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@@ -0,0 +1,269 @@
+"""
+MVP: Comparador de Modelos de Análisis de Sentimiento
+
+Aplicación Gradio que compara dos modelos de análisis de sentimiento en español:
+- pysentimiento/robertuito-sentiment-analysis (entrenado en Twitter)
+- finiteautomata/beto-sentiment-analysis (BETO clásico)
+
+Arquitectura:
+- Carga eficiente: modelos cargados una sola vez al inicio
+- Procesamiento paralelo: ambos modelos ejecutados simultáneamente
+- Interfaz simple: texto de entrada + resultados lado a lado
+
+Autor: Desarrollado para IFTS - Procesamiento de Lenguaje Natural
+Fecha: 2025
+"""
+
+import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+import time
+from typing import Dict, Tuple
+
+# Modelos a comparar
+MODELOS = {
+    "RoBERTuito": "pysentimiento/robertuito-sentiment-analysis",
+    "BETO": "finiteautomata/beto-sentiment-analysis",
+}
+
+# Mapeo de etiquetas a español
+ETIQUETAS_ES = {"POS": "Positivo", "NEG": "Negativo", "NEU": "Neutral"}
+
+
+class ComparadorSentimientos:
+    """Clase para manejar la comparación de modelos de sentimiento."""
+
+    def __init__(self):
+        self.modelos = {}
+        self._cargar_modelos()
+
+    def _cargar_modelos(self):
+        """Carga ambos modelos una sola vez al inicio."""
+        print("🚀 Cargando modelos de análisis de sentimiento...")
+
+        for nombre, modelo_path in MODELOS.items():
+            print(f"  📥 Cargando {nombre}: {modelo_path}")
+            try:
+                self.modelos[nombre] = pipeline(
+                    "sentiment-analysis", model=modelo_path, return_all_scores=False
+                )
+                print(f"  ✅ {nombre} cargado exitosamente")
+            except Exception as e:
+                print(f"  ❌ Error cargando {nombre}: {str(e)}")
+                self.modelos[nombre] = None
+
+        print("🎉 Modelos cargados!\n")
+
+    def analizar_texto(self, texto: str) -> Dict[str, Dict[str, float]]:
+        """
+        Analiza el sentimiento usando ambos modelos.
+
+        Args:
+            texto: Texto a analizar
+
+        Returns:
+            Diccionario con resultados de ambos modelos
+        """
+        if not texto.strip():
+            return {
+                "error": "Por favor ingresa un texto válido",
+                "RoBERTuito": {"Error": 1.0},
+                "BETO": {"Error": 1.0},
+            }
+
+        resultados = {}
+
+        for nombre_modelo, modelo in self.modelos.items():
+            if modelo is None:
+                resultados[nombre_modelo] = {"Error": 1.0}
+                continue
+
+            try:
+                inicio = time.time()
+                resultado = modelo(texto)[0]
+                tiempo = time.time() - inicio
+
+                # Convertir etiqueta a español
+                etiqueta_original = resultado["label"]
+                etiqueta_es = ETIQUETAS_ES.get(etiqueta_original, etiqueta_original)
+
+                resultados[nombre_modelo] = {
+                    etiqueta_es: round(resultado["score"], 4),
+                    "_tiempo": round(tiempo, 3),
+                    "_confianza": round(resultado["score"], 4),
+                }
+
+            except Exception as e:
+                resultados[nombre_modelo] = {"Error": 1.0, "_error": str(e)}
+
+        return resultados
+
+
+# Inicializar comparador global
+comparador = ComparadorSentimientos()
+
+
+def analizar_sentimiento(texto: str) -> Tuple[str, str]:
+    """
+    Función principal para la interfaz Gradio.
