Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,43 @@
+import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+
+# Load your fine-tuned Bangla BERT model
+model = pipeline(task="sentiment-analysis", model="skl25/banglabert-sentiment")
+
+# Gradio interface function
+def predict_sentiment(text):
+    result = model(text)
+    sentiment = result[0]['label']
+    if sentiment == 1:
+      return "Positive"
+    elif sentiment == "2":
+      return "Negative"
+    else:
+      return "Neutral"
+
+# Predefined examples
+predefined_examples = [
+    "গবেষণার কাজে আমাদের সাহায্য করার জন্য রাইজকে অসংখ্য ধন্যবাদ",
+              "আমি বুয়েট এনএলপি এর হাগিং ফেস মডেলগুলি ব্যবহার করতে ভালোবাসি!",
+              "এই বইটি বিজ্ঞান ও প্রযুক্তির সমৃদ্ধি সম্পর্কে বিস্তারিত জ্ঞান প্রদান করে।",
+              "আমি খুব কষ্ট পাচ্ছি", "মডেলটি সঠিকভাবে অনুভূতি ধরতে ব্যর্থ হয়েছে।",
+    "আমার জীবন এখন একটি অস্বাভাবিক দুঃখে ভরা আছে।",
+              "এই বিষয়ে আমার কোন অভিজ্ঞতা নেই।",
+              "আমি এই ব্যাপারে কিছুই জানি না",
+    "আমি এই বইটি ভালোভাবে পড়তে পাচ্ছি",
+    "এটি একটি অসাধারণ অভিজ্ঞতা ছিল",
+    "আমার মনে হয় এই ফিল্মটি পুরস্কৃত হওয়া উচিত"
+]
+
+# Create Gradio interface with predefined examples
+iface = gr.Interface(
+    fn=predict_sentiment,
+    inputs=gr.Textbox(label="Text"),
+    outputs="text",
+    live=False,
+    examples=predefined_examples,
+    title="Sentiment Analysis"
+)
+
+# Launch the interface
+iface.launch(inline=False)