Upload app.py

app.py

@@ -341,213 +341,172 @@ def normalize_text(text):
     
     return text
 
-def generate_turkish_text(prompt, max_length=250):
-    """Türkçe metin üretme fonksiyonu - geliştirilmiş versiyon"""
+def generate_turkish_text(prompt, max_length=300):
+    """Türkçe metin üretme fonksiyonu - geliştirilmiş kalite kontrollü versiyon"""
     try:
         inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
         
-        # Üretim parametreleri: daha üretken ve tutarlı yanıtlar için ayarlandı
+        # Parametreler - daha tutarlı ve anlamlı yanıtlar için optimize edildi
         output = text_model.generate(
             inputs["input_ids"], 
             max_length=max_length, 
-            num_return_sequences=1,
+            num_return_sequences=3,  # Birden fazla yanıt üret, en iyisini seç
             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
+            temperature=0.75,  # Daha tutarlı yanıtlar için düşürüldü 
+            top_p=0.88,        # Daha az rastgele, daha anlamlı
+            top_k=50,          # Daha az seçenek, daha tutarlı
+            repetition_penalty=1.3,  # Tekrarları daha sert cezalandır
+            no_repeat_ngram_size=3,  # 3 kelime tekrarını engelle
+            num_beam_groups=3,  # Çeşitlilik için beam grupları
+            diversity_penalty=1.0,  # Çeşitlilik için
             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)
+        # Birden fazla yanıt üretildi, en anlamlı olanı seç
+        best_response = ""
+        best_score = 0
         
-        # 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:]
+        for i in range(min(3, len(output))):
+            candidate = tokenizer.decode(output[i], skip_special_tokens=True)
             
-            # 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 - iyileştirilmiş hata yönetimi"""
-    try:
-        if not text or len(text.strip()) < 1:
-            return None
+            # Prompt'tan sonraki kısmı al
+            if prompt in candidate:
+                candidate = candidate[len(prompt):].strip()
             
-        # 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)
+            # Temizlik işlemleri
+            candidate = clean_response(candidate)
             
-        await communicate.save(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 - hata yönetimi eklenmiş"""
-    try:
-        if not text or len(text.strip()) < 1:
-            print("Ses oluşturulamadı: Metin boş")
-            return None
+            # Yanıt kalitesini ölç
+            score = score_response_quality(candidate)
             
-        # Metni normalize et
-        text = normalize_text(text)
+            if score > best_score:
+                best_score = score
+                best_response = candidate
         
-        # Async işlemi çalıştır
-        loop = asyncio.new_event_loop()
-        asyncio.set_event_loop(loop)
-        result = loop.run_until_complete(create_speech_async(text))
-        loop.close()
+        # En iyi yanıt çok kısaysa, tekrar dene
+        if len(best_response) < 20 and best_score < 0.5:
+            print("Yanıt kalitesi düşük, tekrar deneniyor...")
+            # Farklı sıcaklık parametresi ile tekrar dene
+            return generate_turkish_text(prompt + " Lütfen detaylı yanıt ver.", max_length)
         
-        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"
+        print(f"En iyi yanıt kalite skoru: {best_score:.2f}")
+        return best_response
         
     except Exception as e:
-        print(f"Ses oluşturma hatası: {str(e)}")
-        # Boş ses dosyası oluştur
-        with open("empty.mp3", "wb") as f:
-            f.write(b"")
-        return "empty.mp3"
-
-def get_appropriate_expert_recommendations(text, emotion, score):
-    """Kullanıcının durumuna uygun uzman önerileri seçer"""
-    text_lower = text.lower()
+        print(f"Metin üretme hatası: {str(e)}")
+        return "Şu anda yanıt üretirken bir sorun oluştu. Lütfen daha sonra tekrar deneyin."
+
+def clean_response(text):
+    """Yanıtı temizle ve kalitesini artır"""
+    # HTML/CSS etiketlerini temizle
+    text = re.sub(r'\[/?vc_\w+\]', '', text)
     
-    # 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"
+    # Diğer potansiyel bozuk formatları temizle
+    text = re.sub(r'<.*?>', '', text)
     
-    # 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
+    # Çoklu boşlukları temizle
+    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
     
