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app.py

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+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""app.ipynb
+
+Automatically generated by Colab.
+
+Original file is located at
+    https://colab.research.google.com/drive/1ADkU3rLDhb2hQ79cia8wCKiaYrFuw_a-
+
+Ein einfaches Sentiment-Analyse-Modell (es testet die Benutzer Eingabe auf die "Stimmung" über Gradio)
+"""
+
+pip install transformers datasets gradio
+
+# Extrahiert erstmal die ersten 5 Bewertungen aus dem Trainingsteil des Datasets und führt eine Analyse aus
+
+from datasets import load_dataset
+from transformers import pipeline
+import gradio as gr
+
+dataset = load_dataset("yelp_polarity")
+
+classifier = pipeline("sentiment-analysis")
+
+sample_reviews = dataset['train']['text'][:5]
+
+results = classifier(sample_reviews)
+
+for review, result in zip(sample_reviews, results):
+    print(f"Review: {review}\nSentiment: {result['label']} (Confidence: {result['score']:.2f})\n")
+
+def analyze_sentiment(text):
+    return classifier(text)[0]
+
+iface = gr.Interface(fn=analyze_sentiment,
+                     inputs="text",
+                     outputs="json",
+                     live=True,
+                     title="Sentiment Analysis",
+                     description="Geben Sie einen Text ein, um die Stimmung zu analysieren.")
+
+
+iface.launch()
+

requirements.txt

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+transformers
+datasets
+gradio