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sentimentAnalysisITA.py

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-from transformers import pipeline, AutoTokenizer, AutoModelForSequenceClassification
-import gradio as gr
-
-pipe = pipeline("text-classification", model="Taraassss/sentiment_analysis_IT")
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Taraassss/sentiment_analysis_IT")
-model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained("Taraassss/sentiment_analysis_IT")
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-def sentiment_analysis(text): 
-    result = pipe(text)
-    sentiment = result[0]['label']  
-    score = result[0]['score']  # Confidenza del modello
-    return f"Sentiment: {sentiment}, Confidence: {score:.2f}"
-
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-iface = gr.Interface(
-    fn=sentiment_analysis, 
-    inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Inserisci il testo da analizzare..."),  
-    outputs="text",  
-    title="Analisi del Sentimento Italiano",
-    description="Inserisci una frase in italiano per analizzare il sentimento.",
-)
-
-iface.launch()