Update app.py

app.py

@@ -17,6 +17,7 @@ model = AutoModelForMaskedLM.from_pretrained("Hamda/test-1-finetuned-AraBART")
 
 #@st.cache
 if (st.button('بحث', disabled=False)):
+    start = time()
     def next_word(text, pipe):
         res_dict= {  
           'الكلمة المقترحة':[],
@@ -34,8 +35,10 @@ if (st.button('بحث', disabled=False)):
     df = pd.DataFrame.from_dict(dict_next_words)
     df.reset_index(drop=True, inplace=True)
     st.dataframe(df)
-        
-if (st.button('استعمال الرسم البياني', disabled=False)):
+    finish = time()  
+    
+if (st.checkbox('الاستعانة بالرسم البياني', value=False)):
+#if (st.button('استعمال الرسم البياني', disabled=False)):
     
     VocMap = './voc.csv'
     ScoreMap = './BM25.csv'
@@ -78,8 +81,6 @@ if (st.button('استعمال الرسم البياني', disabled=False)):
             key  = df3.loc[nc].values[0]
             tmt[key] = score
         return tmt
-         
-            
     tmt = compute_score(L, id_list)    
     exp_terms = []
     t_li = tmt.values()
@@ -97,9 +98,17 @@ if (st.button('استعمال الرسم البياني', disabled=False)):
     res_df = pd.DataFrame.from_dict(dict_res)
     res_df.index += 1
     st.dataframe(res_df)
+    
     b = time()
+    
     exec_time = (b-a)
-    st.write(f'{len(id_list)} :عدد الكلمات في المدخل')
-    st.write(f'{exec_time} :الوقت المستغرق باستعمال الرسم البياني')
+    exec_time = (finish-start)
+    
+st.write(f'كلمات {len(id_list) } :عدد الكلمات في المدخل')
+    
+st.write(f'ثانية {str(exec_time)[:2] } :الوقت المستغرق باستعمال النموذج اللغوي')
+if (st.checkbox('الاستعانة بالرسم البياني', value=False)):  
+    st.write(f'ثانية {str(exec_time)[:2] } :الوقت المستغرق باستعمال الرسم البياني')
+    
 
 #st.table(df)