Update app.py

app.py

@@ -1,14 +1,12 @@
-from fine_tuning import fine_tune_model  # fine_tuning.py'deki fonksiyonu içe aktar
-
+from fine_tuning import fine_tune_model  # Import the function from fine_tuning.py
 
 def clean_text_with_spacy(text):
-    # spaCy ile metni işlemeye başla
+    # Clean the text using spaCy
     doc = nlp(text)
-    # Stopwords'leri, noktalama işaretlerini dışla ve lemmatize et
     tokens = [token.lemma_.lower() for token in doc if not token.is_stop and not token.is_punct]
     return " ".join(tokens)
 
-# Prompts.txt dosyasından verileri okuma
+# Function to read prompts.txt file
 def read_prompts(file_path):
     input_texts = []
     target_texts = []
@@ -21,17 +19,14 @@ def read_prompts(file_path):
                 target_texts.append(line.replace("target:", "").strip())
     return input_texts, target_texts
 
-# Temizlenmiş metni modelinize göndermek için fonksiyon
+# Function to process input texts for fine-tuning
 def process_input_for_fine_tuning(input_texts, target_texts):
-    # Metni temizle
     cleaned_input_texts = [clean_text_with_spacy(text) for text in input_texts]
     cleaned_target_texts = [clean_text_with_spacy(text) for text in target_texts]
-    
-    # Temizlenmiş veriyi fine-tuning için göndermek
     fine_tune_model(cleaned_input_texts, cleaned_target_texts)
 
-# **prompts.txt** dosyasından veriyi okuma
+# Reading data from prompts.txt
 input_texts, target_texts = read_prompts("prompts.txt")
 
-# Temizlenmiş veriyi fine_tuning.py'ye göndermek için işlemi başlat
+# Initiating the fine-tuning process
 process_input_for_fine_tuning(input_texts, target_texts)