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@@ -142,26 +142,26 @@ def main():
         with st.spinner('Analisando sentimentos...'):
             debug_print("Iniciando análise de sentimentos...")
             
-            # Inicializando o pipeline com modelo em português
+            # Usando modelo multilingual que suporta português
             sentiment_pipeline = pipeline(
                 "sentiment-analysis",
-                model="pierreguillou/bert-base-cased-gs-sentiment-pt",
-                tokenizer="pierreguillou/bert-base-cased-gs-sentiment-pt"
+                model="nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment"
             )
             
             sentiments = []
             for tweet in tweets.data:
                 if hasattr(tweet, 'lang') and tweet.lang == 'pt':
                     result = sentiment_pipeline(tweet.text)
-                    # Mapeando os resultados para positive/negative/neutral
-                    label = result[0]['label']
-                    if label == 'POSITIVE':
+                    # Este modelo retorna ratings de 1 a 5 estrelas
+                    # Vamos mapear para nossos sentimentos
+                    rating = int(result[0]['label'].split()[0])
+                    if rating >= 4:
                         sentiments.append('positive')
-                    elif label == 'NEGATIVE':
+                    elif rating <= 2:
                         sentiments.append('negative')
                     else:
                         sentiments.append('neutral')
-                    debug_print(f"Sentimento analisado: {label}")
+                    debug_print(f"Sentimento analisado: {rating} estrelas")
                     
             time.sleep(1)