app.py

import gradio as gr
from transformers import pipeline

classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="mr4/bert-base-jp-sentiment-analysis")

NG_WORDS = ["あほ", "ばか", "くそ", "死ね", "うざい", "ムカつく", "きもい", "消えろ"]

def classify_comment_with_ng(comment):

    for word in NG_WORDS:
        if word in comment:
            return f"❌ 不適切なコメント！（NGワード検出: '{word}'）"

    result = classifier(comment)[0]
    label = result["label"]
    score = result["score"]

    if label.lower() in ["negative"]:
        return f"⚠ それはネガティブだから言っちゃだめだよ！ : {label} (スコア: {score:.2f})"
    else:
        return f"✅ ポジティブでいいね！ : {label} (スコア: {score:.2f})"

iface = gr.Interface(
    fn=classify_comment_with_ng,
    inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="コメントを入力してください"),
    outputs="text",
    title="ネガティブコメント検出くん",
    description="ネガティブコメントをチェックするよ"
)

iface.launch()