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@@ -1,25 +1,16 @@
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- import spaces
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- import transformers
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  from transformers import pipeline
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  # Chargement du modèle de classification de sentiment
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-
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-
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-
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- @spaces.GPU
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-
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  classifier = pipeline("sentiment-analysis")
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13
  # Fonction pour prédire le sentiment d'un post
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-
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  def predict_sentiment(post):
16
  result = classifier(post)
17
  sentiment = result[0]['label']
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  return sentiment
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-
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  # Fonction de génération de texte basée sur le sentiment
22
-
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  def generate_response(prompt):
24
  sentiment = predict_sentiment(prompt)
25
  if sentiment == 'POSITIVE':
@@ -29,7 +20,5 @@ def generate_response(prompt):
29
  else:
30
  return "Merci pour vos commentaires."
31
 
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-
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-
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-
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-
 
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+ import gradio as gr
 
2
  from transformers import pipeline
3
 
4
  # Chargement du modèle de classification de sentiment
 
 
 
 
 
5
  classifier = pipeline("sentiment-analysis")
6
 
7
  # Fonction pour prédire le sentiment d'un post
 
8
  def predict_sentiment(post):
9
  result = classifier(post)
10
  sentiment = result[0]['label']
11
  return sentiment
12
 
 
13
  # Fonction de génération de texte basée sur le sentiment
 
14
  def generate_response(prompt):
15
  sentiment = predict_sentiment(prompt)
16
  if sentiment == 'POSITIVE':
 
20
  else:
21
  return "Merci pour vos commentaires."
22
 
23
+ # Interface de chatbot utilisant Gradio
24
+ gr.Interface(fn=generate_response, inputs="text", outputs="text").launch()