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modules/semantic/semantic_live_interface.py

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-# modules/semantic/semantic_live_interface.py
-import streamlit as st
-from streamlit_float import *
-from streamlit_antd_components import *
-import pandas as pd
-import logging
-
-# Configuración del logger
-logger = logging.getLogger(__name__)
-
-# Importaciones locales
-from .semantic_process import (
-    process_semantic_input,
-    format_semantic_results
-)
-
-from ..utils.widget_utils import generate_unique_key
-from ..database.semantic_mongo_db import store_student_semantic_result
-from ..database.chat_mongo_db import store_chat_history, get_chat_history
-
-def display_semantic_live_interface(lang_code, nlp_models, semantic_t):
-    """
-    Interfaz para el análisis semántico en vivo
-    Args:
-        lang_code: Código del idioma actual
-        nlp_models: Modelos de spaCy cargados
-        semantic_t: Diccionario de traducciones semánticas
-    """
-    try:
-        # 1. Inicializar el estado de la sesión para el análisis en vivo
-        if 'semantic_live_state' not in st.session_state:
-            st.session_state.semantic_live_state = {
-                'analysis_count': 0,
-                'last_analysis': None,
-                'current_text': ''
-            }
-
-        # 2. Crear dos columnas
-        col1, col2 = st.columns(2)
-
-        # Columna izquierda: Entrada de texto
-        with col1:
-            st.subheader(semantic_t.get('enter_text', 'Ingrese su texto'))
-            
-            # Área de texto para input
-            text_input = st.text_area(
-                semantic_t.get('text_input_label', 'Escriba o pegue su texto aquí'),
-                height=400,
-                key=f"semantic_live_text_{st.session_state.semantic_live_state['analysis_count']}"
-            )
-
-            # Botón de análisis
-            analyze_button = st.button(
-                semantic_t.get('analyze_button', 'Analizar'),
-                key=f"semantic_live_analyze_{st.session_state.semantic_live_state['analysis_count']}",
-                type="primary",
-                icon="🔍",
-                disabled=not text_input,
-                use_container_width=True
-            )
-
-        # Columna derecha: Visualización de resultados
-        with col2:
-            st.subheader(semantic_t.get('live_results', 'Resultados en vivo'))
-
-            # 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
-                            st.session_state.semantic_live_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']
-                            )
-
-                            # Mostrar gráfico de conceptos
-                            if 'concept_graph' in analysis_result['analysis'] and analysis_result['analysis']['concept_graph'] is not None:
-                                st.image(analysis_result['analysis']['concept_graph'])
-                            else:
-                                st.info(semantic_t.get('no_graph', 'No hay gráfico disponible'))
-
-                            # Mostrar tabla de conceptos clave
-                            if 'key_concepts' in analysis_result['analysis'] and analysis_result['analysis']['key_concepts']:
-                                st.subheader(semantic_t.get('key_concepts', 'Conceptos Clave'))
-                                df = pd.DataFrame(
-                                    analysis_result['analysis']['key_concepts'],
-                                    columns=[
-                                        semantic_t.get('concept', 'Concepto'),
-                                        semantic_t.get('frequency', 'Frecuencia')
-                                    ]
-                                )
-                                st.dataframe(
-                                    df,
-                                    hide_index=True,
-                                    column_config={
-                                        semantic_t.get('frequency', 'Frecuencia'): st.column_config.NumberColumn(
-                                            format="%.2f"
-                                        )
-                                    }
-                                )
-                        else:
-                            st.error(analysis_result['message'])
-
-                except Exception as e:
-                    logger.error(f"Error en análisis semántico en vivo: {str(e)}")
-                    st.error(semantic_t.get('error_processing', f'Error al procesar el texto: {str(e)}'))
-
-    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."))