Update app.py

app.py

@@ -1,13 +1,45 @@
+import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 import json
 
-# Инициализация
-classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="blanchefort/rubert-base-cased-sentiment")
+def analyze_lyrics():
+    try:
+        # Инициализация классификатора
+        classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="blanchefort/rubert-base-cased-sentiment")
+        
+        # Путь к тестовому файлу в Spaces
+        file_path = "'lyrics 3/Сестра (Sister).txt'"  # файл должен быть в той же директории, что и app.py
+        
+        # Читаем и анализируем файл
+        with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
+            text = file.read()
+            
+        # Анализируем построчно
+        results = []
+        for line in text.split('\n'):
+            if line.strip():  # проверяем, что строка не пустая
+                prediction = classifier(line)
+                results.append({
+                    'text': line,
+                    'emotion': prediction[0]['label'],
+                    'confidence': prediction[0]['score']
+                })
+        
+        # Преобразуем результаты в читаемый вид
+        formatted_results = json.dumps(results, ensure_ascii=False, indent=2)
+        return formatted_results
+    
+    except Exception as e:
+        return f"Произошла ошибка: {str(e)}"
 
-# Тестовый текст
-test_text = """Тестовая строка
-Вторая строка"""
+# Создаём интерфейс
+iface = gr.Interface(
+    fn=analyze_lyrics,
+    inputs=None,
+    outputs=gr.Textbox(label="Результаты анализа"),
+    title="Анализ текста песни",
+    description="Нажмите кнопку для анализа файла test.txt"
+)
 
-# Анализ
-result = classifier(test_text)
-print(result)
+# Запускаем интерфейс
+iface.launch()