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-import gradio as gr
-import pickle
-import ftfy
-import re
-import torch
-import numpy as np
-from transformers import DistilBertTokenizer, DistilBertModel
-from huggingface_hub import hf_hub_download
-
-def corregir_codificacion(texto):
-    if isinstance(texto, str):
-        return ftfy.fix_text(texto)
-    return texto
-
-def preprocesar_texto(texto):
-    texto = texto.lower()
-    texto = re.sub(r'\d+', '', texto)
-    texto = re.sub(r'[^\w\s]', '', texto)
-    return texto
-
-class ClasificadorOpiniones:
-    def __init__(self):
-        model_path = hf_hub_download(repo_id="begoach1/opinion_classifier", filename="modelo_clasificador_reentrenado_lp_ros.pkl")
-        self.clf_combined = pickle.load(open(model_path, 'rb'))
-        self.tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained('distilbert-base-multilingual-cased')
-        self.model = DistilBertModel.from_pretrained('distilbert-base-multilingual-cased')
-
-    def clasificar_opinion(self, texto):
-        texto = corregir_codificacion(texto)
-        texto = preprocesar_texto(texto)
-        tokens = self.tokenizer(texto, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
-        with torch.no_grad():
-            outputs = self.model(**tokens)
-        encoded_text = outputs.last_hidden_state[:, 0, :].numpy()
-        prediccion = self.clf_combined.predict(encoded_text)
-        etiquetas = ['queja', 'sugerencia', 'agradecimiento', 'felicitacion', 'ninguna', 'cambio_positivo_personal']
-        resultado = dict(zip(etiquetas, prediccion[0]))
-        return resultado
-
-def clasificar(texto):
-    clasificador = ClasificadorOpiniones()
-    resultado = clasificador.clasificar_opinion(texto)
-    return resultado
-
-iface = gr.Interface(
-    fn=clasificar,
-    inputs=gr.inputs.Textbox(lines=2, placeholder="Escribe tu opinión aquí..."),
-    outputs="json",
-    title="Clasificador de Opiniones Multietiqueta",
-    description="Ingresa un texto de opinión para obtener las etiquetas correspondientes."
-)
-
-iface.launch()
+import gradio as gr
+import pickle
+import ftfy
+import re
+import torch
+import numpy as np
+from transformers import DistilBertTokenizer, DistilBertModel
+from huggingface_hub import hf_hub_download
+
+def corregir_codificacion(texto):
+    if isinstance(texto, str):
+        return ftfy.fix_text(texto)
+    return texto
+
+def preprocesar_texto(texto):
+    texto = texto.lower()
+    texto = re.sub(r'\d+', '', texto)
+    texto = re.sub(r'[^\w\s]', '', texto)
+    return texto
+
+class ClasificadorOpiniones:
+    def __init__(self):
+        model_path = hf_hub_download(repo_id="begoach1/opinion_classifier", filename="modelo_clasificador_reentrenado_lp_ros.pkl")
+        self.clf_combined = pickle.load(open(model_path, 'rb'))
+        self.tokenizer = DistilBertTokenizer.from_pretrained('distilbert-base-multilingual-cased')
+        self.model = DistilBertModel.from_pretrained('distilbert-base-multilingual-cased')
+
+    def clasificar_opinion(self, texto):
+        texto = corregir_codificacion(texto)
+        texto = preprocesar_texto(texto)
+        tokens = self.tokenizer(texto, padding=True, truncation=True, return_tensors='pt')
+        with torch.no_grad():
+            outputs = self.model(**tokens)
+        encoded_text = outputs.last_hidden_state[:, 0, :].numpy()
+        prediccion = self.clf_combined.predict(encoded_text)
+        etiquetas = ['queja', 'sugerencia', 'agradecimiento', 'felicitacion', 'ninguna', 'cambio_positivo_personal']
+        resultado = dict(zip(etiquetas, prediccion[0]))
+        return resultado
+
+def clasificar(texto):
+    clasificador = ClasificadorOpiniones()
+    resultado = clasificador.clasificar_opinion(texto)
+    return resultado
+
+iface = gr.Interface(
+    fn=clasificar,
+    inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Escribe tu opinión aquí..."),
+    outputs=gr.JSON(),
+    title="Clasificador de Opiniones Multietiqueta",
+    description="Ingresa un texto de opinión para obtener las etiquetas correspondientes."
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+
+iface.launch()