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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
-# 加载预训练模型
-classifier = pipeline('text-classification', 
-                     model='distilbert-base-uncased')
+# 加载优化后的模型
+classifier = pipeline(
+    task='text-classification',
+    model='distilbert-base-uncased-finetuned-sst-2-english',
+    return_all_scores=False
+)
+
+# 标签映射字典
+label_map = {'LABEL_0': 'NEGATIVE', 'LABEL_1': 'POSITIVE'}
 
-# 定义分析函数
 def analyze(text):
     result = classifier(text)[0]
-    return f"{result['label']} (置信度: {round(result['score']*100, 2)}%)"
+    return f"{label_map[result['label']} (置信度: {round(result['score']*100, 2)}%)"
 
 # 创建交互界面
 demo = gr.Interface(
     fn=analyze,
     inputs=gr.Textbox(lines=3, placeholder="输入数学学习相关的文本..."),
     outputs="text",
-    title="数学焦虑分析器",
-    description="基于AI的情感分析工具（由Messiah大学数学系开发）"
+    title="数学焦虑分析器（优化版）",
+    description="Messiah大学数学系研究项目 - 第二代改进模型"
 )
 
-# 启动应用
 demo.launch()