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README.md

@@ -1,14 +1,13 @@
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-title: Test Model
-emoji: 🏃
-colorFrom: red
-colorTo: blue
-sdk: gradio
-sdk_version: 5.38.2
-app_file: app.py
-pinned: false
-license: mit
-short_description: test space
----
+# 日本語コメント判定アプリ
 
-Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
+Gradio + Transformers を使って、日本語のコメントを NGワードチェック & 感情分析します。
+
+## モデル
+- 感情分析: `jarvisx17/japanese-sentiment-analysis`
+
+## 公開方法（Hugging Face Spaces）
+1. [https://huggingface.co/spaces](https://huggingface.co/spaces) にアクセス
+2. 「Create new Space」をクリック
+3. Repository type を「Gradio」に設定
+4. Space 名と公開範囲を決めて作成
+5. このZIPをアップロード

app.py

@@ -0,0 +1,22 @@
+import gradio as gr
+from transformers import pipeline
+
+# 感情分析モデルの読み込み
+classifier = pipeline("sentiment-analysis", model="jarvisx17/japanese-sentiment-analysis")
+
+# NGワードリスト
+NG_WORDS = ["あほ", "ばか", "くそ", "死ね", "むかつく", "うざい", "しね", "バカ", "アホ"]
+
+def classify_comment(comment):
+    if any(ng in comment for ng in NG_WORDS):
+        return "❌ 不適切なコメント（NGワード検出）"
+    result = classifier(comment)[0]
+    return f"判定結果: {result['label']} (スコア: {result['score']:.2f})"
+
+gr.Interface(
+    fn=classify_comment,
+    inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="コメントを入力"),
+    outputs="text",
+    title="日本語コメント判定（NGワード + 感情分析）",
+    description="NGワードを検出し、なければ感情分析結果を表示します"
+).launch()

requirements.txt

@@ -0,0 +1,4 @@
+gradio
+transformers
+torch
+fugashi[unidic-lite]