import pandas as pd
from konlpy.tag import Okt
import gradio as gr

# 감성 사전 로딩
knu_lex = pd.read_csv('SentiWord_Dict.txt', sep='\t', names=['word', 'score', 'desc'])

# 형태소 분석기
okt = Okt()

# 감정 점수 계산 함수
def get_sentiment_score(text):
    tokens = okt.morphs(text)
    score = 0
    matched_words = []

    for token in tokens:
        matched = knu_lex[knu_lex['word'] == token]
        if not matched.empty:
            token_score = int(matched.iloc[0]['score'])
            score += token_score
            matched_words.append(f"{token}({token_score})")

    interpretation = ""
    if score >= 2:
        interpretation = "😊 긍정적인 문장입니다!"
    elif score <= -2:
        interpretation = "☹️ 부정적인 문장입니다."
    else:
        interpretation = "😐 중립적인 문장입니다."

    return f"▶ 감정 점수: {score}\n▶ 감정 단어: {', '.join(matched_words)}\n\n{interpretation}"

# Gradio 인터페이스
iface = gr.Interface(
    fn=get_sentiment_score,
    inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="카카오톡 메시지를 입력하세요"),
    outputs="text",
    title="KNU 감성사전 기반 감정 분석기",
    description="카카오톡 등 구어체 문장을 입력하면 감정 점수를 계산해줍니다. (사전 기반 분석)"
)

if __name__ == "__main__":
    iface.launch()