import streamlit as st
import pandas as pd
from transformers import pipeline

# 1) 감성분석 모델 불러오기
sentiment_analyzer = pipeline(
    "sentiment-analysis",
    model="monologg/koelectra-base-finetuned-nsmc"
)

st.title("익명게시판 감성분석")

st.write("""
- CSV 또는 Excel 파일을 업로드해주세요.
- 'content' 열(또는 원하는 열)에 게시글 텍스트가 있다고 가정합니다.
- 업로드 후 '감성분석 실행' 버튼을 누르면, 각 글에 대한 긍정/부정 레이블과 점수가 표시됩니다.
""")

# 2) 파일 업로드 위젯
uploaded_file = st.file_uploader("게시글 파일 업로드 (CSV 또는 XLSX)", type=["csv", "xlsx"])

if uploaded_file is not None:
    # 3) CSV/XLSX 판별 후 DataFrame 로드
    if uploaded_file.name.endswith(".csv"):
        df = pd.read_csv(uploaded_file)
    else:  # xlsx
        df = pd.read_excel(uploaded_file)
    
    st.write("미리보기:")
    st.dataframe(df.head())  # 업로드한 데이터 일부 확인
    
    # 4) 감성분석 실행
    if st.button("감성분석 실행"):
        results_label = []
        results_score = []
        
        for text in df["content"]:  # 'content' 열에 게시글이 있다고 가정
            # 감성분석
            result = sentiment_analyzer(text)
            label = result[0]['label']        # positive/negative
            score = result[0]['score']        # 신뢰도(0~1)
            results_label.append(label)
            results_score.append(score)
        
        df["sentiment_label"] = results_label
        df["sentiment_score"] = results_score
        
        # 5) 결과 표시
        st.write("감성분석 결과:")
        st.dataframe(df)
        
        st.write("아래 버튼을 눌러 결과를 CSV로 다운로드할 수도 있습니다.")
        
        # 6) CSV 다운로드 버튼
        csv_data = df.to_csv(index=False).encode('utf-8-sig')
        st.download_button(
            label="결과 CSV 다운로드",
            data=csv_data,
            file_name="sentiment_analysis_result.csv",
            mime="text/csv"
        )