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import gradio as gr
import sys
import os
# 将项目根目录加入路径，以便能以包的形式导入 src
current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
project_root = os.path.dirname(current_dir)
sys.path.append(project_root)
from src.predict import SentimentPredictor
# 初始化预测器
try:
predictor = SentimentPredictor()
print("模型加载成功！")
except Exception as e:
print(f"模型加载失败 (可能需要先运行训练): {e}")
# Fallback mock for demo UI preview
class MockPredictor:
def predict(self, text):
return {'sentiment': 'neutral', 'confidence': 0.0}
predictor = MockPredictor()
def analyze_sentiment(text):
if not text.strip():
return "请输入只有效的文本。", "N/A"
result = predictor.predict(text)
# 转换为友好显示
label_map = {
'positive': '😊 积极 (Positive)',
'neutral': '😐 中性 (Neutral)',
'negative': '😡 消极 (Negative)'
}
friendly_label = label_map.get(result['sentiment'], result['sentiment'])
confidence_score = float(result['confidence'])
# 返回:
# 1. 标签概率字典 (用于 Label 组件)
# 2. 文本详细结果
return {
'积极': confidence_score if result['sentiment'] == 'positive' else 0.0,
'中性': confidence_score if result['sentiment'] == 'neutral' else 0.0,
'消极': confidence_score if result['sentiment'] == 'negative' else 0.0
}, f"预测结果: {friendly_label}\n置信度: {confidence_score:.4f}"
# 构建 Gradio 界面
with gr.Blocks(title="中文情感分析演示") as demo:
gr.Markdown("# 🎭 中文情感分析 AI")
gr.Markdown("输入一段中文文本，模型将判断其情感倾向 (积极/消极/中性)。")
with gr.Row():
with gr.Column():
input_text = gr.Textbox(
label="输入文本",
placeholder="例如：这家餐厅真的太好吃了，强烈推荐！",
lines=5
)
analyze_btn = gr.Button("开始分析", variant="primary")
with gr.Column():
res_label = gr.Label(label="情感概率", num_top_classes=3)
res_text = gr.Textbox(label="详细结果")
# 示例
gr.Examples(
examples=[
["这就去把差评改了！"],
["物流太慢了，而且东西也是坏的，非常失望。"],
["如果不看价格的话，确实是不错的产品。"],
["今天天气真不错。"]
],
inputs=input_text
)
analyze_btn.click(
fn=analyze_sentiment,
inputs=input_text,
outputs=[res_label, res_text]
)
if __name__ == "__main__":
# Gradio 6.0+ 建议将 theme 放在 launch 中，或者 Blocks 中（警告说 moved to launch? 通常是 Block 构造参数）
# 但实际 Gradio 版本不同可能有差异。
# 根据用户报错 "The parameters have been moved ... to the launch() method ...: theme"
# 我们听从报错建议。
demo.launch(theme=gr.themes.Soft())
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