Update modules/semantic/semantic_live_interface.py

modules/semantic/semantic_live_interface.py

@@ -35,14 +35,14 @@ def display_semantic_live_interface(lang_code, nlp_models, semantic_t):
         # 2. Crear columnas con nueva proporción (1:3)
         input_col, result_col = st.columns([1, 3])
 
-        # Columna izquierda: Entrada de texto (más compacta)
+        # Columna izquierda: Entrada de texto
         with input_col:
             st.subheader(semantic_t.get('enter_text', 'Ingrese su texto'))
             
             # Área de texto ajustada al nuevo ancho
             text_input = st.text_area(
                 semantic_t.get('text_input_label', 'Escriba o pegue su texto aquí'),
-                height=500,  # Aumentado para compensar el ancho reducido
+                height=500,
                 key="semantic_live_text",
                 value=st.session_state.semantic_live_state.get('current_text', '')
             )
@@ -50,7 +50,7 @@ def display_semantic_live_interface(lang_code, nlp_models, semantic_t):
             # Actualizar el texto actual en el estado
             st.session_state.semantic_live_state['current_text'] = text_input
 
-            # Botón de análisis
+            # Botón de análisis y procesamiento
             analyze_button = st.button(
                 semantic_t.get('analyze_button', 'Analizar'),
                 key="semantic_live_analyze",
@@ -60,19 +60,51 @@ def display_semantic_live_interface(lang_code, nlp_models, semantic_t):
                 use_container_width=True
             )
 
-        # Columna derecha: Visualización de resultados (más amplia)
+            # Procesar análisis cuando se presiona el botón
+            if analyze_button and text_input:
+                try:
+                    with st.spinner(semantic_t.get('processing', 'Procesando...')):
+                        # Realizar análisis
+                        analysis_result = process_semantic_input(
+                            text_input,
+                            lang_code,
+                            nlp_models,
+                            semantic_t
+                        )
+
+                        if analysis_result['success']:
+                            # Guardar resultado en el estado
+                            st.session_state.semantic_live_state['last_result'] = analysis_result
+                            st.session_state.semantic_live_state['analysis_count'] += 1
+                            
+                            # Guardar en base de datos
+                            store_student_semantic_result(
+                                st.session_state.username,
+                                text_input,
+                                analysis_result['analysis']
+                            )
+                        else:
+                            st.error(analysis_result.get('message', 'Error en el análisis'))
+
+                except Exception as e:
+                    logger.error(f"Error en análisis: {str(e)}")
+                    st.error(semantic_t.get('error_processing', 'Error al procesar el texto'))
+
+        # Columna derecha: Visualización de resultados
         with result_col:
             st.subheader(semantic_t.get('live_results', 'Resultados en vivo'))
 
+            # Mostrar resultados si existen
             if 'last_result' in st.session_state.semantic_live_state and \
                st.session_state.semantic_live_state['last_result'] is not None:
                 
                 analysis = st.session_state.semantic_live_state['last_result']['analysis']
 
+                # Verificar que tenemos datos para mostrar
                 if 'key_concepts' in analysis and analysis['key_concepts'] and \
                    'concept_graph' in analysis and analysis['concept_graph'] is not None:
                     
-                    # Estilos adaptados al nuevo ancho
+                    # Estilos para la visualización
                     st.markdown("""
                         <style>
                         .unified-container {
@@ -81,6 +113,7 @@ def display_semantic_live_interface(lang_code, nlp_models, semantic_t):
                             overflow: hidden;
                             box-shadow: 0 2px 4px rgba(0,0,0,0.1);
                             width: 100%;
+                            margin-bottom: 1rem;
                         }
                         .concept-table {
                             display: flex;
@@ -109,41 +142,35 @@ def display_semantic_live_interface(lang_code, nlp_models, semantic_t):
                         }
                         .graph-section { 
                             padding: 20px;
-                            display: flex;
-                            flex-direction: column;
-                            align-items: center;
+                            background-color: white;
                         }
                         </style>
                     """, unsafe_allow_html=True)
 
-                    # Contenedor unificado para conceptos y grafo
+                    # Mostrar conceptos y grafo
                     with st.container():
                         # Conceptos
-                        concepts_html = f"""
+                        concepts_html = """
                         <div class="unified-container">
                             <div class="concept-table">
-                                {''.join(f'<div class="concept-item"><span class="concept-name">{concept}</span>'
-                                        f'<span class="concept-freq">({freq:.2f})</span></div>'
-                                        for concept, freq in analysis['key_concepts'])}
-                            </div>
-                            <div class="graph-section">
                         """
+                        concepts_html += ''.join(
+                            f'<div class="concept-item"><span class="concept-name">{concept}</span>'
+                            f'<span class="concept-freq">({freq:.2f})</span></div>'
+                            for concept, freq in analysis['key_concepts']
+                        )
+                        concepts_html += "</div></div>"
                         st.markdown(concepts_html, unsafe_allow_html=True)
                         
                         # Grafo
-                        st.image(
-                            analysis['concept_graph'],
-                            use_container_width=True,
-                            caption=semantic_t.get(
-                                'graph_description',
-                                'Visualización de relaciones entre conceptos clave identificados en el texto.'
+                        if 'concept_graph' in analysis and analysis['concept_graph'] is not None:
+                            st.image(
+                                analysis['concept_graph'],
+                                use_container_width=True
                             )
-                        )
-
-                        st.markdown('</div></div>', unsafe_allow_html=True)
 
-                        # Botones y controles ajustados al nuevo ancho
-                        button_col, spacer_col = st.columns([1,5])  # Ajustada la proporción
+                        # Botones y controles
+                        button_col, spacer_col = st.columns([1,5])
                         with button_col:
                             st.download_button(
                                 label="📥 " + semantic_t.get('download_graph', "Download"),
@@ -165,4 +192,4 @@ def display_semantic_live_interface(lang_code, nlp_models, semantic_t):
 
     except Exception as e:
         logger.error(f"Error general en interfaz semántica en vivo: {str(e)}")
-        st.error(semantic_t.get('general_error', "Se produjo un error. Por favor, intente de nuevo."))
+        st.error(semantic_t.get('general_error', "Se produjo un error. Por favor, intente de nuevo."))