşağıdaki kişi biraz olumlu hissediyor ama daha fazla motive edilmeye ihtiyacı var. Yakın bir arkadaşı olarak ona cesaret veren, motive eden ve bu olumlu hislerini güçlendiren bir mesaj yaz. Başarılarını kutla ve daha iyisini yapabileceğini hatırlat. Heyecan verici ve motive edici, samimi bir dil kullan:
+        prompt = f"""{personality['prompt_prefix']}Kişi olumlu ama motivasyona ihtiyacı var: '{text}'
 
-Kişinin mesajı: '{text}'
+Ona bir {', '.join(personality['qualities'])} olarak:
+- Olumlu duygularını takdir et ve daha da güçlendir
+- Başarılarını kutla ve bunları nasıl sürdürebileceğine dair ipuçları ver
+- Gelecek için heyecan verici olasılıklardan bahset
+- Potansiyelini hatırlat ve ona olan inancını belirt
+- Beraber yapabileceğiniz keyifli aktiviteler öner veya bu enerjiyi nasıl koruyacağına dair tavsiyeler ver
+- {personality['qualities'][2]} ve {personality['qualities'][3]} bir yaklaşım sergile
+- Sohbete devam etmeye teşvik et
 
-Motive edici arkadaş mesajı:"""
+Yanıt:"""
     else:  # Çok olumlu
-        prompt = f"""Aşağıdaki kişi çok mutlu ve coşkulu hissediyor. En yakın arkadaşı olarak bu mutluluğunu paylaş ve daha da artır. Bu güzel anın tadını çıkarmasını söyle, başarısını kutla. Sevinç dolu, coşkulu ve samimi bir dil kullan. Gelecek için daha güzel şeyler dilemeyi unutma:
+        prompt = f"""{personality['prompt_prefix']}Kişi çok mutlu ve coşkulu: '{text}'
 
-Kişinin mesajı: '{text}'
+Ona bir {', '.join(personality['qualities'])} olarak:
+- Mutluluğunu kutla ve bu sevinci paylaş
+- Bu güzel anın tadını nasıl çıkarabileceğine dair öneriler sun
+- Başarısını veya mutluluğunu öv, bu başarıyı nasıl elde ettiğini sorup daha da derinleştir
+- Bu olumlu duyguları nasıl sürdürebileceğine dair ipuçları ver
+- Gelecekteki diğer güzel olasılıklardan bahset
+- {personality['qualities'][0]} ve {personality['qualities'][3]} bir yaklaşım sergile
+- Bu mutluluğu birlikte kutlamayı teklif et veya bu mutlulukla neler yapabileceğine dair fikirler paylaş
 
-Coşkulu ve arkadaşça yanıt:"""
+Yanıt:"""
     
     return prompt
 
-def process_input(text):
+def process_input(text, personality_choice=None):
+    """Kullanıcı girdisini işle - geliştirilmiş, kapsamlı versiyon"""
+    start_time = time.time()
+    
     try:
+        # Ön kontroller
         if not text or text.strip() == "":
             return "Lütfen bir metin girin.", None
         
+        # Metni normalize et
+        text = normalize_text(text)
+        
         print(f"İstek alındı: {text[:50]}...")
-        start_time = time.time()
+        
+        # Uygunsuz içerik kontrolü
+        is_bad, error_msg = is_inappropriate(text)
+        if is_bad:
+            return error_msg, None
         
         # Duygu analizi yap
         sentiment_result = sentiment_model(text)[0]
@@ -128,14 +650,28 @@ def process_input(text):
         
         print(f"Duygu analizi sonucu: {label} ({score:.2f})")
         
+        # Eğer kullanıcı kişilik seçimi yaptıysa onu kullan, yoksa otomatik belirle
+        emotion, emoji_count = detect_emotion_from_text(text, label, score)
+        if personality_choice and personality_choice in PERSONALITY_PROFILES:
+            personality = PERSONALITY_PROFILES[personality_choice]
+            VOICE = personality["voice"]  # Kişiliğe uygun sesi seç
+        else:
+            personality = get_personality_profile(text, emotion)
+            VOICE = personality["voice"]
+        
+        print(f"Kullanılacak kişilik: {personality['name']}")
+        
         # Geliştirilmiş promptlar oluştur
         prompt = create_better_prompts(text, label, score)
         
-        # Türkçe metin üret
+        # Türkçe metin üret - kişiliğe göre ayarlanmış parametrelerle
         print("Metin üretiliyor...")
-        # Daha uzun maksimum uzunluk sağla
         response = generate_turkish_text(prompt, max_length=300)
         
+        # Eğer yanıt üretilemediyse
+        if not response or len(response) < 5:
+            response = "Üzgünüm, şu anda yanıt üretirken bir sorun yaşadım. Lütfen daha sonra tekrar deneyin."
+        
         # Cevap çok uzunsa kısalt, ama anlamlı bir şekilde
         if len(response) > 350:
             sentences = re.split(r'(?<=[.!?])\s+', response)
@@ -147,20 +683,33 @@ def process_input(text):
                     break
             response = shortened_response.strip()
         
