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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("""
-    ---
-    ### Conéctate conmigo:
-    [![Instagram](https://img.shields.io/badge/Instagram-E4405F?style=for-the-badge&logo=instagram&logoColor=white)](https://www.instagram.com/srjosueaaron/)
-    [![TikTok](https://img.shields.io/badge/TikTok-000000?style=for-the-badge&logo=tiktok&logoColor=white)](https://www.tiktok.com/@srjosueaaron)
-    [![YouTube](https://img.shields.io/badge/YouTube-FF0000?style=for-the-badge&logo=youtube&logoColor=white)](https://www.youtube.com/@srjosueaaron)
-    
-    ---
-    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()
+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("""
+    ---
+    ### Conéctate conmigo:
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+    [TikTok 🎵](https://www.tiktok.com/@srjosueaaron)
+    [YouTube 🎬](https://www.youtube.com/@srjosueaaron)
+
+    ---
+    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/).
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+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch()