word_cloud.py

import pandas as pd
from wordcloud import WordCloud
import matplotlib.pyplot as plt
import arabic_reshaper
# Load the CSV file
from bidi.algorithm import get_display
from Preprocessing import doPreprocessingWordCloud
from nltk.corpus import stopwords

stops = set(stopwords.words("arabic"))
stopwords = {"،", "آض", "آمينَ", "آه", "آهاً", "آي", "أ", "أب", "أجل", "أجمع", "أخ", "أخذ", "أصبح", "أضحى",
             "أقبل", "أقل", "أكثر", "ألا", "أم", "أما", "أمامك", "أمامكَ", "أمسى", "أمّا", "أن", "أنا", "أنت",
             "أنتم", "أنتما", "أنتن", "أنتِ", "أنشأ", "أنّى", "أو", "أوشك", "أولئك", "أولئكم", "أولاء",
             "أولالك", "أوّهْ", "أي", "أيا", "أين", "أينما", "أيّ", "أَنَّ", "أََيُّ", "أُفٍّ", "إذ", "إذا",
             "إذاً", "إذما", "إذن", "إلى", "إليكم", "إليكما", "إليكنّ", "إليكَ", "إلَيْكَ", "إلّا", "إمّا",
             "إن", "إنّما", "إي", "إياك", "إياكم", "إياكما", "إياكن", "إيانا", "إياه", "إياها", "إياهم",
             "إياهما", "إياهن", "إياي", "إيهٍ", "إِنَّ", "ا", "ابتدأ", "اثر", "اجل", "احد", "اخرى", "اخلولق",
             "اذا", "اربعة", "ارتدّ", "استحال", "اطار", "اعادة", "اعلنت", "اف", "اكثر", "اكد", "الألاء",
             "الألى", "الا", "الاخيرة", "الان", "الاول", "الاولى", "التى", "التي", "الثاني", "الثانية",
             "الذاتي", "الذى", "الذي", "الذين", "السابق", "الف", "اللائي", "اللاتي", "اللتان", "اللتيا",
             "اللتين", "اللذان", "اللذين", "اللواتي", "الماضي", "المقبل", "الوقت", "الى", "اليوم", "اما",
             "امام", "امس", "ان", "انبرى", "انقلب", "انه", "انها", "او", "اول", "اي", "ايار", "ايام", "ايضا",
             "ب", "بات", "باسم", "بان", "بخٍ", "برس", "بسبب", "بسّ", "بشكل", "بضع", "بطآن", "بعد", "بعض", "بك",
             "بكم", "بكما", "بكن", "بل", "بلى", "بما", "بماذا", "بمن", "بن", "بنا", "به", "بها", "بي", "بيد",
             "بين", "بَسْ", "بَلْهَ", "بِئْسَ", "تانِ", "تانِك", "تبدّل", "تجاه", "تحوّل", "تلقاء", "تلك",
             "تلكم", "تلكما", "تم", "تينك", "تَيْنِ", "تِه", "تِي", "ثلاثة", "ثم", "ثمّ", "ثمّة", "ثُمَّ",
             "جعل", "جلل", "جميع", "جير", "حار", "حاشا", "حاليا", "حاي", "حتى", "حرى", "حسب", "حم", "حوالى",
             "حول", "حيث", "حيثما", "حين", "حيَّ", "حَبَّذَا", "حَتَّى", "حَذارِ", "خلا", "خلال", "دون",
             "دونك", "ذا", "ذات", "ذاك", "ذانك", "ذانِ", "ذلك", "ذلكم", "ذلكما", "ذلكن", "ذو", "ذوا", "ذواتا",
             "ذواتي", "ذيت", "ذينك", "ذَيْنِ", "ذِه", "ذِي", "راح", "رجع", "رويدك", "ريث", "رُبَّ", "زيارة",
             "سبحان", "سرعان", "سنة", "سنوات", "سوف", "سوى", "سَاءَ", "سَاءَمَا", "شبه", "شخصا", "شرع",
             "شَتَّانَ", "صار", "صباح", "صفر", "صهٍ", "صهْ", "ضد", "ضمن", "طاق", "طالما", "طفق", "طَق", "ظلّ",
             "عاد", "عام", "عاما", "عامة", "عدا", "عدة", "عدد", "عدم", "عسى", "عشر", "عشرة", "علق", "على",
             "عليك", "عليه", "عليها", "علًّ", "عن", "عند", "عندما", "عوض", "عين", "عَدَسْ", "عَمَّا", "غدا",
             "غير", "ـ", "ف", "فان", "فلان", "فو", "فى", "في", "فيم", "فيما", "فيه", "فيها", "قال", "قام",
             "قبل", "قد", "قطّ", "قلما", "قوة", "كأنّما", "كأين", "كأيّ", "كأيّن", "كاد", "كان", "كانت", "كذا",
             "كذلك", "كرب", "كل", "كلا", "كلاهما", "كلتا", "كلم", "كليكما", "كليهما", "كلّما", "كلَّا", "كم",
             "كما", "كي", "كيت", "كيف", "كيفما", "كَأَنَّ", "كِخ", "لئن", "لا", "لات", "لاسيما", "لدن", "لدى",
             "لعمر", "لقاء", "لك", "لكم", "لكما", "لكن", "لكنَّما", "لكي", "لكيلا", "للامم", "لم", "لما",
             "لمّا", "لن", "لنا", "له", "لها", "لو", "لوكالة", "لولا", "لوما", "لي", "لَسْتَ", "لَسْتُ",
             "والله","الله"
             }


# Define a function to generate word clouds
def generate_word_cloud(df, percentage):
    if percentage > 50:
        comments = df[df['prediction'] == 1]
    else:

        comments = df[df['prediction'] == 0]
    # Combine all comments into a single string
    text = ' '.join(comments['comment'].tolist())
    text = ' '.join([word for word in text.split() if word not in stops])
    text = ' '.join([word for word in text.split() if word not in stopwords])
    text = arabic_reshaper.reshape(text)
    text = get_display(text)
    text = doPreprocessingWordCloud(text)
    # Generate the word cloud
    wordcloud = WordCloud(width=800, height=800, background_color='white', font_path='DINNextLTArabic-Light.ttf').generate(text)
    image = wordcloud.to_image()
    return image