Update app.py

app.py

@@ -1,12 +1,13 @@
 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# Загружаем модели для анализа тональности, суммаризации текста, генерации подписей к изображениям, ответов на вопросы и перевода текста
+# Загружаем модели для анализа тональности, суммаризации текста, генерации подписей к изображениям, ответов на вопросы, перевода текста и определения эмоций
 sentiment_pipeline = pipeline("sentiment-analysis")
 summarization_pipeline = pipeline("summarization")
 image_captioning_pipeline = pipeline("image-to-text")
 qa_pipeline = pipeline("question-answering")
 translation_pipeline = pipeline("translation_en_to_ru", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-ru")
+emotion_pipeline = pipeline("text-classification", model="bhadresh-savani/distilbert-base-uncased-emotion")
 
 # Функция для анализа тональности текста
 def analyze_sentiment(text):
@@ -33,6 +34,11 @@ def translate_text(text):
     result = translation_pipeline(text)
     return result[0]['translation_text']
 
+# Функция для определения эмоций
+def detect_emotion(text):
+    result = emotion_pipeline(text)[0]
+    return f"Emotion: {result['label']}, Confidence: {result['score']:.4f}"
+
 # Примеры текстов для анализа тональности
 sentiment_examples = [
     "I love programming, it's so much fun!",
@@ -70,6 +76,15 @@ translation_examples = [
     "The weather is beautiful today."
 ]
 
+# Примеры текстов для определения эмоций
+emotion_examples = [
+    "I am so happy today!",
+    "I feel really sad about what happened.",
+    "This situation makes me angry.",
+    "I am scared of the dark.",
+    "I am surprised by the results."
+]
+
 # Создаем интерфейс Gradio с вкладками
 with gr.Blocks() as demo:
     with gr.Tab("Sentiment Analysis"):
@@ -125,6 +140,16 @@ with gr.Blocks() as demo:
             examples=translation_examples,
             examples_per_page=2
         )
+    with gr.Tab("Emotion Detection"):
+        gr.Interface(
+            fn=detect_emotion,
+            inputs=gr.Textbox(lines=2, placeholder="Введите текст для определения эмоции..."),
+            outputs="text",
+            title="Определение эмоций",
+            description="Введите текст, чтобы определить эмоцию.",
+            examples=emotion_examples,
+            examples_per_page=2
+        )
 
 # Запускаем интерфейс
 demo.launch()