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 import gradio as gr
 
 # Positive Wörter laden
-positive = {}
+positive_woerter = {}
 with open("SentiWS_v2.0_Positive.txt", encoding="utf-8") as f:
-    for line in f:
-        parts = line.strip().split("\t")
-        if len(parts) >= 2:
-            wort = parts[0].split("\\")[0].lower()
-            score = float(parts[1])
-            positive[wort] = score
-            # Flexionsformen hinzufügen
-            if len(parts) > 2:
-                for form in parts[2].split(","):
-                    positive[form.lower()] = score
+    for zeile in f:
+        teile = zeile.strip().split("\t")
+        if len(teile) >= 2:
+            grundform = teile[0].split("\\")[0].lower()  # Grundform des Wortes
+            wert = float(teile[1])  # Positiver Wert
+            positive_woerter[grundform] = wert
+            # Wenn es gebeugte Formen gibt, auch hinzufügen
+            if len(teile) > 2:
+                for form in teile[2].split(","):
+                    positive_woerter[form.lower()] = wert
 
 # Negative Wörter laden
-negative = {}
+negative_woerter = {}
 with open("SentiWS_v2.0_Negative.txt", encoding="utf-8") as f:
-    for line in f:
-        parts = line.strip().split("\t")
-        if len(parts) >= 2:
-            wort = parts[0].split("\\")[0].lower()
-            score = float(parts[1])
-            negative[wort] = score
-            if len(parts) > 2:
-                for form in parts[2].split(","):
-                    negative[form.lower()] = score
-# Analysefunktion
-def analyze_sentiment(text):
-    words = text.lower().split()
-    pos_score = sum(positive.get(w, 0) for w in words)
-    neg_score = sum(negative.get(w, 0) for w in words)
-
-    if pos_score > abs(neg_score):
-        label = "✅ Positiv"
-    elif neg_score > abs(pos_score):
-        label = "❌ Negativ"
+    for zeile in f:
+        teile = zeile.strip().split("\t")
+        if len(teile) >= 2:
+            grundform = teile[0].split("\\")[0].lower()
+            wert = float(teile[1])
+            negative_woerter[grundform] = wert
+            if len(teile) > 2:
+                for form in teile[2].split(","):
+                    negative_woerter[form.lower()] = wert
+
+# Funktion zur Analyse
+def text_bewerten(text):
+    woerter = text.lower().split()
+    positiv_summe = sum(positive_woerter.get(w, 0) for w in woerter)
+    negativ_summe = sum(negative_woerter.get(w, 0) for w in woerter)
+
+    if positiv_summe > abs(negativ_summe):
+        return "✅ Positiv"
+    elif negativ_summe > abs(positiv_summe):
+        return "❌ Negativ"
     else:
-        label = "➖ Neutral"
+        return "➖ Neutral"
 
-    return {
-        "Ergebnis": label,
-        "Positiv-Score": round(pos_score, 4),
-        "Negativ-Score": round(neg_score, 4)
-    }
-
-# Gradio-Interface
+# Oberfläche mit Gradio
 with gr.Blocks() as demo:
-    gr.Markdown("# Textklassifikation mit SentiWS")
-    gr.Markdown("Gib einen Satz ein und erfahre, ob er positiv oder negativ klingt.")
+    gr.Markdown("# Textanalyse mit SentiWS")
+    gr.Markdown("Gib einen Satz ein und erfahre, ob er eher positiv, negativ oder neutral klingt.")
 
-    with gr.Row():
-        inp = gr.Textbox(label="Dein Text", placeholder="Schreibe hier...")
-        out = gr.Label(label="Analyse")
+    eingabe = gr.Textbox(label="Dein Text", placeholder="Schreibe hier...")
+    ausgabe = gr.Label(label="Ergebnis")
 
-    btn = gr.Button("Analysieren")
-    btn.click(analyze_sentiment, inputs=inp, outputs=out)
+    knopf = gr.Button("Analysieren")
+    knopf.click(text_bewerten, inputs=eingabe, outputs=ausgabe)
 
 demo.launch()