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 from transformers import pipeline
 import gradio as gr
-# Cargamos el pipeline de análisis de sentimientos utilizando un modelo multilingüe
-# Recomendado: nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment, que admite el español.
+# Cargamos el pipeline de análisis de sentimientos
 classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="cardiffnlp/twitter-roberta-base-sentiment")
 
 def analizar_sentimiento(texto):
     resultado = classifier(texto)
-    # Extraemos y devolvemos la etiqueta, por ejemplo "4 stars"
-
 
     # Acceder al primer (y único) resultado
     etiqueta = resultado[0]['label']
@@ -29,7 +26,7 @@ def analizar_sentimiento(texto):
 
 demo = gr.Interface(
     fn=analizar_sentimiento,
-    inputs=gr.Textbox(lines=5, placeholder="Escribe un texto en español aquí..."),
+    inputs=gr.Textbox(lines=5, placeholder="Escribe un texto en ingles aquí..."),
     outputs="text",
     title="Análisis de Sentimientos",
     description="Introduce un texto en ingles y obtén el sentimiento analizado y un porcentaje que indica cuanto es."