| from transformers import pipeline | |
| import gradio as gr | |
| classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base-sentiment") | |
| def sentiment_analysis(message, history): | |
| """ | |
| Funci贸n 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(""" | |
| # An谩lisis de Sentimientos | |
| Esta aplicaci贸n 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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| Demostraci贸n de An谩lisis de Sentimientos usando el modelo de [CardiffNLP](https://huggingface.co/cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base-sentiment). | |
| Desarrollado con 鉂わ笍 por [@srjosueaaron](https://www.instagram.com/srjosueaaron/). | |
| """) | |
| if __name__ == "__main__": | |
| demo.launch() | |