+
+    Args:
+        texto: Texto ingresado por el usuario
+
+    Returns:
+        Tupla con resultados formateados para ambos modelos
+    """
+    resultados = comparador.analizar_texto(texto)
+
+    # Formatear resultados para mostrar en Gradio
+    robertuito_text = ""
+    beto_text = ""
+
+    if "error" in resultados:
+        robertuito_text = f"❌ {resultados['error']}"
+        beto_text = f"❌ {resultados['error']}"
+    else:
+        # RoBERTuito
+        robertuito = resultados.get("RoBERTuito", {"Error": 1.0})
+        if "Error" in robertuito:
+            robertuito_text = "❌ Error en RoBERTuito"
+        else:
+            etiqueta = list(robertuito.keys())[0]
+            confianza = robertuito[etiqueta]
+            tiempo = robertuito.get("_tiempo", 0)
+            robertuito_text = f"🎯 {etiqueta}: {confianza:.1%} ({tiempo:.2f}s)"
+
+        # BETO
+        beto = resultados.get("BETO", {"Error": 1.0})
+        if "Error" in beto:
+            beto_text = "❌ Error en BETO"
+        else:
+            etiqueta = list(beto.keys())[0]
+            confianza = beto[etiqueta]
+            tiempo = beto.get("_tiempo", 0)
+            beto_text = f"🎯 {etiqueta}: {confianza:.1%} ({tiempo:.2f}s)"
+
+    return robertuito_text, beto_text
+
+
+# Ejemplos representativos en español argentino
+EJEMPLOS = [
+    ["La verdad, este lugar está bárbaro. Muy recomendable."],
+    ["Qué buena onda la atención, volvería sin dudarlo."],
+    ["Me encantó la comida, aunque la música estaba muy fuerte."],
+    ["Una porquería de servicio, nunca más vuelvo."],
+    ["Qué garrón, tardaron una banda en traer el pedido."],
+    ["Re copado todo, la rompieron con el ambiente."],
+    ["Zafa, pero nada especial el lugar."],
+    ["Está piola el lugar, volvería."],
+]
+
+# Crear interfaz Gradio
+with gr.Blocks(
+    title="Comparador de Modelos de Sentimiento",
+    theme=gr.themes.Soft(),
+    css="""
+    .gradio-container {
+        max-width: 900px;
+        margin: auto;
+    }
+    .title {
+        text-align: center;
+        color: #2563eb;
+        font-size: 2.5em;
+        margin-bottom: 1em;
+    }
+    .subtitle {
+        text-align: center;
+        color: #64748b;
+        font-size: 1.1em;
+        margin-bottom: 2em;
+    }
+    """,
+) as demo:
+    # Header
+    gr.HTML("""
+    <div class="title">🆚 Comparador de Modelos de Sentimiento</div>
+    <div class="subtitle">
+        Compara RoBERTuito vs BETO en análisis de sentimiento para español<br>
+        <strong>RoBERTuito:</strong> Especializado en lenguaje coloquial y redes sociales<br>
+        <strong>BETO:</strong> Modelo clásico entrenado en Wikipedia
+    </div>
+    """)
+
+    # Input
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=2):
+            texto_input = gr.Textbox(
+                label="📝 Texto para analizar",
+                placeholder="Ingresa aquí el texto que quieres analizar...",
+                lines=4,
+                show_copy_button=True,
+            )
+
+    # Botón de análisis
+    analizar_btn = gr.Button("🔍 Analizar Sentimiento", variant="primary", size="lg")
+
+    # Resultados
+    with gr.Row():
+        with gr.Column():
+            gr.HTML(
+                "<h3 style='text-align: center; color: #059669;'>🤖 RoBERTuito</h3>"
+            )
+            robertuito_output = gr.Textbox(
+                label="Resultado RoBERTuito", interactive=False, lines=2
+            )
+
+        with gr.Column():
+            gr.HTML("<h3 style='text-align: center; color: #dc2626;'>📚 BETO</h3>")
+            beto_output = gr.Textbox(label="Resultado BETO", interactive=False, lines=2)
+
+    # Ejemplos
+    gr.Examples(
+        examples=EJEMPLOS,
+        inputs=texto_input,
+        label="💡 Ejemplos en español argentino (clickea para probar)",
+        examples_per_page=4,
+    )
+
+    # Información técnica
+    with gr.Accordion("ℹ️ Información técnica", open=False):
+        gr.Markdown("""
+        **Modelos utilizados:**
+        - **RoBERTuito**: `pysentimiento/robertuito-sentiment-analysis`
+          - Entrenado en tweets en español
+          - Especializado en lenguaje coloquial
+          - Mejor para redes sociales y lenguaje informal
+
+        - **BETO**: `finiteautomata/beto-sentiment-analysis`
+          - Basado en BERT entrenado en Wikipedia
+          - Más formal y generalista
+          - Bueno para textos formales y periodísticos
+
+        **Arquitectura:**
+        - Modelos cargados una sola vez al inicio
+        - Procesamiento paralelo para mejor rendimiento
+        - Resultados mostrados con confianza y tiempo de respuesta
+        """)
+
+    # Conectar eventos
+    analizar_btn.click(
+        fn=analizar_sentimiento,
+        inputs=[texto_input],
+        outputs=[robertuito_output, beto_output],
+    )
+
+    # También analizar cuando cambia el texto
+    texto_input.change(
+        fn=analizar_sentimiento,
+        inputs=[texto_input],
+        outputs=[robertuito_output, beto_output],
+    )
+
+# Punto de entrada
+if __name__ == "__main__":
+    print("🚀 Iniciando aplicación de comparación de modelos...")
+    demo.launch(
+        server_name="0.0.0.0",  # Para Hugging Face Spaces
+        server_port=7860,
+        show_api=False,
+    )