import streamlit as st
from transformers import pipeline

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# CONFIGURACIÓN DE LA APLICACIÓN
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st.set_page_config(page_title="Detección de Toxicidad", page_icon="🤖", layout="centered")

st.title("🧠 Detección de Toxicidad en Comentarios")
st.markdown("Modelo fine-tuneado en DistilBERT para detectar lenguaje tóxico en texto.")

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# CARGAR MODELO DESDE HF HUB
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@st.cache_resource
def load_model():
    model_id = "solinsoft/distilbert-finetuned-toxic-comments"
    clf = pipeline("text-classification", model=model_id)
    return clf

clf = load_model()

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# INTERFAZ DE USUARIO
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texto = st.text_area("Escribe un comentario para analizar:", height=150)

if st.button("Analizar"):
    if texto.strip():
        with st.spinner("Analizando el texto..."):
            result = clf(texto)[0]
            label = result['label']
            score = result['score']
            st.success("**Resultado:**",label,score:.2%)
    else:
        st.warning("Por favor, escribe un texto antes de analizar.")

st.markdown("---")
st.caption("Desarrollado con ❤️ usando Hugging Face")