# import gradio as gr
# from transformers import pipeline

# sentiment = pipeline('sentiment-analysis')

# # def get_sentiment(input):
# #     response = 
# def greet(name):
#     return "Hello " + name + "!!"

# iface = gr.Interface(fn=greet, title="Sentiment Analysis", inputs="text", outputs="text")
# iface.launch()

import gradio as gr
from transformers import pipeline

# Hugging Face에서 제공하는 sentiment-analysis 파이프라인 로드
sentiment = pipeline('sentiment-analysis')

# 입력 텍스트에 대해 감정 분석을 수행하는 함수
def get_sentiment(input_text):
    # sentiment-analysis 모델을 사용하여 입력 받은 텍스트의 감정을 분석
    result = sentiment(input_text)
    # 결과는 리스트 형태로 반환되며, 첫 번째 결과의 레이블과 점수를 포맷팅하여 반환
    return f"Label: {result[0]['label']}, Score: {result[0]['score']:.2f}"

# Gradio 인터페이스 설정
iface = gr.Interface(fn=get_sentiment, title="Sentiment Analysis", inputs="text", outputs="text")

# 인터페이스 실행
iface.launch()