update app.py

app.py

@@ -25,7 +25,7 @@ def predict_topic(text):
         encoding = tokenizer_topic(text, return_tensors='pt', truncation=True, padding=True, max_length=128)
         output = model_topic(**encoding)
         pred = torch.argmax(output.logits, dim=1).item()
-    topic_labels = ["Giảng viên", "Chương trình đào tạo", "Cơ sở vật chất", "Khác"]
+    topic_labels = ["Giảng viên", "Chương trình đào tạo", "Cơ sở vật chất", "Khác"] 
     return topic_labels[pred]  # Trả về nhãn chủ đề
 
 # Define a function to handle both predictions at once
@@ -37,10 +37,11 @@ def classify_sentiment_and_topic(text):
 # Create Gradio Interface
 iface = gr.Interface(
     fn=classify_sentiment_and_topic,
-    inputs=gr.Textbox(label="Enter text for Classification", placeholder="Type your text here..."),
-    outputs=[gr.Textbox(label="Sentiment Output"), gr.Textbox(label="Topic Output")],
-    title="Vietnamese students Feedback Corpus Classifier",
-    description="Classify the sentiment and topic of a given text into separate outputs."
+    inputs=gr.Textbox(label="Nhập văn bản để phân loại", placeholder="Gõ văn bản của bạn ở đây..."),
+    outputs=[gr.Textbox(label="Kết quả phân loại cảm xúc"), gr.Textbox(label="Kết quả phân loại chủ đề")],
+    layout="vertical",  # Thiết lập layout theo chiều dọc
+    title="Phân loại cảm xúc và chủ đề",
+    description="Phân loại cảm xúc (Tiêu cực, Trung lập, Tích cực) và chủ đề (Giảng viên, Chương trình đào tạo, Cơ sở vật chất, Khác) của văn bản."
 )
 
 # Launch the app