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import gradio as gr
import pandas as pd
from transformers import pipeline
from collections import Counter
import re
# Configurar el clasificador de sentimientos multilingüe
classifier = pipeline(task="zero-shot-classification", model="facebook/bart-large-mnli")
# Función para analizar los sentimientos de una lista de textos
def analyze_sentiments(texts):
if not texts:
return "0.0%", "0.0%", "0.0%", [] # Manejar el caso donde no hay textos para analizar
positive, negative, neutral = 0, 0, 0
all_words = []
for text in texts:
results = classifier(text, ["positive", "negative", "neutral"], multi_label=True)
mx = max(results['scores'])
ind = results['scores'].index(mx)
result = results['labels'][ind]
if result == "positive":
positive += 1
elif result == "negative":
negative += 1
else:
neutral += 1
# Procesar palabras del texto
words = re.findall(r'\w+', text.lower())
all_words.extend(words)
total = len(texts)
positive_percent = round((positive / total) * 100, 1)
negative_percent = round((negative / total) * 100, 1)
neutral_percent = round((neutral / total) * 100, 1)
# Contar las palabras más comunes
word_counts = Counter(all_words)
most_common_words = word_counts.most_common(10) # Obtener las 10 palabras más comunes
return f"{positive_percent}%", f"{negative_percent}%", f"{neutral_percent}%", most_common_words
# Función para cargar el archivo CSV y analizar los primeros 100 comentarios
def analyze_sentiment_from_csv(file):
try:
df = pd.read_csv(file.name)
if 'content' not in df.columns:
raise ValueError("El archivo CSV no contiene una columna 'content'")
texts = df['content'].head(100).tolist() # Tomar solo los primeros 100 comentarios
return analyze_sentiments(texts)
except pd.errors.ParserError as e:
return f"Error al analizar el archivo CSV: {e}", "", "", []
except Exception as e:
return f"Error inesperado: {e}", "", "", []
# Configurar la interfaz de Gradio
demo = gr.Interface(
fn=analyze_sentiment_from_csv,
inputs=gr.File(file_count="single", label="Sube tu archivo CSV"), # Permitir la carga del archivo CSV
outputs=[
gr.Textbox(label="Porcentaje Positivo"),
gr.Textbox(label="Porcentaje Negativo"),
gr.Textbox(label="Porcentaje Neutro"),
gr.Textbox(label="Palabras Más Usadas")
],
title="Analizador de Sentimientos V.2",
description="Porcentaje de comentarios positivos, negativos y neutrales, y palabras más usadas"
)
demo.launch(share=True)
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