Update app.py

app.py

@@ -31,16 +31,16 @@ def load_model(show_spinner=True):
     return yorum_model, tokenizer
 
 st.set_page_config(layout='wide', initial_sidebar_state='expanded')
-
-st.title("TC32 Multi-Class Text Classification")
-st.subheader('Model Loss and Accuracy')
+st.markdown("<h1 style='text-align: center;'>TC32 Multi-Class Text Classification</h1><h2>Model Loss and Accuracy</h2>", unsafe_allow_html=True)
+#st.title("TC32 Multi-Class Text Classification")
+#st.subheader('Model Loss and Accuracy')
 st.markdown("<br>", unsafe_allow_html=True)
 st.area_chart(chart_data, height=320)
 yorum_model, tokenizer = load_model()
 
-
-st.title("Sınıfı bulmak için bir şikayet girin. (Ctrl+Enter)")
-st.subheader("Enter complaint (in Turkish) to find the class.")
+st.markdown("<h1 style='text-align: center;'>Sınıfı bulmak için bir şikayet girin. (Ctrl+Enter)</h1><h2>Enter complaint (in Turkish) to find the class.</h2>", unsafe_allow_html=True)
+#st.title("Sınıfı bulmak için bir şikayet girin. (Ctrl+Enter)")
+#st.subheader("Enter complaint (in Turkish) to find the class.")
 #st.subheader("Şikayet")
 text = st.text_area("", "Bebeğim haftada bir kutu mama bitiriyor. Geçen hafta 135 tl'ye aldığım mama bugün 180 tl olmuş. Ben de artık aptamil almayacağım. Tüketici haklarına şikayet etmemiz gerekiyor. Yazıklar olsun.", height=285)
 
@@ -64,7 +64,6 @@ def make_prediction(model, processed_data, classes=['Alışveriş','Anne-Bebek',
     
     
 if text:
-    
     with st.spinner('Wait for it...'):
         processed_data = prepare_data(text, tokenizer)
         result = make_prediction(yorum_model, processed_data=processed_data)