app.py

from transformers import pipeline

# Cargamos el pipeline de análisis de sentimientos con un modelo multilingüe
# Modelo recomendado: nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment (compatible con español)
classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment")

def analizar_sentimiento(texto):
    resultado = classifier(texto)
    # Extraemos y devolvemos la etiqueta, por ejemplo "4 stars"
    return resultado[0]["label"]

import gradio as gr
# Función de entrada, lo que entra, la salida, el título, y la descripción.
demo = gr.Interface(
    fn=analizar_sentimiento,
    inputs=gr.Textbox(lines=5, placeholder="Escribe un texto en español aquí..."),
    outputs="text",
    title="Análisis de Sentimientos en Español",
    description="Introduce un texto en español y obtén el sentimiento analizado (calificación de 1 a 5 estrellas) por un modelo preentrenado."
)

# Lanzamos la aplicación
demo.launch()