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+# Importar librerías necesarias
+import streamlit as st
+from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
+import torch
+import numpy as np
+
+# Pie de página personalizado
+st.markdown("""
+    <style>
+        body {
+            background-color: #f8f9fa; /* Fondo color pastel claro */
+            color: #4d4d4d; /* Texto en gris oscuro */
+        }
+        .reportview-container {
+            background-color: #fefefa;
+        }
+        .stTextArea label, .stButton button {
+            color: #6c757d; /* Color del texto de entrada */
+            font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif;
+        }
+        .stButton button {
+            background-color: #d4edda; /* Botón en verde pastel */
+            color: #155724; /* Texto del botón */
+            border-radius: 10px;
+            border: none;
+        }
+        .stButton button:hover {
+            background-color: #c3e6cb; /* Botón en hover */
+        }
+        h1, h2, h3 {
+            color: #495057; /* Títulos */
+            font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif;
+        }
+    </style>
+""", unsafe_allow_html=True)
+
+# Configuración del título principal
+st.markdown("""
+    <h1 style='text-align: center; color: #6c757d;'>
+    ¿Perdido en tus sentimientos? <br> Te ayudamos a dar el primer paso, identificándolo.
+    </h1>
+    <p style='text-align: center; color: #495057; font-size: 18px;'>
+    Esta aplicación utiliza un modelo preentrenado de BERT para clasificar el sentimiento de un texto en 
+    <strong style="color:#28a745;">Positivo</strong>, 
+    <strong style="color:#ffc107;">Neutral</strong> o 
+    <strong style="color:#dc3545;">Negativo</strong>.
+    </p>
+""", unsafe_allow_html=True)
+
+
+# Cargar el modelo BERT preentrenado y el tokenizador
+MODEL_NAME = "bert-base-uncased"
+tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(MODEL_NAME)
+model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(MODEL_NAME, num_labels=3)
+
+# Diccionario de palabras clave con sentimientos asociados
+palabras_clave = {
+    "Positivo": ["feliz", "alegre", "contento", "genial", "maravilloso"],
+    "Negativo": ["triste", "deprimido", "mal", "horrible", "terrible"],
+    "Ambiguo": ["no sé", "confuso", "indeciso", "raro"]
+}
+
+# Función para predecir el sentimiento del modelo
+def predecir_sentimiento(texto):
+    """
+    Toma un texto de entrada y devuelve la clasificación del sentimiento usando el modelo BERT.
+    Sentimientos posibles: Negativo, Neutral, Positivo.
+    """
+    # Tokenización del texto
+    entradas = tokenizer(texto, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True, max_length=128)
+    # Predicción sin gradientes
+    with torch.no_grad():
+        salidas = model(**entradas)
+        prediccion = np.argmax(salidas.logits.numpy(), axis=1)
+    # Etiquetas posibles
+    etiquetas = ["Negativo", "Neutral", "Positivo"]
+    return etiquetas[prediccion[0]]
+
+# Función para ajustar el sentimiento con palabras clave
+def ajustar_sentimiento(texto, sentimiento_modelo):
+    """
+    Ajusta el sentimiento clasificado por el modelo si se encuentran palabras clave en el texto.
+    """
+    texto = texto.lower()  # Convertir el texto a minúsculas
+    for palabra in palabras_clave["Positivo"]:
+        if palabra in texto:
+            return "Positivo"
+    for palabra in palabras_clave["Negativo"]:
+        if palabra in texto:
+            return "Negativo"
+    for palabra in palabras_clave["Ambiguo"]:
+        if palabra in texto:
+            return "Ambiguo"
+    return sentimiento_modelo  # Si no se encuentran palabras clave, devuelve el sentimiento original
+
+# Configuración de la interfaz Streamlit
+st.title("¿Perdido en tus sentimientos? Te ayudamos a dar el primer paso, identificándolo")
+st.write(
+    "Esta aplicación utiliza un modelo preentrenado de BERT para clasificar el sentimiento de un texto en "
+    "**Negativo**, **Neutral** o **Positivo**.\n\n"
+    "Puedes escribir cualquier comentario, pensamiento o frase y te ayudaré a entender su tono general. 😊"
+)
+
+# Entrada del usuario
+texto_usuario = st.text_area("¿Qué te gustaría compartir hoy?", "Cuéntame cómo te sientes...")
+
+# Botón para analizar el sentimiento
+if st.button("Analizar Sentimiento"):
+    if texto_usuario.strip():  # Verificar que la entrada no esté vacía
+        # Predecir el sentimiento usando el modelo
+        sentimiento_modelo = predecir_sentimiento(texto_usuario)
+        
+        # Ajustar el sentimiento si se detectan palabras clave
+        sentimiento_final = ajustar_sentimiento(texto_usuario, sentimiento_modelo)
+
+        # Mostrar el resultado al usuario
+        st.subheader(f"El sentimiento del texto es: {sentimiento_final}")
+
+        # Respuestas empáticas según el sentimiento
+        if sentimiento_final == "Negativo":
+            st.write("Parece que no estás del todo contento con esto, y está bien no saber cómo sentirse a veces. 😊")
+        elif sentimiento_final == "Neutral":
+            st.write("Hmm, el tono del texto parece neutro. Si necesitas hablar más sobre esto, ¡aquí estoy para escuchar! 🤗")
+        elif sentimiento_final == "Positivo":
+            st.write("¡Qué bien que te sientes positivo! 🌟 Sigue disfrutando esa energía.")
+
+        # Detectar ambigüedad
+        if "no sé" in texto_usuario.lower() or "confundido" in texto_usuario.lower():
+            st.write("Parece que estás un poco indeciso, ¡y eso está bien! A veces los sentimientos son difíciles de descifrar. 😊")
+    else:
+        st.warning("Por favor ingresa un texto válido para analizar.")
+
+# Pie de página personalizado
+st.markdown("---")
+st.markdown(
+    "Grupo 7 - Procesamiento de datos con AI - Especialización de Inteligencia Artificial UAO"
+)