Update modules/morphosyntax/morphosyntax_interface.py

modules/morphosyntax/morphosyntax_interface.py

@@ -182,45 +182,7 @@ def display_morphosyntax_results(result, lang_code, t):
     with col2:
         with st.expander(morpho_t.get('morphological_analysis', 'Morphological Analysis'), expanded=True):
             morph_df = pd.DataFrame(advanced_analysis['morphological_analysis'])
-            
-            # Definir el mapeo de columnas
-            column_mapping = {
-                'text': morpho_t.get('word', 'Word'),
-                'lemma': morpho_t.get('lemma', 'Lemma'),
-                'pos': morpho_t.get('grammatical_category', 'Grammatical category'),
-                'dep': morpho_t.get('dependency', 'Dependency'),
-                'morph': morpho_t.get('morphology', 'Morphology')
-            }
-            
-            # Renombrar las columnas existentes
-            morph_df = morph_df.rename(columns={col: new_name for col, new_name in column_mapping.items() if col in morph_df.columns})
-            
-            # Primero definimos las columnas con morpho_t
-            cat_col = morpho_t.get('grammatical_category', 'Grammatical category')
-            dep_col = morpho_t.get('dependency', 'Dependency')
-            morph_col = morpho_t.get('morphology', 'Morphology')
-    
-            # Luego las usamos en las transformaciones
-            morph_df[cat_col] = morph_df[cat_col].map(lambda x: POS_TRANSLATIONS[lang_code].get(x, x))
-            morph_df[dep_col] = morph_df[dep_col].map(lambda x: dep_translations[lang_code].get(x, x))
-            morph_df[morph_col] = morph_df[morph_col].apply(lambda x: translate_morph(x, lang_code))
-    
-            # Seleccionar y ordenar las columnas a mostrar
-            columns_to_display = [
-                morpho_t.get('word', 'Word'),
-                morpho_t.get('lemma', 'Lemma'),
-                cat_col,
-                dep_col,
-                morph_col
-            ]
-            columns_to_display = [col for col in columns_to_display if col in morph_df.columns]
-            
-            # Mostrar el DataFrame
-            st.dataframe(morph_df[columns_to_display])
-
-            # Traducir las categorías gramaticales
-            morph_df[t['grammatical_category']] = morph_df[t['grammatical_category']].map(lambda x: POS_TRANSLATIONS[lang_code].get(x, x))
-            
+                        
             # Traducir las dependencias
             dep_translations = {
                 'es': {
@@ -287,10 +249,46 @@ def display_morphosyntax_results(result, lang_code, t):
                         'Ger': 'Gérondif', 'Pres': 'Présent', 'Past': 'Passé', 'Fut': 'Futur', 'Perf': 'Parfait', 'Imp': 'Imparfait'
                     }
                 }
+                
                 for key, value in morph_translations[lang_code].items():
                     morph_string = morph_string.replace(key, value)
                 return morph_string
             
+            # Definir el mapeo de columnas
+            column_mapping = {
+                'text': morpho_t.get('word', 'Word'),
+                'lemma': morpho_t.get('lemma', 'Lemma'),
+                'pos': morpho_t.get('grammatical_category', 'Grammatical category'),
+                'dep': morpho_t.get('dependency', 'Dependency'),
+                'morph': morpho_t.get('morphology', 'Morphology')
+            }
+            
+            # Renombrar las columnas existentes
+            morph_df = morph_df.rename(columns={col: new_name for col, new_name in column_mapping.items() if col in morph_df.columns})
+            
+            # Primero definimos las columnas con morpho_t
+            cat_col = morpho_t.get('grammatical_category', 'Grammatical category')
+            dep_col = morpho_t.get('dependency', 'Dependency')
+            morph_col = morpho_t.get('morphology', 'Morphology')
+    
+            # Luego las usamos en las transformaciones
+            morph_df[cat_col] = morph_df[cat_col].map(lambda x: POS_TRANSLATIONS[lang_code].get(x, x))
+            morph_df[dep_col] = morph_df[dep_col].map(lambda x: dep_translations[lang_code].get(x, x))
+            morph_df[morph_col] = morph_df[morph_col].apply(lambda x: translate_morph(x, lang_code))
+    
+            # Seleccionar y ordenar las columnas a mostrar
+            columns_to_display = [
+                morpho_t.get('word', 'Word'),
+                morpho_t.get('lemma', 'Lemma'),
+                cat_col,
+                dep_col,
+                morph_col
+            ]
+            columns_to_display = [col for col in columns_to_display if col in morph_df.columns]
+            
+            # Mostrar el DataFrame
+            st.dataframe(morph_df[columns_to_display])        
+               
             morph_df[t['morphology']] = morph_df[t['morphology']].apply(lambda x: translate_morph(x, lang_code))
             
             # Seleccionar y ordenar las columnas a mostrar