Update modules/ui/ui.py

modules/ui/ui.py

@@ -524,14 +524,50 @@ def display_morphosyntax_analysis_interface(nlp_models, lang_code):
 
             # Mostrar análisis de categorías gramaticales # Mostrar análisis morfológico
             col1, col2 =st.columns(2)
+            
             with col1:
+            
                 with st.expander(t['pos_analysis'], expanded=True):
                     pos_df = pd.DataFrame(advanced_analysis['pos_analysis'])
+                    
+                    # Traducir las etiquetas POS a sus nombres en el idioma seleccionado
+                    pos_df['pos'] = pos_df['pos'].map(lambda x: POS_TRANSLATIONS[lang_code].get(x, x))
+                    
+                    # Renombrar las columnas para mayor claridad
+                    pos_df = pos_df.rename(columns={
+                        'pos': t['grammatical_category'],
+                        'count': t['count'],
+                        'percentage': t['percentage'],
+                        'examples': t['examples']
+                    })
+                    
+                    # Mostrar el dataframe
                     st.dataframe(pos_df)
+            
             with col2:
+            
                 with st.expander(t['morphological_analysis'], expanded=True):
                     morph_df = pd.DataFrame(advanced_analysis['morphological_analysis'])
-                    st.dataframe(morph_df)
+                    
+                    # Traducir las etiquetas POS y otras columnas relevantes
+                    morph_df['pos'] = morph_df['pos'].map(lambda x: POS_TRANSLATIONS[lang_code].get(x, x))
+                    
+                    # Renombrar las columnas para mayor claridad
+                    morph_df = morph_df.rename(columns={
+                        'text': t['word'],
+                        'lemma': t['lemma'],
+                        'pos': t['grammatical_category'],
+                        'tag': t['tag'],
+                        'dep': t['dependency'],
+                        'morph': t['morphology']
+                    })
+        
+        # Seleccionar y reordenar las columnas más relevantes
+        columns_to_display = ['word', 'lemma', 'grammatical_category', 'tag', 'dependency', 'morphology']
+        morph_df = morph_df[columns_to_display]
+        
+        # Mostrar el dataframe
+        st.dataframe(morph_df)
             
             # Mostrar diagramas de arco (código existente)
             with st.expander(t['arc_diagram'], expanded=True):