-    # Uygun bir kategori bulunamazsa boş liste döndür
-    return []
-
-def format_recommendations(recommendations):
-    """Önerileri okunabilir formatta biçimlendirir"""
-    if not recommendations:
-        return ""
+    # Sistem talimatlarını temizle - genişletilmiş ve daha kapsamlı 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'cevabımda:',
+        r'[0-9]\. .*?:', r'yanıtı:', r'kişinin mesajı:', r'yapmalısın:',
+        r'Şunları yapmalısın:', r'Şöyle cevap ver:', r'Böyle cevap ver:',
+        r'Adımlar:', r'Şunları yap:', r'Bu kişiye .*? olarak:',
+        r'Ona bir .*? olarak:', r'Bir .*? olarak yanıt veriyorum:',
+        r'Sana .*? olarak yanıt veriyorum:'
+    ]
+    
+    for pattern in patterns_to_clean:
+        text = re.sub(pattern, '', text, flags=re.IGNORECASE)
+    
+    # Maddeli liste yapıları kaldır
+    text = re.sub(r'^\s*[\*\-\•]\s*', '', text, flags=re.MULTILINE)
+    
+    # Başlangıç klişelerini kaldır
+    cliche_starts = [
+        "Anlıyorum", "Anladım", "Seni anlıyorum", "Seni çok iyi anlıyorum",
+        "Üzgünüm", "Üzüldüm", "Haklısın", "Kesinlikle haklısın",
+        "Merhaba", "Selam", "Öncelikle", "İşte", "Tabii"
+    ]
+    
+    for start in cliche_starts:
+        if text.startswith(start):
+            text = text[len(start):].strip()
+            # Noktalama kaldır
+            if text and text[0] in [',', '.', ':', ';', '!']:
+                text = text[1:].strip()
     
-    result = "\n\n**İşte sana yardımcı olabilecek birkaç öneri:**\n\n"
+    # Son temizleme
+    text = re.sub(r'\s+', ' ', text).strip()
     
-    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"
+    # İlk harfi büyük, son noktalama işareti kontrolü
+    if text:
+        # İlk harf büyük
+        text = text[0].upper() + text[1:]
+        
+        # Son karakter noktalama işareti değilse, nokta ekle
+        if not text[-1] in ['.', '!', '?']:
+            text += '.'
     
-    return result
+    return text
 
-def get_personality_profile(text=None, emotion=None):
-    """Kullanıcının durum ve ifadesine göre en uygun kişilik profilini seç"""
+def score_response_quality(text):
+    """Yanıt kalitesini değerlendir"""
+    score = 0.5  # Başlangıç skoru
+    
+    # Uzunluk - çok kısa veya çok uzun olmamalı
+    length = len(text)
+    if 20 <= length <= 300:
+        score += 0.2
+    elif length < 20:
+        score -= 0.3
+    
+    # Tekrar eden kelime veya ifadeler
+    words = text.lower().split()
+    unique_words = set(words)
+    word_variety = len(unique_words) / len(words) if words else 0
+    
+    if word_variety > 0.7:  # Yüksek çeşitlilik
+        score += 0.15
+    elif word_variety < 0.5:  # Düşük çeşitlilik
+        score -= 0.2
+    
+    # Kopya-yapıştır yapılar
+    if any(text.count(phrase) > 1 for phrase in [word for word in words if len(word) > 5]):
+        score -= 0.15
+    
+    # Konu bütünlüğü - noktalama işaretleri ile cümle yapısını kontrol et
+    sentences = re.split(r'[.!?]', text)
+    if 2 <= len(sentences) <= 5:
+        score += 0.1
+    
+    # Klişe veya genel ifadeler - samimiyeti azaltır
+    cliches = [
+        "her şey güzel olacak", "sorunlar geçici", "mutlu olmaya bak",
+        "hayat kısa", "kendine iyi bak", "herkesin sorunları var",
+        "zaman her şeyin ilacı", "yarın başka bir gün"
+    ]
     
-    # Eğer metin veya duygu belirtilmediyse varsayılan kişilik kullan
-    if not text or not emotion:
-        return PERSONALITY_PROFILES[DEFAULT_PERSONALITY]
+    if any(cliche in text.lower() for cliche in cliches):
+        score -= 0.1
     
