Update modules/semantic/semantic_interface.py

modules/semantic/semantic_interface.py

@@ -145,7 +145,7 @@ def display_semantic_interface(lang_code, nlp_models, semantic_t):
 def display_semantic_results(semantic_result, lang_code, semantic_t):
     """
     Muestra los resultados del análisis semántico de conceptos clave.
-    Versión simplificada que muestra el gráfico directamente.
+    Versión optimizada con distribución uniforme de conceptos y formato compacto.
     """
     if semantic_result is None or not semantic_result['success']:
         st.warning(semantic_t.get('no_results', 'No results available'))
@@ -156,29 +156,27 @@ def display_semantic_results(semantic_result, lang_code, semantic_t):
     # Mostrar conceptos clave
     st.subheader(semantic_t.get('key_concepts', 'Key Concepts'))
     if 'key_concepts' in analysis and analysis['key_concepts']:
-        df = pd.DataFrame(
-            analysis['key_concepts'],
-            columns=[
-                semantic_t.get('concept', 'Concept'),
-                semantic_t.get('frequency', 'Frequency')
-            ]
-        )
+        # Calcular número óptimo de columnas (máx 5, mín 2)
+        num_concepts = len(analysis['key_concepts'])
+        num_cols = min(max(2, (num_concepts + 2) // 3), 5)  # Fórmula para distribución óptima
         
-        # Mostrar conceptos como chips
-        cols = st.columns(4)  # 4 columnas para distribuir los conceptos
-        for i, (concept, freq) in enumerate(df.values):
-            with cols[i % 4]:
+        cols = st.columns(num_cols)
+        for idx, (concept, freq) in enumerate(analysis['key_concepts']):
+            with cols[idx % num_cols]:
                 st.markdown(
                     f"""
                     <div style="
                         background-color: #f0f2f6;
-                        border-radius: 20px;
-                        padding: 8px 12px;
-                        margin: 5px 0;
-                        text-align: center;
+                        border-radius: 12px;
+                        padding: 6px 10px;
+                        margin: 4px 0;
+                        font-size: 0.9em;
+                        display: flex;
+                        justify-content: space-between;
+                        align-items: center;
                     ">
-                        <b>{concept}</b><br>
-                        <small>{freq:.2f}</small>
+                        <span style="font-weight: 500;">{concept}</span>
+                        <span style="color: #666; font-size: 0.85em;">{freq:.2f}</span>
                     </div>
                     """,
                     unsafe_allow_html=True
@@ -186,35 +184,36 @@ def display_semantic_results(semantic_result, lang_code, semantic_t):
     else:
         st.info(semantic_t.get('no_concepts', 'No key concepts found'))
 
-    # Mostrar gráfico de conceptos directamente
+    # Mostrar gráfico de conceptos
     if 'concept_graph' in analysis and analysis['concept_graph'] is not None:
         try:
-            # Mostrar el gráfico directamente con st.image()
+            # Mostrar el gráfico con ancho de contenedor
             st.image(
                 analysis['concept_graph'],
-                use_column_width=True,
+                use_container_width=True,  # Corregido el parámetro obsoleto
                 caption=semantic_t.get('graph_description', 'Visualización de relaciones entre conceptos clave')
             )
 
-            # Sección de interpretación
-            with st.expander("📊 " + semantic_t.get('semantic_graph_interpretation', "Interpretación del gráfico")):
-                st.markdown(f"""
-                - 🔀 {semantic_t.get('semantic_arrow_meaning', 'Flechas: dirección de la relación')}
-                - 🎨 {semantic_t.get('semantic_color_meaning', 'Color: centralidad del concepto')}
-                - ⭕ {semantic_t.get('semantic_size_meaning', 'Tamaño: frecuencia del concepto')}
-                - ↔️ {semantic_t.get('semantic_thickness_meaning', 'Grosor: fuerza de la conexión')}
+            # Sección de interpretación compacta
+            with st.expander("📊 " + semantic_t.get('semantic_graph_interpretation', "Interpretación")):
+                st.caption(f"""
+                • {semantic_t.get('semantic_arrow_meaning', 'Flechas → Dirección relación')}
+                • {semantic_t.get('semantic_color_meaning', 'Color → Centralidad')}
+                • {semantic_t.get('semantic_size_meaning', 'Tamaño → Frecuencia')}
+                • {semantic_t.get('semantic_thickness_meaning', 'Grosor → Fuerza conexión')}
                 """)
             
-            # Botón de descarga
+            # Botón de descarga compacto
             st.download_button(
-                label="📥 " + semantic_t.get('download_graph', "Descargar gráfico"),
+                label="⬇️ " + semantic_t.get('download_graph', "Descargar"),
                 data=analysis['concept_graph'],
                 file_name="semantic_network.png",
-                mime="image/png"
+                mime="image/png",
+                use_container_width=True
             )
             
         except Exception as e:
             logger.error(f"Error al mostrar el gráfico: {str(e)}")
             st.error(semantic_t.get('graph_error', 'Error al visualizar el gráfico'))
     else:
-        st.info(semantic_t.get('no_graph', 'No se generó el gráfico de conceptos'))
+        st.info(semantic_t.get('no_graph', 'No se generó el gráfico de conceptos'))