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+import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+
+# Cargar pipelines predefinidos
+summarizer = pipeline("summarization", model="facebook/bart-large-cnn")
+classifier = pipeline("zero-shot-classification", model="facebook/bart-large-mnli")
+sentiment_analyzer = pipeline("sentiment-analysis")
+response_generator = pipeline("text2text-generation", model="google/flan-t5-large")
+
+# Categorías de reclamos
+categories = [
+    "Accidentes de coche",
+    "Hogar",
+    "Salud",
+    "Vida",
+    "Viajes",
+    "Responsabilidad civil",
+]
+
+def analyze_claim(claim_text):
+    # Resumen del reclamo
+    summary = summarizer(claim_text, max_length=50, min_length=20, do_sample=False)[0]["summary_text"]
+
+    # Clasificación del reclamo
+    classification = classifier(claim_text, candidate_labels=categories)
+    top_category = classification["labels"][0]
+
+    # Análisis de sentimiento
+    sentiment = sentiment_analyzer(claim_text)[0]
+
+    # Respuesta sugerida generada por LLM
+    response_prompt = (
+        f"Genera una respuesta para un cliente que tiene un reclamo relacionado con {top_category}."
+        f" El sentimiento del cliente es {sentiment['label']} con un nivel de confianza de {sentiment['score']:.2f}."
+    )
+    response = response_generator(response_prompt, max_length=50)[0]["generated_text"]
+
+    return summary, top_category, sentiment["label"], sentiment["score"], response
+
+# Interfaz de Gradio
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("#Company ClaimSense")
+    gr.Markdown(
+        "Esta herramienta analiza reclamos de seguros y proporciona un resumen, categoría, análisis de sentimiento y una respuesta sugerida."
+    )
+
+    with gr.Row():
+        claim_input = gr.Textbox(
+            label="Descripción del Reclamo", placeholder="Describe tu reclamo en detalle..."
+        )
+        analyze_button = gr.Button("Analizar Reclamo")
+
+    with gr.Row():
+        summary_output = gr.Textbox(label="Resumen del Reclamo")
+        category_output = gr.Textbox(label="Categoría Identificada")
+
+    with gr.Row():
+        sentiment_output = gr.Textbox(label="Sentimiento Detectado")
+        score_output = gr.Number(label="Confianza del Sentimiento")
+
+    response_output = gr.Textbox(label="Respuesta Sugerida")
+
+    analyze_button.click(
+        analyze_claim,
+        inputs=[claim_input],
+        outputs=[summary_output, category_output, sentiment_output, score_output, response_output],
+    )
+
+# Lanzar el Space
+demo.launch()