Merge branch #AIdeaText/test' into 'AIdeaText/test2'

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@@ -405,7 +405,10 @@ def display_morphosyntax_analysis_interface(nlp_models, lang_code):
             'root': "Raíz",
             'subjects': "Sujetos",
             'objects': "Objetos",
-            'verbs': "Verbos"
+            'verbs': "Verbos",
+            'grammatical_category': "Categoría gramatical",
+            'dependency': "Dependencia",
+            'morphology': "Morfología"
         },
         'en': {
             'title': "AIdeaText - Morphological and Syntactic Analysis",
@@ -436,7 +439,10 @@ def display_morphosyntax_analysis_interface(nlp_models, lang_code):
             'root': "Root",
             'subjects': "Subjects",
             'objects': "Objects",
-            'verbs': "Verbs"
+            'verbs': "Verbs", 
+            'grammatical_category': "Grammatical category",
+            'dependency': "Dependency",
+            'morphology': "Morphology"
         },
         'fr': {
             'title': "AIdeaText - Analyse morphologique et syntaxique",
@@ -467,7 +473,10 @@ def display_morphosyntax_analysis_interface(nlp_models, lang_code):
             'root': "Racine",
             'subjects': "Sujets",
             'objects': "Objets",
-            'verbs': "Verbes"
+            'verbs': "Verbes",
+            'grammatical_category': "Catégorie grammaticale",
+            'dependency': "Dépendance",
+            'morphology': "Morphologie"
         }
     }
 
@@ -523,45 +532,153 @@ def display_morphosyntax_analysis_interface(nlp_models, lang_code):
                     st.markdown(sentence_str)
 
