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""" | |
from transformers import pipeline | |
import gradio as gr | |
import torch | |
pipe = pipeline('sentiment-analysis') | |
def get_sentiment(input_text): | |
return pipe(input_text) | |
app_examples = [ | |
['Não estou em minha melhor versão'], | |
['Relaxado como nunca'], | |
['Tentando relaxar, porém preocupado '] | |
] | |
inputs = [ | |
gr.Textbox(value=app_examples[0][0]), | |
] | |
iface = gr.Interface(fn=get_sentiment, | |
inputs=inputs, | |
outputs=["text"], | |
title='Sentiment Analysis', | |
description='Obtenha o sentimento do texto digitado 😄|😠', | |
examples= app_examples, | |
theme="gradio/monochrome" | |
) | |
iface.launch() | |
""" | |
from transformers import pipeline | |
import gradio as gr | |
import torch | |
from pysentimiento import create_analyzer | |
analyzer = create_analyzer(task="sentiment", lang="pt") | |
def get_sentiment(input_text): | |
prever = analyzer.predict([input_text]) | |
return prever | |
app_examples = [ | |
['A comunicação ineficaz entre as equipes dificultou o cumprimento dos prazos'], | |
['Só sei que nada sei'], | |
['Tentando relaxar, porém preocupado '] | |
] | |
inputs = [ | |
gr.Textbox(value=app_examples[0][0]), | |
] | |
iface = gr.Interface(fn=get_sentiment, | |
inputs=inputs, | |
outputs=["text"], | |
title='Sentiment Analysis', | |
description='Obtenha o sentimento do texto digitado 😄😶😠', | |
examples= app_examples, | |
theme="gradio/monochrome" | |
) | |
iface.launch() | |