app.py

# app.py
import gradio as gr
from transformers import pipeline
import json
import os

def analyze_lyrics():
    try:
        # Инициализируем классификатор
        classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="blanchefort/rubert-base-cased-sentiment")
        
        # Путь к файлу в пространстве Spaces
        # Файл должен находиться в корневой директории вашего Space
        file_path = os.path.join(os.getcwd(), "test.txt")
        
        print(f"Пытаемся прочитать файл: {file_path}")
        print(f"Файл существует: {os.path.exists(file_path)}")
        
        if not os.path.exists(file_path):
            return "Файл не найден"
            
        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
            text = file.read()
            print(f"Прочитано символов: {len(text)}")
            
        results = []
        lines = [line.strip() for line in text.split('\n') if line.strip()]
        
        for line in lines:
            prediction = classifier(line)
            results.append({
                'text': line,
                'emotion': prediction[0]['label'],
                'score': float(prediction[0]['score'])
            })
            
        return json.dumps(results, ensure_ascii=False, indent=2)
        
    except Exception as e:
        return f"Ошибка: {str(e)}"

# Создаем интерфейс
demo = gr.Interface(
    fn=analyze_lyrics,
    inputs=None,  # Без входных параметров
    outputs=gr.JSON(),
    title="Анализ эмоций в тексте песни",
    description="Нажмите кнопку для анализа файла test.txt"
)

demo.launch()