Create app.py

app.py

@@ -0,0 +1,42 @@
+import streamlit as st
+from transformers import pipeline
+
+st.set_page_config(page_title="Emotion Analyzer", page_icon="🙂")
+
+st.title("Twitter Sentiment Analysis (BERT)")
+st.write("Твиттердің эмоционалды реңкін анықтайтын веб-қосымша")
+
+# Load model
+@st.cache_resource
+def load_model():
+    return pipeline("sentiment-analysis", model="nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment")
+
+model = load_model()
+
+# User input
+text = st.text_area("Мәтінді енгізіңіз:", placeholder="Мысалы: Бұл жоба өте керемет!")
+
+if st.button("Анализ жасау"):
+    if text.strip() == "":
+        st.warning("Мәтін енгізіңіз!")
+    else:
+        result = model(text)[0]
+
+        label = result["label"]
+        score = result["score"]
+
+        st.subheader("Нәтиже:")
+        st.write(f"**Эмоция:** {label}")
+        st.write(f"**Дәлдік:** {round(score, 3)}")
+
+        # Simple emotion label mapping
+        if label == "1 star":
+            st.error("Негатив 😠")
+        elif label == "2 stars":
+            st.warning("Соншалықты жақсы емес 😕")
+        elif label == "3 stars":
+            st.info("Нейтрал 🙂")
+        elif label == "4 stars":
+            st.success("Жақсы 🙂")
+        elif label == "5 stars":
+            st.success("Өте позитивті 😍")