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Detector_Emociones

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import os
from flask import Flask, request, jsonify
from transformers import pipeline

# Inicializamos Flask y el pipeline de Hugging Face
app = Flask(__name__)

# Cargar el modelo de Hugging Face para clasificación de emociones
emotion_classifier = pipeline("text-classification", model="j-hartmann/emotion-english-distilroberta-base")

@app.route("/predict", methods=["POST"])
def predict_emotion():
    try:
        # Obtener el texto del cuerpo de la solicitud
        data = request.get_json()
        text = data["text"]
        
        # Hacer la predicción
        result = emotion_classifier(text)
        
        # Retornar la emoción predicha
        return jsonify({"emotion": result[0]['label'], "confidence": result[0]['score']})
    
    except Exception as e:
        return jsonify({"error": str(e)}), 400

if __name__ == "__main__":
    # Iniciar la aplicación Flask
    app.run(host="0.0.0.0", port=5000)

	import os
	from flask import Flask, request, jsonify
	from transformers import pipeline

	# Inicializamos Flask y el pipeline de Hugging Face
	app = Flask(__name__)

	# Cargar el modelo de Hugging Face para clasificación de emociones
	emotion_classifier = pipeline("text-classification", model="j-hartmann/emotion-english-distilroberta-base")

	@app.route("/predict", methods=["POST"])
	def predict_emotion():
	try:
	# Obtener el texto del cuerpo de la solicitud
	data = request.get_json()
	text = data["text"]

	# Hacer la predicción
	result = emotion_classifier(text)

	# Retornar la emoción predicha
	return jsonify({"emotion": result[0]['label'], "confidence": result[0]['score']})

	except Exception as e:
	return jsonify({"error": str(e)}), 400

	if __name__ == "__main__":
	# Iniciar la aplicación Flask
	app.run(host="0.0.0.0", port=5000)