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@@ -95,18 +95,22 @@ def analyze():
         text = data["text"]
         print(f"\n🧠 Texto recebido: {text}\n")
 
-        # Se modelo local não está carregado → fallback
         if not emotion_pipeline:
             print("⚠️ Modelo não carregado. Usando fallback.")
             return jsonify(fallback_emotion(text))
 
-        # Faz análise com modelo local
+        # Faz a predição
         result = emotion_pipeline(text)
+
+        # 🔧 Corrige formato: pipeline retorna [[{...}, {...}, ...]]
+        if isinstance(result, list) and isinstance(result[0], list):
+            result = result[0]
+
         if not result or not isinstance(result, list):
             print("⚠️ Resultado inesperado. Usando fallback.")
             return jsonify(fallback_emotion(text))
 
-        # Processar resultados
+        # Extrai as probabilidades
         scores = {r['label'].lower(): float(r['score']) for r in result}
         emotion = max(scores, key=scores.get)
         confidence = round(scores[emotion], 3)