iamstacyok/SE_FastAPI_Example

streamlit.py
41 строка2 KB
vikashc
update: streamlit.py
03 май 2026, 21:50
03 май 2026, 21:504319af2
import streamlit as st
from transformers import pipeline

st.title("Sentiment Analysis App")

# Добавим небольшое описание приложения
st.write("Приложение определяет тональность введённого текста.")

# Загружаем модель для анализа тональности
classifier = pipeline("sentiment-analysis")

# Поле для ввода текста
text = st.text_area("Введите текст")

if st.button("Проверить"):
    # Убираем лишние пробелы в начале и конце текста
    text = text.strip()

    if text:
        # Получаем результат анализа
        result = classifier(text)

        # Достаём основную информацию из результата
        label = result[0]["label"]
        score = result[0]["score"]

        # Выводим результат в более понятном виде
        st.write("Результат анализа:")

        if label == "POSITIVE":
            st.success("Тональность: положительная")
        elif label == "NEGATIVE":
            st.error("Тональность: отрицательная")
        else:
            st.write(f"Тональность: {label}")

        # Показываем уверенность модели
        st.write(f"Уверенность модели: {score:.2f}")

    else:
        st.warning("Введите текст")