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-import gradio as gr
-from transformers import AutoModelForSequenceClassification, AutoTokenizer
-import torch
-
-model_name = "rafaelcarvalhoj/emotion-classifier"
-model = AutoModelForSequenceClassification.from_pretrained(model_name)
-tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
-
-mapping = {
-    0: 'anger',
-    1: 'joy',
-    2: 'fear'
-}
-
-def predict(text):
-    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt")
-
-    outputs = model(**inputs)
-    predictions = outputs.logits
-
-    return mapping[round(predictions.item())]
-
-iface = gr.Interface(
-    fn=predict,
-    inputs="text",
-    outputs="text",
-    layout="vertical",
-    title="Classificador de emoções em uma frase",
-    description="Este modelo analisa uma frase em inglês e diz qual sentimento mais se aproxima da frase apresentada. A frase pode ser classificada em Joy, Anger e Fear"
-)
-
-iface.launch(share=True)