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import gradio as gr | |
from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification | |
# Carregar o tokenizer e o modelo pré-treinado RoBERTa para análise de sentimentos | |
model_name = "cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment" | |
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) | |
model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name) | |
# Criar um pipeline de análise de sentimentos | |
sentiment_classifier = pipeline("sentiment-analysis", model=model, tokenizer=tokenizer) | |
# Mapeamento de rótulos | |
label_mapping = { | |
"LABEL_0": "negativo", | |
"LABEL_1": "neutro", | |
"LABEL_2": "positivo" | |
} | |
# Definir a função para a interface do Gradio | |
def analyze_sentiment(text): | |
result = sentiment_classifier(text) | |
formatted_result = {} | |
for item in result: | |
label = label_mapping.get(item['label'], item['label']) | |
score = f"{item['score']:.3f}".replace(".", ",") | |
formatted_result[label] = score | |
return formatted_result | |
# Criar a interface do Gradio | |
iface = gr.Interface( | |
fn=analyze_sentiment, | |
inputs="text", | |
outputs="json", | |
title="Análise de Sentimento com RoBERTa", | |
description="Digite um texto para analisar seu sentimento." | |
) | |
# Lançar a interface do Gradio | |
iface.launch() | |