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@@ -37,29 +37,30 @@ class ModelHandler:
         except Exception as e:
             return f"Error al realizar la inferencia: {e}"
 
-    def analyze_emotion(input_text):
-    # Diccionario para traducir emociones al español
-    emotion_translation = {
-        "joy": "Alegría",
-        "anger": "Enojo",
-        "fear": "Miedo",
-        "sadness": "Tristeza",
-        "love": "Amor",
-        "surprise": "Sorpresa"
-    }
-    
-    try:
-        client = InferenceClient("bhadresh-savani/distilbert-base-uncased-emotion", token=hf_token)
-        response = client.text_classification(input_text)
+    def analyze_emotion(self, input_text):
+        # Diccionario para traducir emociones al español
+        emotion_translation = {
+            "joy": "Alegría",
+            "anger": "Enojo",
+            "fear": "Miedo",
+            "sadness": "Tristeza",
+            "love": "Amor",
+            "surprise": "Sorpresa"
+        }
         
-        # Traducir las emociones y formatear la respuesta
-        emotions = [
-            f"{emotion_translation[label['label']]}: {label['score']:.2%}"
-            for label in response
-        ]
-        return "\n".join(emotions)
-    except Exception as e:
-        return f"Error al analizar la emoción: {e}"
+        try:
+            client = InferenceClient("bhadresh-savani/distilbert-base-uncased-emotion", token=hf_token)
+            response = client.text_classification(input_text)
+            
+            # Traducir las emociones y formatear la respuesta
+            emotions = [
+                f"{emotion_translation[label['label']]}: {label['score']:.2%}"
+                for label in response
+            ]
+            return "\n".join(emotions)
+        except Exception as e:
+            return f"Error al analizar la emoción: {e}"
+
 # Lista de modelos disponibles (con nombres amigables para la interfaz)
 model_names = {
     "CHATBOT": "microsoft/Phi-3-mini-4k-instruct"