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@@ -1,12 +1,22 @@
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from transformers import pipeline
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import gradio as gr
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model_name = 'pysentimiento/robertuito-sentiment-analysis'
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7 |
classifier = pipeline("text-classification", model=model_name)
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def classify_text(text):
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result = classifier(text)[0]['label']
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11 |
if result == "POS":
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return "Positivo"
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@@ -15,7 +25,7 @@ def classify_text(text):
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else:
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return "Neutro"
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#
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input_text = gr.inputs.Textbox(label="Texto a clasificar")
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output_text = gr.outputs.Textbox(label="Sentimiento")
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+
# Importa librerias
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2 |
from transformers import pipeline
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3 |
import gradio as gr
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4 |
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5 |
+
# Inicializa Modelo de Clasificaci贸n de Sentimientos
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6 |
model_name = 'pysentimiento/robertuito-sentiment-analysis'
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7 |
classifier = pipeline("text-classification", model=model_name)
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8 |
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9 |
def classify_text(text):
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10 |
+
"""
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+
Clasifica un texto como positivo, negativo o neutro utilizando un clasificador.
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12 |
+
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+
Args:
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+
text (str): El texto a clasificar.
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+
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+
Returns:
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17 |
+
str: La clasificaci贸n del texto, que puede ser "Positivo", "Negativo" o "Neutro".
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18 |
+
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19 |
+
"""
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20 |
result = classifier(text)[0]['label']
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21 |
if result == "POS":
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22 |
return "Positivo"
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25 |
else:
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26 |
return "Neutro"
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27 |
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28 |
+
# Crea Interfaz Gradio
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29 |
input_text = gr.inputs.Textbox(label="Texto a clasificar")
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30 |
output_text = gr.outputs.Textbox(label="Sentimiento")
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31 |
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