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@@ -29,7 +29,6 @@ for archivo_index in archivos_indices:
 def predecir_similitud(texto):
     resultados = []
     umbral_similitud = 0.65
-    resultado=" "
 
     # Vectorizar el texto (usando la misma función que antes)
     texto_vectorizado = vectorize_text(texto)
@@ -43,18 +42,16 @@ def predecir_similitud(texto):
         # Comparar con el umbral y proporcionar el resultado
         if similitud >= umbral_similitud:
             resultado = (nombre_archivo, similitud)
-        
-        resultados.append(resultado)
+            resultados.append(resultado)
 
     # Ordenar la lista de resultados por similitud
     resultados_ordenados = sorted(resultados, key=lambda x: x[1], reverse=True)
 
     # Construir la cadena de resultados
-    resultados_texto = '\n'.join([f"{nombre} (similitud:{sim:.2f})" if sim != -1 else f"{nombre} (similitud:{sim:.2f})" for nombre, sim in resultados_ordenados])
-
-    # Verificar si no hay resultados por encima del umbral
-    if all(sim <= umbral_similitud for _, sim in resultados_ordenados):
-        resultados_texto = "No se ha encontrado ningún argumento de los predeterminados"
+    if resultados_ordenados:
+        resultados_texto = '\n'.join([f"{nombre} (similitud:{sim:.2f})" for nombre, sim in resultados_ordenados])
+    else:
+        resultados_texto = "No se han encontrado resultados"
 
     return resultados_texto