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://www.instagram.com/srjosueaaron/) [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/). """) if __name__ == "__main__": demo.launch()