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 import gradio as gr
-
+from datasets import load_dataset
 from transformers import pipeline
+from presentation import main_title, examples
 
-pipe = pipeline("Text Classification", model="Marmoot/electricidad-base-generator-fake-news")
-
-def predict(text):
-  return pipe(text)[0]["translation_text"]
-  
-title = "Detección de Fake news españolas"
+model_name= 'Marmoot/electricidad-base-generator-fake-news'
 
-iface = gr.Interface(
-  fn=predict, 
-  inputs=[gr.inputs.Textbox(label="text", lines=3)],
-  outputs='text',
-  title=title,
-  examples=[["La fiesta en Sevilla por el vuelco electoral se alargó hasta casi las dos de la madrugada. La algarabí­a se desbordó en las calles de la capital andaluza. La marcha militar ""Soldadito español"" de Jacinto Guerrero Torres puso la nota musical a la velada."]]
-)
+def clasificar_comentarios(comentario):
+    cls= pipeline("text-classification", model=model_name)
+    return cls(comentario)[0]['label']
 
-iface.launch(debug=True)
+if __name__ == "__main__":
+    gr.Interface(
+        fn=clasificar_comentarios,
+        inputs=[
+            gr.inputs.Textbox(
+                lines=10,
+                label="Comentario a analizar:",
+                placeholder="Ingrese el comentario por favor...",
+                optional=False,
+            ),
+        ],
+        outputs=[
+            gr.outputs.HTML(
+                label="Resultado:"
+            )
+        ],
+        description=main_title,
+        examples=examples,
+        theme="seafoam",
+        thumbnail="None",
+    ).launch()