Upload 2 files

app.py

@@ -0,0 +1,48 @@
+import gradio as gr
+import tensorflow as tf
+import pickle
+import os
+from keras.utils import pad_sequences
+from huggingface_hub import hf_hub_download
+
+# Tên repo trên HF
+REPO_ID = "vanhai123/vietnamese-emotion-lstm"
+
+# Tải model .h5 từ repo
+model_path = hf_hub_download(repo_id=REPO_ID, filename="emotion_lstm_model.h5")
+model = tf.keras.models.load_model(model_path)
+
+# Tải tokenizer.pkl
+tokenizer_path = hf_hub_download(repo_id=REPO_ID, filename="tokenizer.pkl")
+with open(tokenizer_path, "rb") as f:
+    tokenizer = pickle.load(f)
+
+# Tải max_length.txt
+maxlen_path = hf_hub_download(repo_id=REPO_ID, filename="max_length.txt")
+with open(maxlen_path, "r") as f:
+    max_length = int(f.read())
+
+# Làm sạch văn bản
+def clean_text(text):
+    return text.lower().strip()
+
+# Hàm dự đoán cảm xúc
+def predict_emotion(text):
+    cleaned = clean_text(text)
+    seq = tokenizer.texts_to_sequences([cleaned])
+    pad = pad_sequences(seq, maxlen=max_length, padding='post', truncating='post')
+    pred = model.predict(pad)
+    label = int(tf.argmax(pred, axis=1)[0])
+    return {0: "😠 Tiêu cực", 1: "😐 Trung lập", 2: "😊 Tích cực"}.get(label, "Không xác định")
+
+# Giao diện Gradio
+interface = gr.Interface(
+    fn=predict_emotion,
+    inputs=gr.Textbox(lines=4, placeholder="Nhập một câu tiếng Việt..."),
+    outputs="text",
+    title="Phân loại cảm xúc tiếng Việt",
+    description="Mô hình LSTM phân loại cảm xúc (Tích cực / Trung lập / Tiêu cực) dựa trên văn bản đầu vào."
+)
+
+if __name__ == "__main__":
+    interface.launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+gradio
+tensorflow
+scikit-learn
+huggingface_hub