허깅페이스 실습 및 스페이스에 프로젝트 등록

HUGGINGFACE/sentiment3.py

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+import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+import re
+
+# 문장 여러개 ( 파일 )
+# 리뷰 데이터 -> 분석
+
+english_classifier = pipeline("sentiment-analysis", top_k = None)
+korean_classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="WhitePeak/bert-base-cased-Korean-sentiment", top_k = None)
+
+def is_korean(text):
+    korean = re.search(r"[가-힣]", text)
+    return korean is not None
+    
+
+def predict_sentiment(text):
+    
+    # 엔터를 기준으로 문장 분리
+    sentences = text.splitlines()
+    sentences = [s.strip() for s in sentences if s.strip()]
+    
+    results_text=[]
+    
+    # 한국말인지 확인하기
+    if is_korean(text):
+        language = "한국어 모델"
+        results = korean_classifier(sentences)
+    else:
+        language = "영어 모델"
+        results = english_classifier(sentences)
+        
+    # {'label' : 'POSITIVE', 'score' : 0.9192341028490124}
+    # {'label' : 'LABEL_1', 'score' : 0.9192341028490124}
+    
+    # label = results[0]["label"]
+    label_map = {"LABEL_0" : "부정 😡", "LABEL_1" : "긍정 😄", "NEGATIVE" : "부정 😡", "POSITIVE" : "긍정 😄"}
+    
+    # label = label_map.get(label, label)
+    # score1 = result[0]["score"]
+    # score2 = result[1]["score"]
+    
+    # return f"사용모델 : {language}\n 감정 : {label}\n 확률 : ({score1:.4f})\n OTHER : ({score2:.4f})"
+    
+    for sentence, result in zip(sentences, results):
+        # 결과를 전체 다 받은 상태
+        best = max(result, key=lambda x:x['score'])
+        label = best["label"]
+        label = label_map.get(label, label)
+        score = best['score']
+        # results_text += (f"문장 : {sentence}\n 감정 : {label}\n 확률 : {score:.4f}\n\n")
+        results_text.append([sentence, label, score])
+        
+    return results_text
+    
+    
+
+demo = gr.Interface(
+    fn = predict_sentiment,
+    inputs=[gr.Textbox(lines=3, placeholder="문장을 입력하세요")],
+    # outputs=[gr.Textbox(label="분석결과", lines=10)],
+    outputs=[gr.Dataframe(headers=["문장", "감정", "확률"])],
+    title = "AI 감정분석 웹",
+    description="HuggingFace Transformer 기반 감정 분석 프로그램",
+)
+
+demo.launch()