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import gradio as gr
from sentiment import analyze_sentiment
# 📌 可選擇的模型
MODEL_OPTIONS = {
"🌎 多語言推特情緒分析 (XLM-RoBERTa)": "cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base-sentiment",
"📖 多語言情緒分析 (BERT)": "nlptown/bert-base-multilingual-uncased-sentiment",
"🇬🇧 英語情緒分析 (DistilBERT)": "distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english"
}
# 📌 Gradio 介面說明
intro_text = """
# 🎯 多語言情緒分析 AI
本應用使用 Hugging Face 的 `XLM-RoBERTa`、`BERT`、`DistilBERT` 模型來進行**多語言情緒分析**。
輸入任何語言的文本，AI 會自動判斷其**情緒分類（正向 / 中立 / 負向）**，並提供**信心度（%）**。
## 📌 **使用方式**
1️⃣ **輸入一句話或一段文本**（可輸入中文、英文、日文等）
2️⃣ **選擇 AI 模型（預設為 `XLM-RoBERTa`）**
3️⃣ **點擊「分析情緒」**
4️⃣ **查看結果，包括情緒分類 & 信心度**
"""
developer_info = """
## 👨💻 開發資訊
- **開發者**: 余彦志 （大宇 / ian）
- **模型來源**: [Hugging Face](https://huggingface.co/cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base-sentiment)
- **技術棧**: `Gradio`、`FastAPI`、`Hugging Face API`
- **聯絡方式**: [[email protected]]
"""
# 📌 建立 Gradio 介面
def create_ui():
with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as iface:
gr.Markdown(intro_text)
text_input = gr.Textbox(lines=3, placeholder="請輸入文本...", label="輸入文本")
model_selector = gr.Dropdown(choices=list(MODEL_OPTIONS.keys()), value="🌎 多語言推特情緒分析 (XLM-RoBERTa)", label="選擇 AI 模型")
analyze_button = gr.Button("分析情緒")
progress_bar = gr.Textbox(visible=False, label="模型載入進度")
result_output = gr.Markdown(label="分析結果")
# 📌 綁定按鈕功能
def process_analysis(text, model_name):
model_id = MODEL_OPTIONS[model_name]
# **只有當選擇的模型與目前使用的模型不一致時，才顯示進度條**
if model_id != analyze_sentiment.CURRENT_MODEL:
progress_bar.update("🔄 AI 模型載入中，請稍後...", visible=True)
result, _ = analyze_sentiment(text, model_id) # 只返回文字結果
progress_bar.update("", visible=False) # 隱藏進度條
return result
analyze_button.click(process_analysis, inputs=[text_input, model_selector], outputs=[result_output, progress_bar])
gr.Markdown(developer_info)
return iface
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