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@@ -3,31 +3,55 @@ import joblib
 import numpy as np
 import os
 
+# Caminho padrão do modelo
 MODEL_PATH = os.getenv("MODEL_PATH", "baseline_pipe.pkl")
 
+# Tenta carregar o modelo treinado
 baseline = None
 if os.path.exists(MODEL_PATH):
-    baseline = joblib.load(MODEL_PATH)
+    try:
+        baseline = joblib.load(MODEL_PATH)
+        print(f"✅ Modelo carregado com sucesso: {MODEL_PATH}")
+    except Exception as e:
+        print(f"⚠️ Erro ao carregar o modelo '{MODEL_PATH}': {e}")
 else:
-    print(f"Aviso: modelo '{MODEL_PATH}' não encontrado. A predição usará modo simulado.")
+    print(f"⚠️ Aviso: arquivo de modelo '{MODEL_PATH}' não encontrado. Executando em modo demonstração.")
 
 def predict_sentiment(text: str):
+    """
+    Realiza a predição de sentimento (positivo/negativo) ou simula resposta
+    se o modelo não estiver carregado.
+    """
     if not text or text.strip() == "":
         return {"predição": "n/a", "confiança": 0.0}
+    
+    # Caso o modelo não esteja disponível
     if baseline is None:
-        return {"predição": "modelo não carregado", "confiança": 0.0}
+        fake_pred = "positivo" if "bom" in text.lower() else "negativo"
+        return {"predição": f"(simulado) {fake_pred}", "confiança": 0.0}
+    
+    # Predição real
     proba = baseline.predict_proba([text])[0]
     pred = int(np.argmax(proba))
     label = "positivo" if pred == 1 else "negativo"
     conf = float(np.max(proba))
-    return {"predição": label, "confiança": conf}
+    return {"predição": label, "confiança": round(conf, 4)}
 
+# Interface Gradio
 demo = gr.Interface(
     fn=predict_sentiment,
     inputs=gr.Textbox(label="Digite uma avaliação de produto"),
     outputs=gr.JSON(label="Resultado"),
-    title="Análise de Sentimentos (Amazon Polarity)",
-    description="Pipeline TF-IDF + Regressão Logística. Faça upload de baseline_pipe.pkl gerado no notebook."
+    title="🛍️ Análise de Sentimentos (Amazon Polarity)",
+    description=(
+        "Classificador TF-IDF + Regressão Logística. "
+        "Caso o arquivo baseline_pipe.pkl não esteja presente, o sistema usa modo simulado."
+    ),
+    theme="soft",
+    examples=[
+        ["Este produto é incrível, recomendo muito!"],
+        ["Horrível, que desperdício de dinheiro."]
+    ],
 )
 
 if __name__ == "__main__":