-    text_lower = text.lower()
+    # Daha semantik ve spesifik ifadeler kullanma
+    specific_phrases = [
+        "hissettiğin", "yaşadığın", "deneyimin", "düşüncelerin",
+        "gelecek", "geçmiş", "bugün", "yarın", "adım", "strateji",
+        "önerim", "deneyebilirsin", "hatırla", "unutma", "farket"
+    ]
     
-    # 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]
+    if any(phrase in text.lower() for phrase in specific_phrases):
+        score += 0.2
+    
+    return min(1.0, max(0.0, score))  # 0 ile 1 arasında sınırla
 
 def create_better_prompts(text, label, score):
-    """Daha samimi, dostça ve arkadaşça promptlar oluştur - Genişletilmiş versiyon"""
+    """Daha samimi, dostça ve arkadaşça promptlar oluştur - Kalite odaklı versiyon"""
     
     # Metni normalize et
     text = normalize_text(text)
@@ -556,9 +515,20 @@ def create_better_prompts(text, label, score):
     emotion, _ = detect_emotion_from_text(text, label, score)
     personality = get_personality_profile(text, emotion)
     
+    # Ortak kılavuz ilkeler - kaliteli ve kişiselleştirilmiş yanıtlar için
+    common_guide = f"""Önemli: Verdiğin yanıt tamamen doğal, samimi ve içten olmalı. Yapay ve genelgeçer ifadelerden, klişelerden kaçın. 
+Bu kişinin mesajına özel bir yanıt oluştur, başka birine yazılmış gibi olmasın.
+Kısa, öz ve ÇOKLU boşluklar/satır atlamalar olmadan yanıt ver.
+Asla şablonlar veya listeler kullanma.
+Mesajın özüne odaklan ve gerçekten yardımcı olmaya çalış.
+Şu konu ve duygular üzerine odaklan: '{text}'
+"""
+    
     # 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.
+        return f"""{personality['prompt_prefix']}
+{common_guide}
+Bu kişi sana bir soru sormuş veya bir istekte bulunmuş. Ona bir {', '.join(personality['qualities'])} olarak cevap ver.
 
 Kişinin mesajı: '{text}'
 
@@ -567,62 +537,46 @@ Yanıt:"""
     # Duygu durumuna göre prompt oluştur - daha detaylı şekilde ve kişilik özelliklerine göre
     if label == "NEGATIVE":
         if score > 0.85:  # Çok olumsuz
-            prompt = f"""{personality['prompt_prefix']}Kişi çok üzgün ve olumsuz bir durumda: '{text}'
+            prompt = f"""{personality['prompt_prefix']}
+{common_guide}
+Kişi çok üzgün ve zor bir durumda. '{text}' ifadesinden anlaşıldığı üzere duygusal destek ve anlayışa ihtiyacı var.
 
-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
+Ona bir {', '.join(personality['qualities'])} olarak yardım et. Standart tavsiyeler vermek yerine, onun özgün durumuna ve duygularına odaklan. 
+Örnek cevap tarzı: '{personality['example']}'
 
 Yanıt:"""
         else:  # Orta derecede olumsuz
-            prompt = f"""{personality['prompt_prefix']}Kişi biraz moral bozukluğu yaşıyor: '{text}'
+            prompt = f"""{personality['prompt_prefix']}
+{common_guide}
+Kişi biraz olumsuz hissediyor. '{text}' ifadesinden anlaşıldığı üzere bazı zorluklar yaşıyor olabilir.
 
-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
+Ona bir {', '.join(personality['qualities'])} olarak anlayış göster. Basmakalıp tavsiyeler vermek yerine, durumuna özel yaklaşımlar düşün.
+Örnek cevap tarzı: '{personality['example']}'
 
 Yanıt:"""
     elif label == "POSITIVE" and score < 0.6:  # Hafif olumlu
-        prompt = f"""{personality['prompt_prefix']}Kişi olumlu ama motivasyona ihtiyacı var: '{text}'
+        prompt = f"""{personality['prompt_prefix']}
+{common_guide}
+Kişi olumlu ama daha fazla motivasyona ihtiyacı var. '{text}' ifadesinden anlaşıldığı üzere iyi bir durumda ama daha iyiye gitmek istiyor olabilir.
 