             # Mostrar análisis de categorías gramaticales # Mostrar análisis morfológico
-            col1, col2 =st.columns(2)
+            # 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)
-            
-            # Mostrar diagramas de arco (código existente)
-            with st.expander(t['arc_diagram'], expanded=True):
-                sentences = list(doc.sents)
-                arc_diagrams = []
-                for i, sent in enumerate(sentences):
-                    st.subheader(f"{t['sentence']} {i+1}")
-                    html = displacy.render(sent, style="dep", options={"distance": 100})
-                    html = html.replace('height="375"', 'height="200"')
-                    html = re.sub(r'<svg[^>]*>', lambda m: m.group(0).replace('height="450"', 'height="300"'), html)
-                    html = re.sub(r'<g [^>]*transform="translate\((\d+),(\d+)\)"', lambda m: f'<g transform="translate({m.group(1)},50)"', html)
-                    st.write(html, unsafe_allow_html=True)
-                    arc_diagrams.append(html)
+                    
+                    # Definir el mapeo de columnas
+                    column_mapping = {
+                        'text': t['word'],
+                        'lemma': t['lemma'],
+                        'pos': t['grammatical_category'],
+                        'dep': t['dependency'],
+                        'morph': t['morphology']
+                    }
+                    
+                    # Renombrar las columnas existentes
+                    morph_df = morph_df.rename(columns={col: new_name for col, new_name in column_mapping.items() if col in morph_df.columns})
+                    
+                    # Traducir las categorías gramaticales
+                    morph_df[t['grammatical_category']] = morph_df[t['grammatical_category']].map(lambda x: POS_TRANSLATIONS[lang_code].get(x, x))
+                    
+                    # Traducir las dependencias
+                    dep_translations = {
+                        'es': {
+                            'ROOT': 'RAÍZ', 'nsubj': 'sujeto nominal', 'obj': 'objeto', 'iobj': 'objeto indirecto',
+                            'csubj': 'sujeto clausal', 'ccomp': 'complemento clausal', 'xcomp': 'complemento clausal abierto',
+                            'obl': 'oblicuo', 'vocative': 'vocativo', 'expl': 'expletivo', 'dislocated': 'dislocado',
+                            'advcl': 'cláusula adverbial', 'advmod': 'modificador adverbial', 'discourse': 'discurso',
+                            'aux': 'auxiliar', 'cop': 'cópula', 'mark': 'marcador', 'nmod': 'modificador nominal',
+                            'appos': 'aposición', 'nummod': 'modificador numeral', 'acl': 'cláusula adjetiva',
+                            'amod': 'modificador adjetival', 'det': 'determinante', 'clf': 'clasificador',
+                            'case': 'caso', 'conj': 'conjunción', 'cc': 'coordinante', 'fixed': 'fijo',
+                            'flat': 'plano', 'compound': 'compuesto', 'list': 'lista', 'parataxis': 'parataxis',
+                            'orphan': 'huérfano', 'goeswith': 'va con', 'reparandum': 'reparación', 'punct': 'puntuación'
+                        },
+                        'en': {
+                            'ROOT': 'ROOT', 'nsubj': 'nominal subject', 'obj': 'object',
+                            'iobj': 'indirect object', 'csubj': 'clausal subject', 'ccomp': 'clausal complement', 'xcomp': 'open clausal complement',
+                            'obl': 'oblique', 'vocative': 'vocative', 'expl': 'expletive', 'dislocated': 'dislocated', 'advcl': 'adverbial clause modifier',
+                            'advmod': 'adverbial modifier', 'discourse': 'discourse element', 'aux': 'auxiliary', 'cop': 'copula', 'mark': 'marker',
+                            'nmod': 'nominal modifier', 'appos': 'appositional modifier', 'nummod': 'numeric modifier', 'acl': 'clausal modifier of noun',
+                            'amod': 'adjectival modifier', 'det': 'determiner', 'clf': 'classifier', 'case': 'case marking',
+                            'conj': 'conjunct', 'cc': 'coordinating conjunction', 'fixed': 'fixed multiword expression',
+                            'flat': 'flat multiword expression', 'compound': 'compound', 'list': 'list', 'parataxis': 'parataxis', 'orphan': 'orphan',
+                            'goeswith': 'goes with', 'reparandum': 'reparandum', 'punct': 'punctuation'
+                        },
+                        'fr': {
+                            'ROOT': 'RACINE', 'nsubj': 'sujet nominal', 'obj': 'objet', 'iobj': 'objet indirect',
+                            'csubj': 'sujet phrastique', 'ccomp': 'complément phrastique', 'xcomp': 'complément phrastique ouvert', 'obl': 'oblique',
+                            'vocative': 'vocatif', 'expl': 'explétif', 'dislocated': 'disloqué', 'advcl': 'clause adverbiale', 'advmod': 'modifieur adverbial',
+                            'discourse': 'élément de discours', 'aux': 'auxiliaire', 'cop': 'copule', 'mark': 'marqueur', 'nmod': 'modifieur nominal',
+                            'appos': 'apposition', 'nummod': 'modifieur numéral', 'acl': 'clause relative', 'amod': 'modifieur adjectival', 'det': 'déterminant',
+                            'clf': 'classificateur', 'case': 'marqueur de cas', 'conj': 'conjonction', 'cc': 'coordination', 'fixed': 'expression figée',
+                            'flat': 'construction plate', 'compound': 'composé', 'list': 'liste', 'parataxis': 'parataxe', 'orphan': 'orphelin',
+                            'goeswith': 'va avec', 'reparandum': 'réparation', 'punct': 'ponctuation'
