Create ui.py

ui.py

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+import gradio as gr
+from sentiment import analyze_sentiment
+
+# Gradio 介面說明
+intro_text = """
+# 🎯 多語言情緒分析 AI
+本應用使用 Hugging Face 的 `XLM-RoBERTa` 模型來進行**多語言情緒分析**。  
+輸入任何語言的文本，AI 會自動判斷其**情緒分類（正向 / 中立 / 負向）**，並提供 AI 判斷的**信心度（%）**。
+
+## 🔹 **功能特色**
+✅ **支援多語言**（繁體中文、英文、法文、日文等）  
+✅ **即時分析**，不需下載模型  
+✅ **提供信心度**，結果更透明  
+
+## 📌 **如何使用**
+1️⃣ **輸入一句話或一段文本**（可輸入中文、英文、日文等）  
+2️⃣ **點擊「分析情緒」**  
+3️⃣ **查看結果，包括情緒分類 & 信心度**  
+
+## ⚠️ **使用須知**
+- 目前模型適合**一般文本**，但對**諷刺、幽默**等語句可能不準確。  
+- 若遇到分析錯誤，請**重新輸入文本或稍後再試**。  
+"""
+
+developer_info = """
+## 👨‍💻 開發資訊
+- **開發者**: 余彦志 （大宇 / ian）
+- **模型來源**: [Hugging Face](https://huggingface.co/cardiffnlp/twitter-xlm-roberta-base-sentiment)
+- **技術棧**: `Gradio`、`FastAPI`、`Hugging Face API`
+- **聯絡方式**: [[email protected]]
+"""
+
+# 建立 Gradio 介面
+def create_ui():
+    with gr.Blocks(theme=gr.themes.Soft()) as iface:
+        gr.Markdown(intro_text)
+        with gr.Row():
+            text_input = gr.Textbox(lines=3, placeholder="請輸入文本（支援多語言）...", label="輸入文本")
+        analyze_button = gr.Button("分析情緒")
+        result_output = gr.Markdown(label="分析結果")
+        analyze_button.click(analyze_sentiment, inputs=text_input, outputs=result_output)
+        gr.Markdown(developer_info)
+
+    return iface