Update modules/sentiment.py

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+from transformers import pipeline
+import gradio as gr
+
+classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base-sentiment")
+
+def sentiment_analysis(message, history):
+    """
+    Función para analizar el sentimiento de un mensaje.
+    Retorna la etiqueta de sentimiento con su probabilidad.
+    """
+    result = classifier(message)
+    return f"Sentimiento : {result[0]['label']} (Probabilidad: {result[0]['score']:.2f})"
+
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("""
+    # Análisis de Sentimientos
+    Esta aplicación utiliza un modelo de Machine Learning para analizar el sentimiento de los mensajes ingresados. 
+    Puede detectar si un texto es positivo, negativo o neutral con su respectiva probabilidad.
+    """)
+    
+    chat = gr.ChatInterface(sentiment_analysis, type="messages")
+    
+    gr.Markdown("""
+    ---
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+    Demostración de Análisis de Sentimientos usando el modelo de [CardiffNLP](https://huggingface.co/cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base-sentiment).
+    
+    Desarrollado con ❤️ por [@srjosueaaron](https://www.instagram.com/srjosueaaron/).
+    """)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()