Nueva funcionalidad de subir PDF

README.md

@@ -15,6 +15,6 @@ Este proyecto utiliza el modelo DistilBETO para analizar sentimientos en textos
 
 ## Cómo usar
 
-1. Ingresa un texto en español en el campo de entrada.
+1. Ingresa un texto en español en el campo de entrada o bien selecciona un PDF.
 2. Presiona "Submit" para analizar el sentimiento del texto.
 3. El resultado mostrará la categoría de sentimiento y la puntuación correspondiente.

app.py

@@ -1,32 +1,42 @@
 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
+from PyPDF2 import PdfReader
 
-# Cargar el modelo DistilBETO para análisis de sentimientos
-modelo = "finiteautomata/beto-sentiment-analysis"
-sentiment_analysis = pipeline("sentiment-analysis", model=modelo, tokenizer=modelo)
+# Inicializar el modelo de análisis de sentimiento con DistilBETO
+sentiment_analysis = pipeline("sentiment-analysis", model="finiteautomata/beto-sentiment-analysis")
 
-def analizar_sentimiento(texto):
-    resultado = sentiment_analysis(texto)[0]
-    label = resultado['label']
-    score = resultado['score']
+def analyze_text(text):
+    result = sentiment_analysis(text)
+    label = result[0]['label']
+    score = result[0]['score']
+    return f"Label: {label}, Score: {score}"
 
-    # Determinar si es positivo, negativo o neutro
-    if label == 'NEG':
-        sentimiento = "Negativo"
-    elif label == 'NEU':
-        sentimiento = "Neutro"
-    else:
-        sentimiento = "Positivo"
+def analyze_pdf(pdf):
+    # Leer el contenido del PDF
+    pdf_reader = PdfReader(pdf)
+    text = ""
+    for page in pdf_reader.pages:
+        text += page.extract_text() + "\n"
+    
+    # Análisis del contenido del PDF
+    result = sentiment_analysis(text)
+    label = result[0]['label']
+    score = result[0]['score']
+    return f"Label: {label}, Score: {score}"
 
-    return f"Sentimiento: {sentimiento}, Confianza: {score:.2f}"
-
-# Interfaz Gradio
-demo = gr.Interface(
-    fn=analizar_sentimiento,
-    inputs="text",
-    outputs="text",
-    title="Análisis de Sentimientos con DistilBETO",
-    description="Ingrese un texto en español para analizar su sentimiento usando DistilBETO."
-)
+# Interfaz de Gradio con dos inputs: texto o PDF
+with gr.Blocks() as demo:
+    gr.Markdown("# Análisis de Sentimientos con DistilBETO")
+    gr.Markdown("Ingrese un texto en español o cargue un PDF para analizar su sentimiento usando DistilBETO.")
+    
+    with gr.Row():
+        text_input = gr.Textbox(label="Texto", placeholder="Escribe aquí el texto para análisis")
+        pdf_input = gr.File(label="Cargar PDF", type="file")
+    
+    output = gr.Textbox(label="Resultado")
+    
+    submit_btn = gr.Button("Submit")
+    submit_btn.click(fn=analyze_text, inputs=text_input, outputs=output)
+    submit_btn.click(fn=analyze_pdf, inputs=pdf_input, outputs=output)
 
 demo.launch()

requirements.txt

@@ -1,3 +1,4 @@
 gradio==4.44.1
 transformers
-torch
+torch
+PyPDF2