Update app.py

app.py

@@ -1,21 +1,25 @@
 import gradio as gr
 import pdfplumber
-import re
+from transformers import pipeline
+
+# Inicjalizacja modelu LayoutLM do ekstrakcji tekstu
+extractor = pipeline("ner", model="microsoft/layoutlmv3-base", aggregation_strategy="simple")
 
 def extract_seller(pdf_file):
     with pdfplumber.open(pdf_file) as pdf:
         text = "\n".join(page.extract_text() for page in pdf.pages if page.extract_text())
 
-    # Szukamy linii zawierającej "Sprzedawca"
-    pattern = r"(Sprzedawca[:\s]+)(.+)"
-    match = re.search(pattern, text, re.IGNORECASE)
+    # Przetwarzanie tekstu modelem NLP
+    entities = extractor(text)
+
+    seller_name = None
 
-    if match:
-        seller_name = match.group(2).strip()  # Pobiera nazwę firmy po "Sprzedawca:"
-    else:
-        seller_name = "Nie znaleziono"
+    for entity in entities:
+        if "ORG" in entity["entity_group"]:  # Szukamy nazw organizacji
+            seller_name = entity["word"]
+            break  # Pobieramy pierwszą wykrytą firmę jako sprzedawcę
 
-    return {"Sprzedawca": seller_name}
+    return {"Sprzedawca": seller_name if seller_name else "Nie znaleziono"}
 
 # Interfejs użytkownika w Hugging Face Spaces
 iface = gr.Interface(