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@@ -403,14 +403,6 @@ def display_semantic_analysis_interface(nlp_models, lang_code):
     # Opción para cargar archivo
     uploaded_file = st.file_uploader(t['file_uploader'], type=['txt'])
 
-    # Opción para ingresar texto directamente
-    text_input = st.text_area(
-        t['input_label'], 
-        value=st.session_state.semantic_text,
-        height=300,
-        key="semantic_text_input"
-    )
-
     if st.button(t['analyze_button']):
         # Priorizar el archivo cargado sobre el texto ingresado
         if uploaded_file is not None:
@@ -444,109 +436,68 @@ def display_discourse_analysis_interface(nlp_models, lang_code):
             'title': "AIdeaText - Análisis del discurso",
             'file_uploader1': "Cargar archivo de texto 1 (Patrón)",
             'file_uploader2': "Cargar archivo de texto 2 (Comparación)",
-            'input_label1': "O ingrese el texto 1 aquí:",
-            'input_label2': "O ingrese el texto 2 aquí:",
             'analyze_button': "Analizar textos",
             'comparison': "Comparación de Relaciones Semánticas",
             'success_message': "Análisis del discurso guardado correctamente.",
             'error_message': "Hubo un problema al guardar el análisis del discurso. Por favor, inténtelo de nuevo.",
-            'warning_message': "Por favor, ingrese ambos textos o cargue ambos archivos para analizar."
+            'warning_message': "Por favor, cargue ambos archivos para analizar."
         },
         'en': {
             'title': "AIdeaText - Discourse Analysis",
             'file_uploader1': "Upload text file 1 (Pattern)",
             'file_uploader2': "Upload text file 2 (Comparison)",
-            'input_label1': "Or enter text 1 here:",
-            'input_label2': "Or enter text 2 here:",
             'analyze_button': "Analyze texts",
             'comparison': "Comparison of Semantic Relations",
             'success_message': "Discourse analysis saved successfully.",
             'error_message': "There was a problem saving the discourse analysis. Please try again.",
-            'warning_message': "Please enter both texts or upload both files to analyze."
+            'warning_message': "Please upload both files to analyze."
         },
         'fr': {
             'title': "AIdeaText - Analyse du discours",
             'file_uploader1': "Télécharger le fichier texte 1 (Modèle)",
             'file_uploader2': "Télécharger le fichier texte 2 (Comparaison)",
-            'input_label1': "Ou entrez le texte 1 ici :",
-            'input_label2': "Ou entrez le texte 2 ici :",
             'analyze_button': "Analyser les textes",
             'comparison': "Comparaison des Relations Sémantiques",
             'success_message': "Analyse du discours enregistrée avec succès.",
             'error_message': "Un problème est survenu lors de l'enregistrement de l'analyse du discours. Veuillez réessayer.",
-            'warning_message': "Veuillez entrer les deux textes ou télécharger les deux fichiers à analyser."
+            'warning_message': "Veuillez télécharger les deux fichiers à analyser."
         }
     }
 
     t = translations[lang_code]
     st.header(t['title'])
 
-    # Inicializar el estado de la sesión para los textos del discurso
-    if 'discourse_text1' not in st.session_state:
-        st.session_state.discourse_text1 = ""
-    if 'discourse_text2' not in st.session_state:
-        st.session_state.discourse_text2 = ""
-
     col1, col2 = st.columns(2)
 
     with col1:
         uploaded_file1 = st.file_uploader(t['file_uploader1'], type=['txt'])
-        text_input1 = st.text_area(
-            t['input_label1'], 
-            value=st.session_state.discourse_text1,
-            height=300,
-            key="discourse_text_input1"
-        )
 
     with col2:
         uploaded_file2 = st.file_uploader(t['file_uploader2'], type=['txt'])
-        text_input2 = st.text_area(
-            t['input_label2'], 
-            value=st.session_state.discourse_text2,
-            height=300,
-            key="discourse_text_input2"
-        )
 
     if st.button(t['analyze_button']):
-        # Priorizar los archivos cargados sobre el texto ingresado
-        if uploaded_file1 is not None:
+        if uploaded_file1 is not None and uploaded_file2 is not None:
             text_content1 = uploaded_file1.getvalue().decode('utf-8')
-        elif text_input1:
-            text_content1 = text_input1
-        else:
-            text_content1 = None
-
-        if uploaded_file2 is not None:
             text_content2 = uploaded_file2.getvalue().decode('utf-8')
-        elif text_input2:
-            text_content2 = text_input2
-        else:
-            text_content2 = None
-
-        if text_content1 is None or text_content2 is None:
-            st.warning(t['warning_message'])
-            return
 
-        # Guardar los textos en el estado de la sesión
-        st.session_state.discourse_text1 = text_content1
-        st.session_state.discourse_text2 = text_content2
+            # Realizar el análisis
+            graph1, graph2 = perform_discourse_analysis(text_content1, text_content2, nlp_models[lang_code], lang_code)
 
-        # Realizar el análisis
-        graph1, graph2 = perform_discourse_analysis(text_content1, text_content2, nlp_models[lang_code], lang_code)
-
-        # Mostrar los gráficos de comparación
-        st.subheader(t['comparison'])
-        col1, col2 = st.columns(2)
-        with col1:
-            st.pyplot(graph1)
-        with col2:
-            st.pyplot(graph2)
+            # Mostrar los gráficos de comparación
+            st.subheader(t['comparison'])
+            col1, col2 = st.columns(2)
+            with col1:
+                st.pyplot(graph1)
+            with col2:
+                st.pyplot(graph2)
 
-        # Guardar el resultado del análisis
-        if store_discourse_analysis_result(st.session_state.username, text_content1 + "\n\n" + text_content2, graph1, graph2):
-            st.success(t['success_message'])
+            # Guardar el resultado del análisis
+            if store_discourse_analysis_result(st.session_state.username, text_content1 + "\n\n" + text_content2, graph1, graph2):
+                st.success(t['success_message'])
+            else:
+                st.error(t['error_message'])
         else:
-            st.error(t['error_message'])
+            st.warning(t['warning_message'])
 
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