Update modules/text_analysis/semantic_analysis.py

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@@ -284,17 +284,7 @@ def create_concept_graph(doc, key_concepts):
 ###############################################################################
 
 def visualize_concept_graph(G, lang_code):
-    """
-    Visualiza el grafo de conceptos con layout consistente.
-    Args:
-        G: networkx.Graph - Grafo de conceptos
-        lang_code: str - Código del idioma
-    Returns:
-        matplotlib.figure.Figure - Figura del grafo
-    """
     try:
-
-        try:
         # 1. Diccionario de traducciones hardcodeado (¡solo para las 2 etiquetas del gráfico!)
         GRAPH_LABELS = {
             'es': {
@@ -303,20 +293,20 @@ def visualize_concept_graph(G, lang_code):
             },
             'en': {
                 'concept_network': 'Relationships between key concepts',
-                'concept_centrality': 'Key Concept Centrality'
+                'concept_centrality': 'Concept centrality'
             },
             'fr': {
                 'concept_network': 'Relations entre concepts clés',
-                'concept_centrality': 'Concept clé de centralité'
+                'concept_centrality': 'Centralité des concepts'
             },
             'pt': {
                 'concept_network': 'Relações entre conceitos-chave',
-                'concept_centrality': 'Centralidade do conceito-chave'
+                'concept_centrality': 'Centralidade dos conceitos'
             }
         }
 
-        # 2. Obtener las etiquetas según el idioma (con valores por defecto en español)
-        labels = GRAPH_LABELS.get(lang_code, GRAPH_LABELS['es'])
+        # 2. Obtener las etiquetas según el idioma (con valores por defecto en inglés)
+        labels = GRAPH_LABELS.get(lang_code, GRAPH_LABELS['en'])
         
         # Crear nueva figura con mayor tamaño y definir los ejes explícitamente
         fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 10))