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+import streamlit as st
+from textblob import TextBlob
+import matplotlib.pyplot as plt
+import seaborn as sns
+
+# Configurações do Streamlit
+st.set_page_config(page_title="Analisador de Sentimentos", layout="wide")
+st.title("Analisador de Sentimentos")
+st.markdown("""
+Este aplicativo analisa o sentimento de um texto inserido. 
+Utiliza a biblioteca **TextBlob** para identificar sentimentos positivos, negativos e neutros.
+""")
+
+# Função para realizar a análise de sentimentos
+def analise_sentimento(texto):
+    blob = TextBlob(texto)
+    sentimento = blob.sentiment.polarity
+    if sentimento > 0:
+        return "Positivo", sentimento
+    elif sentimento < 0:
+        return "Negativo", sentimento
+    else:
+        return "Neutro", sentimento
+
+# Área de entrada de texto
+texto = st.text_area("Digite o texto para análise", height=150)
+
+# Botão de análise
+if st.button("Analisar Sentimento"):
+    if texto:
+        sentimento, polaridade = analise_sentimento(texto)
+        
+        # Exibe o sentimento e a polaridade
+        st.write(f"**Sentimento Detectado**: {sentimento}")
+        st.write(f"**Polaridade**: {polaridade:.2f}")
+        
+        # Gráfico de Sentimento
+        fig, ax = plt.subplots(figsize=(6, 4))
+        sns.barplot(x=["Sentimento"], y=[polaridade], palette="coolwarm", ax=ax)
+        ax.set_ylim(-1, 1)
+        ax.set_ylabel("Polaridade")
+        ax.set_title("Sentimento do Texto")
+        st.pyplot(fig)
+
+        # Exibe um feedback mais detalhado com base na polaridade
+        if polaridade > 0:
+            st.success("O sentimento é positivo. Parece que o texto é otimista!")
+        elif polaridade < 0:
+            st.error("O sentimento é negativo. Parece que o texto tem uma conotação ruim.")
+        else:
+            st.warning("O sentimento é neutro. Não há uma opinião clara no texto.")
+    else:
+        st.warning("Por favor, insira um texto para análise.")
+        
+# Adicionar uma sessão com algumas informações adicionais
+st.markdown("""
+### Como funciona:
+O modelo analisa a polaridade do texto inserido. 
+- Se a polaridade for maior que 0, o sentimento é considerado **positivo**.
+- Se for menor que 0, o sentimento é **negativo**.
+- Se for igual a 0, o sentimento é **neutro**.
+""")
+
+# Opção para exibir informações sobre o TextBlob
+if st.checkbox("Mostrar detalhes sobre a biblioteca TextBlob"):
+    st.markdown("""
+    **TextBlob** é uma biblioteca de processamento de linguagem natural (NLP) em Python.
+    Ela oferece uma maneira simples de fazer tarefas como análise de sentimentos, tradução, correção ortográfica, e mais.
+    A análise de sentimentos feita pelo TextBlob é baseada na polaridade do texto, onde valores positivos indicam sentimentos bons e valores negativos indicam sentimentos ruins.
+    """)