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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# 感情分析モデルの読み込み
-classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="jarvisx17/japanese-sentiment-analysis")
+classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="mr4/bert-base-jp-sentiment-analysis")
 
-# NGワードリスト
-NG_WORDS = ["あほ", "ばか", "くそ", "死ね", "むかつく", "うざい", "しね", "バカ", "アホ"]
+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}'）"
 
-def classify_comment(comment):
-    if any(ng in comment for ng in NG_WORDS):
-        return "❌ 不適切なコメント（NGワード検出）"
     result = classifier(comment)[0]
-    return f"判定結果: {result['label']} (スコア: {result['score']:.2f})"
+    label = result["label"]
+    score = result["score"]
 
-gr.Interface(
-    fn=classify_comment,
+    if label.lower() in ["negative"]:
+        return f"⚠ それはネガティブだよ... : {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="ネガティブワード発見くん",
+    title="ネガティブコメント検出くん",
     description="ネガティブワードをチェックするよ"
-).launch()
+)
+
+iface.launch()