Emotions Classifier

app.py.txt

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+import gradio as gr
+from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
+import torch
+
+model_name = "rafaelcarvalhoj/emotion-classifier"
+model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
+
+mapping = {
+    0: 'anger',
+    1: 'joy',
+    2: 'fear'
+}
+
+def predict(text):
+    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
+
+    outputs = model(**inputs)
+    predictions = outputs.logits
+
+    return mapping[round(predictions.item())]
+
+iface = gr.Interface(
+    fn=predict,
+    inputs="text",
+    outputs="text",
+    layout="vertical",
+    title="Classificador de emoções em uma frase",
+    description="Este modelo analisa uma frase em inglês e diz qual sentimento mais se aproxima da frase apresentada. A frase pode ser classificada em Joy, Anger e Fear"
+)
+
+iface.launch(share=True)

requirements.txt.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+gradio
+transformers
+torch