Create app.py

app.py

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+from transformers import pipeline # <- Simplifica o uso de modelos pre-treinados
+
+def sentiment_analysis(input_user):
+    '''
+    Essa função recolhe a mensagem do
+    user e retorna o sentimento (positivo/negativo).
+    '''
+
+    # Definir tarefa de classificação
+    pipe = pipeline("sentiment-analysis") # <- Modelo pode ser personalizado
+
+    response = pipe(input_user) # <- Mensagem para ser avaliada
+
+    for r in response:
+        return (r['label'])
+    
+
+!pip install -q gradio;
+
+# Importar Gradio
+import gradio as gr
+
+# Criação da interface
+interface = gr.Interface(fn=sentiment_analysis, # <- Função que retorna classificação do texto
+                          inputs=[gr.Textbox(label="Mensagem", placeholder="Mensagem")], # <- Campo de texto
+                          outputs=gr.Textbox(label="Classificação"), # <- Resposta
+                          title="Sentiment-Analysis" 
+                          )
+# Run
+interface.launch(share=True)