# Простейший пример анализа тональности текста
import gradio as gr
from transformers import pipeline

# Загружаем готовый pipeline с Hugging Face
translation_pipe = pipeline("translation_ru_to_uz", model="sarahai/nllb-ru-uz")

sentiment_pipe = pipeline(
    "sentiment-analysis",
    model="blanchefort/rubert-base-cased-sentiment"
)

def analyze_sentiment(text: str) -> str:
    text = text.strip()
    if not text:
        return "Введите текст для анализа."

translation = translator_pipe(text)

    result = sentiment_pipe(translation)[0]
    label = result["label"]
    score = result["score"]

    # Перевод меток модели
    if label.upper().startswith("NEG"):
        label_ru = "Негативная тональность"
    elif label.upper().startswith("POS"):
        label_ru = "Позитивная тональность"
    else:
        label_ru = f"Тональность: {label}"

    return f"{label_ru} (уверенность модели: {score:.2f})"

# Описание интерфейса
demo = gr.Interface(
    fn=analyze_sentiment,
    inputs=gr.Textbox(
        lines=5,
        label="Введите текст (желательно на русском)",
        placeholder="Например: Мне нравится этот продукт!"
    ),
    outputs=gr.Textbox(label="Результат анализа"),
    title="Sentiment Demo",
    description=(
        "Пример простого приложения на Hugging Face.\n"
        "Модель определяет тональность текста."
    ),
)

if name == "main":
    demo.launch()