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@@ -554,44 +554,31 @@ def display_morphosyntax_analysis_interface(nlp_models, lang_code):
                     st.dataframe(pos_df)
             
             with col2:
-            
                 with st.expander(t['morphological_analysis'], expanded=True):
                     morph_df = pd.DataFrame(advanced_analysis['morphological_analysis'])
                     
-                    # Traducir las etiquetas POS y otras columnas relevantes
-                    # morph_df['pos'] = morph_df['pos'].map(lambda x: POS_TRANSLATIONS[lang_code].get(x, x))
-                    st.write("Columnas originales:", morph_df.columns.tolist())
+                    # Definir el mapeo de columnas
+                    column_mapping = {
+                        'text': t['word'],
+                        'lemma': t['lemma'],
+                        'pos': t['grammatical_category'],
+                        'tag': t['tag'],
+                        'dep': t['dependency'],
+                        'morph': t['morphology']
+                    }
                     
-                    # 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']
-                    #})
-
-                    # Renombrar solo las columnas que existen
+                    # 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 etiquetas POS si la columna existe
-                    if 'pos' in morph_df.columns:
-                        morph_df['pos'] = morph_df['pos'].map(lambda x: POS_TRANSLATIONS[lang_code].get(x, x))
-
-                    # Imprimir los nombres de las columnas después del renombramiento para depuración
-                    st.write("Columnas después del renombramiento:", morph_df.columns.tolist())
-                        
-                    # Seleccionar solo las columnas que existen
-                    columns_to_display = [col for col in ['word', 'lemma', 'grammatical_category', 'tag', 'dependency', 'morphology'] if col in morph_df.columns]
                     
-                    # Seleccionar y reordenar las columnas más relevantes
-                    #columns_to_display = ['word', 'lemma', 'grammatical_category', 'tag', 'dependency', 'morphology']
-                    #morph_df = morph_df[columns_to_display]
+                    # Seleccionar las columnas que existen en el DataFrame
+                    columns_to_display = [col for col in [t['word'], t['lemma'], t['grammatical_category'], t['tag'], t['dependency'], t['morphology']] if col in morph_df.columns]
                     
-                    # Mostrar el dataframe
-                    # st.dataframe(morph_df)
-                    st.dataframe(morph_df[columns_to_display])
+                    # Mostrar las columnas originales (para depuración)
+                    st.write("Columnas originales:", morph_df.columns.tolist())
+                    
+                    # Seleccionar y mostrar el DataFrame
+                    morph_df = morph_df[columns_to_display]
+                    st.dataframe(morph_df)    
             
             # Mostrar diagramas de arco (código existente)
             with st.expander(t['arc_diagram'], expanded=True):