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 import streamlit as st
 from transformers import pipeline
-classifier = pipeline("zero-shot-classification",
-                      model="morit/french_xlm_xnli")
-text = st.text_input('Entrer le texte a analyser') 
-candidate_labels = ["commentaire positive", "commentaire negative"]
-hypothesis_template = "Cet example estb un {}"
-if text:
-    
-    st.write(classifier(text, candidate_labels, hypothesis_template=hypothesis_template))
+
+# Initialisation de la pipeline de classification à zéro tir
+classifier = pipeline("zero-shot-classification", model="morit/french_xlm_xnli")
+
+# Création d'une entrée pour le texte à analyser
+text = st.text_input('Entrer le texte à analyser') 
+
+# Labels candidats pour la classification
+candidate_labels = ["commentaire positive", "commentaire négative"]
+
+# Modèle de phrase pour la formation de l'hypothèse
+hypothesis_template = "Cet exemple est un {}."
+
+# Exécution de la classification seulement si du texte est entré
+if text and candidate_labels:  # Vérifier si du texte et au moins une étiquette sont présents
+    st.write(classifier(text, candidate_labels, hypothesis_template=hypothesis_template))
+else:
+    st.write("Veuillez entrer du texte pour l'analyse.")