app.py

# import pandas as pd
# import streamlit as st
# from transformers import pipeline
# from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, balanced_accuracy_score

# # Charger le modèle pré-entraîné
# classifier_model = "morit/french_xlm_xnli"
import pandas as pd
import streamlit as st
from transformers import pipeline
from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_score, recall_score, f1_score, balanced_accuracy_score

# Charger le modèle pré-entraîné
classifier_model = "morit/french_xlm_xnli"
classifier = pipeline("zero-shot-classification", model=classifier_model)

# Charger les données depuis le fichier CSV
df = pd.read_csv("fic.csv", sep=";")
# Récupérer les commentaires en liste
comments = df["text"].tolist()

# Afficher l'entête
st.header("Analyse de Texte")

# Créer une selectbox pour choisir un commentaire
selected_comment = st.selectbox("Veuillez sélectionner un commentaire", comments)

# Afficher le commentaire sélectionné dans l'input text
text = st.text_area('Entrer le texte à analyser', value=selected_comment)

# Labels candidats pour la classification
candidate_labels = [1, 0]

# Modèle de phrase pour la formation de l'hypothèse
hypothesis_template = "Cet exemple est un  {}."

# Ajouter un bouton pour déclencher l'analyse
if st.button("Analyser le texte"):
    if text and candidate_labels:
        result = classifier(text, candidate_labels, hypothesis_template=hypothesis_template)
        
        if result['labels'][0] == 1:
            st.info(f"Résultat: commentaire positif avec une confiance de {result['scores'][0]*100:.2f}%")
        if result['labels'][0] == 0:
            st.info(f"Résultat: commentaire négatif avec une confiance de {result['scores'][0]*100:.2f}%")
    else:
        st.write("Veuillez entrer du texte pour l'analyse.")

    # Calculer les métriques de performance (vous devez ajuster ces lignes selon votre tâche)
    inputs = df["text"].tolist()
    true_labels = df["label"].tolist()
    predictions = classifier(inputs, candidate_labels, hypothesis_template=hypothesis_template)
    predicted_labels = [result['labels'][0] for result in predictions]

    accuracy = accuracy_score(true_labels, predicted_labels)
    precision = precision_score(true_labels, predicted_labels, average='binary')
    recall = recall_score(true_labels, predicted_labels, average='binary')
    f1 = f1_score(true_labels, predicted_labels, average='binary')
    balanced_accuracy = balanced_accuracy_score(true_labels, predicted_labels)

    # Afficher les métriques sous forme de tableau
    st.header("Métriques de Performance")
    st.subheader("Elles sont evaluées sur des données labelisés")
    metrics_df = pd.DataFrame({
        "Métrique": ["Accuracy", "Precision", "Recall", "F1-score", "Balanced Accuracy"],
        "Valeur": [accuracy, precision, recall, f1, balanced_accuracy]
    })
    st.table(metrics_df)
    
    st.markdown("Accuracy c'est  le ratio d'instances correctement predites surle ratio total")
    st.markdown("Precision c'est le Pourcentage de bonnes predictions positives sur le nombre de positifs")
    st.markdown("Rappel c'est le Pourcentage de bonnes predictions positives sur le total")
    st.markdown("f1-score est la Moyenne de la precision et du rappel")
    st.markdown("Balanced-Accuracy est la Moyenne des taux de vrais positifs pour chaque classe")