+                        }
+                    }
+                    morph_df[t['dependency']] = morph_df[t['dependency']].map(lambda x: dep_translations[lang_code].get(x, x))
+                    
+                    # Traducir la morfología
+                    def translate_morph(morph_string, lang_code):
+                        morph_translations = {
+                            'es': {
+                                'Gender': 'Género', 'Number': 'Número', 'Case': 'Caso', 'Definite': 'Definido',
+                                'PronType': 'Tipo de Pronombre', 'Person': 'Persona', 'Mood': 'Modo',
+                                'Tense': 'Tiempo', 'VerbForm': 'Forma Verbal', 'Voice': 'Voz',
+                                'Fem': 'Femenino', 'Masc': 'Masculino', 'Sing': 'Singular', 'Plur': 'Plural',
+                                'Ind': 'Indicativo', 'Sub': 'Subjuntivo', 'Imp': 'Imperativo', 'Inf': 'Infinitivo',
+                                'Part': 'Participio', 'Ger': 'Gerundio', 'Pres': 'Presente', 'Past': 'Pasado',
+                                'Fut': 'Futuro', 'Perf': 'Perfecto', 'Imp': 'Imperfecto'
+                            },
+                            'en': {
+                                'Gender': 'Gender', 'Number': 'Number', 'Case': 'Case', 'Definite': 'Definite', 'PronType': 'Pronoun Type', 'Person': 'Person',
+                                'Mood': 'Mood', 'Tense': 'Tense', 'VerbForm': 'Verb Form', 'Voice': 'Voice',
+                                'Fem': 'Feminine', 'Masc': 'Masculine', 'Sing': 'Singular', 'Plur': 'Plural', 'Ind': 'Indicative',
+                                'Sub': 'Subjunctive', 'Imp': 'Imperative', 'Inf': 'Infinitive', 'Part': 'Participle',
+                                'Ger': 'Gerund', 'Pres': 'Present', 'Past': 'Past', 'Fut': 'Future', 'Perf': 'Perfect', 'Imp': 'Imperfect'
+                            },
+                            'fr': {
+                                'Gender': 'Genre', 'Number': 'Nombre', 'Case': 'Cas', 'Definite': 'Défini', 'PronType': 'Type de Pronom',
+                                'Person': 'Personne', 'Mood': 'Mode', 'Tense': 'Temps', 'VerbForm': 'Forme Verbale', 'Voice': 'Voix',
+                                'Fem': 'Féminin', 'Masc': 'Masculin', 'Sing': 'Singulier', 'Plur': 'Pluriel', 'Ind': 'Indicatif',
+                                'Sub': 'Subjonctif', 'Imp': 'Impératif', 'Inf': 'Infinitif', 'Part': 'Participe',
+                                'Ger': 'Gérondif', 'Pres': 'Présent', 'Past': 'Passé', 'Fut': 'Futur', 'Perf': 'Parfait', 'Imp': 'Imparfait'
+                            }
+                        }
+                        for key, value in morph_translations[lang_code].items():
+                            morph_string = morph_string.replace(key, value)
+                        return morph_string
+                    
+                    morph_df[t['morphology']] = morph_df[t['morphology']].apply(lambda x: translate_morph(x, lang_code))
+                    
+                    # Seleccionar y ordenar las columnas a mostrar
+                    columns_to_display = [t['word'], t['lemma'], t['grammatical_category'], t['dependency'], t['morphology']]
+                    columns_to_display = [col for col in columns_to_display if col in morph_df.columns]
+                    
+                    # Mostrar el DataFrame
+                    st.dataframe(morph_df[columns_to_display])
+                    
+        # Mostrar diagramas de arco (código existente)
+        with st.expander(t['arc_diagram'], expanded=True):
+            sentences = list(doc.sents)
+            arc_diagrams = []
+            for i, sent in enumerate(sentences):
+                st.subheader(f"{t['sentence']} {i+1}")
+                html = displacy.render(sent, style="dep", options={"distance": 100})
+                html = html.replace('height="375"', 'height="200"')
+                html = re.sub(r'<svg[^>]*>', lambda m: m.group(0).replace('height="450"', 'height="300"'), html)
+                html = re.sub(r'<g [^>]*transform="translate\((\d+),(\d+)\)"', lambda m: f'<g transform="translate({m.group(1)},50)"', html)
+                st.write(html, unsafe_allow_html=True)
+                arc_diagrams.append(html)
             
-            # Guardar resultados
-            if store_morphosyntax_result(
-                st.session_state.username,
-                current_input,
-                word_colors,
-                advanced_analysis['arc_diagram'],
-                advanced_analysis['pos_analysis'],
-                advanced_analysis['morphological_analysis'],
-                advanced_analysis['sentence_structure']
+        # Guardar resultados
+        if store_morphosyntax_result(
+            st.session_state.username,
+            current_input,
+            word_colors,
+            advanced_analysis['arc_diagram'],
+            advanced_analysis['pos_analysis'],
+            advanced_analysis['morphological_analysis'],
+            advanced_analysis['sentence_structure']
                 
-            ):
-                st.success(t['success_message'])
-            else:
-                st.error(t['error_message'])
+        ):
+            st.success(t['success_message'])
         else:
-            st.warning(t['warning_message'])
+            st.error(t['error_message'])
+    else:
+        st.warning(t['warning_message'])
 
 ###############################################################################################################
 def display_semantic_analysis_interface(nlp_models, lang_code):