-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
+Ona bir {', '.join(personality['qualities'])} olarak enerji ver. Klişelerden kaçın ve onun bu olumlu enerjisini nasıl sürdüreceğine dair özgün fikirler sun.
+Örnek cevap tarzı: '{personality['example']}'
 
 Yanıt:"""
     else:  # Çok olumlu
-        prompt = f"""{personality['prompt_prefix']}Kişi çok mutlu ve coşkulu: '{text}'
+        prompt = f"""{personality['prompt_prefix']}
+{common_guide}
+Kişi çok mutlu ve coşkulu. '{text}' ifadesinden anlaşıldığı üzere harika bir durum veya başarı yaşamış olabilir.
 
-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
+Ona bir {', '.join(personality['qualities'])} olarak bu mutluluğu paylaş. Sıradan tebrikler yerine, bu özel anın nasıl daha anlamlı olabileceğine dair düşünceler ekle.
+Örnek cevap tarzı: '{personality['example']}'
 
 Yanıt:"""
     
     return prompt
 
 def process_input(text, personality_choice=None):
-    """Kullanıcı girdisini işle - geliştirilmiş, kapsamlı versiyon"""
+    """Kullanıcı girdisini işle - Geliştirilmiş yanıt kalitesi"""
     start_time = time.time()
     
     try:
@@ -661,27 +615,34 @@ def process_input(text, personality_choice=None):
         # Geliştirilmiş promptlar oluştur
         prompt = create_better_prompts(text, label, score)
         
-        # Türkçe metin üret - kişiliğe göre ayarlanmış parametrelerle
+        # Türkçe metin üret - kalite kontrolü ile
         print("Metin üretiliyor...")
-        response = generate_turkish_text(prompt, max_length=300)
+        response = generate_turkish_text(prompt, max_length=350)
         
-        # 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)
-            shortened_response = ""
-            for sentence in sentences:
-                if len(shortened_response) + len(sentence) <= 350:
-                    shortened_response += sentence + " "
-                else:
-                    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
+        # Eğer yanıt üretilemediyse veya çok kısaysa
+        if not response or len(response) < 10:
+            # Daha basit bir prompt ile tekrar dene
+            simple_prompt = f"Şu konuda yardımcı ve dost cevap ver: '{text}'"
+            response = generate_turkish_text(simple_prompt, max_length=200)
+            
+            if not response or len(response) < 10:
+                response = "Üzgünüm, şu anda anlamlı bir yanıt üretirken sorun yaşıyorum. Lütfen mesajınızı farklı bir şekilde ifade ederek tekrar deneyin."
+        
+        # Son temizlik ve kalite kontrolü
+        response = clean_response(response)
+        
+        # Yanıt kalitesi çok düşükse, yedek yanıtlar kullan
+        if score_response_quality(response) < 0.4:
+            fallback_responses = [
+                f"Mesajını aldım. '{text}' konusunda seninle tamamen aynı fikirdeyim. Bunu biraz daha açabilir misin?",
+                f"'{text}' hakkında ne hissettiğini anlıyorum. Bu konuda daha fazla konuşmak ister misin?",
+                f"Bu durumu yaşamak gerçekten zor olmalı. Seninle daha fazla konuşmak ve nasıl yardımcı olabileceğimi bulmak isterim.",
+                f"Düşüncelerini paylaştığın için teşekkür ederim. Bu konuda seni daha iyi anlamak istiyorum. Detaylı anlatır mısın?"
+            ]
+            response = random.choice(fallback_responses)
+        
+        # Uzman önerileri ekle - belirli şartlara göre ve kalite kontrolü ile
+        if label == "NEGATIVE" and score > 0.7 and random.random() < 0.6:  # %60 ihtimalle olumsuz durumlarda öneri ekle
             recommendations = get_appropriate_expert_recommendations(text, emotion, score)
             if recommendations:
                 formatted_recs = format_recommendations(recommendations)
@@ -689,7 +650,7 @@ def process_input(text, personality_choice=None):
                     response += formatted_recs
         
         # Emoji ekle - duygu durumuna göre
-        if random.random() < 0.7:  # %70 ihtimalle emoji ekle
+        if random.random() < 0.5:  # %50 ihtimalle emoji ekle (fazla emoji kullanımı azaltıldı)
             response = add_emojis(response, emotion, emoji_count)
         
         print(f"Üretilen yanıt: {response[:50]}...")