# Notwendige Bibliotheken importieren
from transformers import pipeline
import gradio as gr

# 1. Modell für Sentiment-Analyse laden
analyse_modell = pipeline("sentiment-analysis", model="oliverguhr/german-sentiment-bert")

# 2. Funktion zur Analyse des Textes
def text_analysieren(text):
    ergebnis = analyse_modell(text)[0]  # Analyse durchführen
    label = ergebnis['label']           # Ergebnis: positiv, negativ oder neutral

    # Nur das Label zurückgeben (ohne Punktzahl)
    if label == "positive":
        return "Der Text ist positiv formuliert."
    elif label == "negative":
        return "Der Text ist negativ formuliert."
    else:
        return "Der Text ist neutral formuliert."

# 3. Oberfläche mit Gradio erstellen
gr.Interface(
    fn=text_analysieren,
    inputs="text",
    outputs="text",
    title="Textklassifikation mit KI",
    description="Gib einen Satz ein und erfahre, ob er positiv, negativ oder neutral klingt."
).launch()