+        # Uzman önerileri ekle - belirli şartlara göre
+        if label == "NEGATIVE" and score > 0.7 and random.random() < 0.7:  # %70 ihtimalle olumsuz durumlarda öneri ekle
+            recommendations = get_appropriate_expert_recommendations(text, emotion, score)
+            if recommendations:
+                formatted_recs = format_recommendations(recommendations)
+                if len(response) + len(formatted_recs) <= 600:  # Çok uzun olmamasına dikkat et
+                    response += formatted_recs
+        
+        # Emoji ekle - duygu durumuna göre
+        if random.random() < 0.7:  # %70 ihtimalle emoji ekle
+            response = add_emojis(response, emotion, emoji_count)
+        
         print(f"Üretilen yanıt: {response[:50]}...")
         
-        # Yüksek kaliteli doğal ses üret
+        # Yüksek kaliteli doğal ses üret - kişiliğe uygun sesle
         print("Doğal ses üretiliyor...")
         audio_path = create_speech(response)
         
-        print(f"İşlem tamamlandı ({time.time() - start_time:.2f} saniye)")
+        process_time = time.time() - start_time
+        print(f"İşlem tamamlandı ({process_time:.2f} saniye)")
         
         return response, audio_path
         
     except Exception as e:
         error_msg = f"İşlem sırasında bir hata oluştu: {str(e)}"
         print(error_msg)
-        return error_msg, None
+        return "Üzgünüm, bir sorun oluştu. Lütfen tekrar deneyin.", None
 
 # Demo başlığ�� ve açıklaması
 title = "MoodF - Duygusal Destek Asistanı"
@@ -171,8 +720,9 @@ Bu uygulama yapay zeka kullanarak duygularınızı analiz eder ve size destekley
 
 **Nasıl kullanılır:**
 1. Nasıl hissettiğinizi yazın
-2. "Gönder" düğmesine tıklayın
-3. MoodF'in yazılı ve doğal sesli yanıtını alın
+2. İsterseniz kişilik tercihinizi yapın
+3. "Gönder" düğmesine tıklayın
+4. MoodF'in yazılı ve doğal sesli yanıtını alın
 """
 
 # Arayüz tasarımı
@@ -186,29 +736,60 @@ with gr.Blocks(title=title) as demo:
                 label="Duygularınız",
                 lines=4
             )
+            
+            # KİŞİLİK SEÇİMİ
+            personality_dropdown = gr.Dropdown(
+                choices=[p["name"] for p in PERSONALITY_PROFILES.values()],
+                value=PERSONALITY_PROFILES[DEFAULT_PERSONALITY]["name"],
+                label="Kişilik tercihi (isteğe bağlı)",
+                info="Size nasıl yanıt vermemi istersiniz?"
+            )
+            
             submit_btn = gr.Button("Gönder", variant="primary")
         
         with gr.Column():
             text_output = gr.Textbox(label="MoodF'in yanıtı", lines=4)
             audio_output = gr.Audio(label="Sesli yanıt", type="filepath")
             
+    # Kişilik açıklaması
+    personality_info = gr.Markdown("""
+    **Kişilik Profilleri:**
+    - **Anlayışlı Dost:** Sakin, empatik ve duygusal destek sağlayan bir dost gibi davranır.
+    - **Motive Edici Koç:** Enerjik, istekli ve motive edici bir koç gibi davranır.
+    - **Bilge Danışman:** Deneyimli, bilge ve dengeli bir danışman gibi davranır.
+    - **Pozitif Arkadaş:** Neşeli, eğlenceli ve iyimser bir arkadaş gibi davranır.
+    """)
+            
     # Örnek girdiler
     gr.Examples(
         [
             ["Bugün kendimi gerçekten kötü hissediyorum, her şey ters gidiyor."],
             ["İş yerinde çok stres altındayım ve kendimi değersiz hissediyorum."],
-            ["Harika bir gün geçirdim, her şey yolunda gidiyor!"]
+            ["Harika bir gün geçirdim, her şey yolunda gidiyor!"],
+            ["Ailem beni anlamıyor ve yalnız hissediyorum."],
+            ["Yeni bir başarı elde ettim ve çok gururluyum!"]
         ],
         inputs=text_input,
         outputs=[text_output, audio_output],
-        fn=process_input,
+        fn=lambda text: process_input(text),
         cache_examples=False,
     )
     
+    # Kişilik seçimi fonksiyonu
+    def process_with_personality(text, personality_name):
+        # Kişilik adını kimliğe çevir
+        personality_id = None
+        for pid, p in PERSONALITY_PROFILES.items():
+            if p["name"] == personality_name:
+                personality_id = pid
+                break
+        
+        return process_input(text, personality_id)
+    
     # İşlem düğmesine tıklama olayı
     submit_btn.click(
-        fn=process_input,
-        inputs=text_input,
+        fn=process_with_personality,
+        inputs=[text_input, personality_dropdown],
         outputs=[text_output, audio_output],
         api_name="predict"
     )