import gradio as gr
from transformers import pipeline

# Загружаем модели для анализа тональности и суммаризации текста
sentiment_pipeline = pipeline("sentiment-analysis")
summarization_pipeline = pipeline("summarization")

# Функция для анализа тональности текста
def analyze_sentiment(text):
    result = sentiment_pipeline(text)[0]
    return f"Label: {result['label']}, Confidence: {result['score']:.4f}"

# Функция для суммаризации текста
def summarize_text(text):
    result = summarization_pipeline(text, max_length=50, min_length=25, do_sample=False)
    return result[0]['summary_text']

# Примеры текстов для анализа тональности
sentiment_examples = [
    "I love programming, it's so much fun!",
    "This movie was terrible, I hated it.",
    "The weather is nice today.",
    "I feel so frustrated with this project.",
    "Gradio is an amazing tool for building ML demos!"
]

# Примеры текстов для суммаризации
summarization_examples = [
    "Gradio is a powerful tool for building machine learning demos. It allows developers to quickly create interactive interfaces for their models.",
    "The weather today is sunny with a slight breeze. It's a perfect day to go outside and enjoy nature.",
    "Artificial intelligence is transforming industries by automating tasks and providing insights from large datasets."
]

# Создаем интерфейс Gradio с вкладками
with gr.Blocks() as demo:
    with gr.Tab("Sentiment Analysis"):
        gr.Interface(
            fn=analyze_sentiment,
            inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Введите текст для анализа тональности..."),
            outputs="text",
            title="Анализ тональности текста",
            description="Введите текст, чтобы определить его тональность.",
            examples=sentiment_examples,
            examples_per_page=5
        )
    with gr.Tab("Text Summarization"):
        gr.Interface(
            fn=summarize_text,
            inputs=gr.Textbox(lines=5, placeholder="Введите текст для суммаризации..."),
            outputs="text",
            title="Суммаризация текста",
            description="Введите текст, чтобы получить его краткое содержание.",
            examples=summarization_examples,
            examples_per_page=3
        )

# Запускаем интерфейс
demo.launch()