Update modules/morphosyntax/morphosyntax_interface.py

modules/morphosyntax/morphosyntax_interface.py

@@ -31,7 +31,7 @@ from ..database.morphosintaxis_export import export_user_interactions
 import logging
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
-def display_morphosyntax_interface(lang_code, nlp_models, t):
+def display_morphosyntax_interface(lang_code, nlp_models, morpho_t):
     """
     Interfaz para el análisis morfosintáctico
     Args:
@@ -109,7 +109,7 @@ def display_morphosyntax_interface(lang_code, nlp_models, t):
         st.info(morpho_t.get('morpho_initial_message', 'Enter text to begin analysis'))
 
 ############################################################################################################
-def display_morphosyntax_results(result, lang_code, t):
+def display_morphosyntax_results(result, lang_code, morpho_t):
     """
     Muestra los resultados del análisis morfosintáctico.
     Args:
@@ -283,6 +283,7 @@ def display_morphosyntax_results(result, lang_code, t):
     with st.expander(morpho_t.get('arc_diagram', 'Syntactic analysis: Arc diagram'), expanded=True):
         sentences = list(doc.sents)
         arc_diagrams = []
+        
         for i, sent in enumerate(sentences):
             st.subheader(f"{morpho_t.get('sentence', 'Sentence')} {i+1}")
             html = displacy.render(sent, style="dep", options={"distance": 100})
@@ -302,99 +303,3 @@ def display_morphosyntax_results(result, lang_code, t):
             file_name="morphosyntax_analysis.pdf",
             mime="application/pdf"
         )
-
-'''
-    if user_input:
-        # Añadir el mensaje del usuario al historial
-        st.session_state.morphosyntax_chat_history.append({"role": "user", "content": user_input})
-
-        # Procesar el input del usuario nuevo al 26-9-2024
-        response, visualizations, result = process_morphosyntactic_input(user_input, lang_code, nlp_models, t)
-
-        # Mostrar indicador de carga
-        with st.spinner(t.get('processing', 'Processing...')):
-            try:
-                # Procesar el input del usuario
-                response, visualizations, result = process_morphosyntactic_input(user_input, lang_code, nlp_models, t)
-
-                # Añadir la respuesta al historial
-                message = {
-                    "role": "assistant",
-                    "content": response
-                }
-                if visualizations:
-                    message["visualizations"] = visualizations
-                st.session_state.morphosyntax_chat_history.append(message)
-
-                # Mostrar la respuesta más reciente
-                with st.chat_message("assistant"):
-                    st.write(response)
-                    if visualizations:
-                        for i, viz in enumerate(visualizations):
-                            st.markdown(f"**Oración {i+1} del párrafo analizado**")
-                            st.components.v1.html(
-                                f"""
-                                <div style="width: 100%; overflow-x: auto; white-space: nowrap;">
-                                    <div style="min-width: 1200px;">
-                                        {viz}
-                                    </div>
-                                </div>
-                                """,
-                                height=350,
-                                scrolling=True
-                            )
-                            if i < len(visualizations) - 1:
-                                st.markdown("---")  # Separador entre diagramas
-
-                # Si es un análisis, guardarlo en la base de datos
-                if user_input.startswith('/analisis_morfosintactico') and result:
-                    store_morphosyntax_result(
-                        st.session_state.username,
-                        user_input.split('[', 1)[1].rsplit(']', 1)[0],  # texto analizado
-                        result.get('repeated_words', {}),
-                        visualizations,
-                        result.get('pos_analysis', []),
-                        result.get('morphological_analysis', []),
-                        result.get('sentence_structure', [])
-                    )
-
-
-            except Exception as e:
-                st.error(f"{t['error_processing']}: {str(e)}")
-
-
-
-    # Forzar la actualización de la interfaz
-        st.rerun()
-
-    # Botón para limpiar el historial del chat
-    if st.button(t['clear_chat'], key=generate_unique_key('morphosyntax', 'clear_chat')):
-        st.session_state.morphosyntax_chat_history = []
-        st.rerun()
-'''
-
-
-'''
-############ MODULO PARA DEPURACIÓN Y PRUEBAS #####################################################
-def display_morphosyntax_interface(lang_code, nlp_models, t):
-    st.subheader(t['morpho_title'])
-
-    text_input = st.text_area(
-        t['warning_message'],
-        height=150,
-        key=generate_unique_key("morphosyntax", "text_area")
-    )
-
-    if st.button(
-        t['results_title'],
-        key=generate_unique_key("morphosyntax", "analyze_button")
-    ):
-        if text_input:
-            # Aquí iría tu lógica de análisis morfosintáctico
-            # Por ahora, solo mostraremos un mensaje de placeholder
-            st.info(t['analysis_placeholder'])
-        else:
-            st.warning(t['no_text_warning'])
-###
-#################################################
-'''