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+import gradio as gr
+import spacy
+import os
+
+# Descargar modelo si no existe
+def descargar_modelo():
+    try:
+        nlp = spacy.load("es_core_news_sm")
+        print("✅ Modelo cargado correctamente")
+        return nlp
+    except OSError:
+        print("📥 Descargando modelo de spaCy...")
+        os.system("python -m spacy download es_core_news_sm")
+        nlp = spacy.load("es_core_news_sm")
+        print("✅ Modelo descargado y cargado")
+        return nlp
+
+# Cargar modelo
+nlp = descargar_modelo()
+
+def analizar_completo(texto, opciones):
+    if not texto.strip():
+        return "❌ Ingresa un texto para analizar."
+    
+    try:
+        doc = nlp(texto)
+        resultado = ""
+        
+        # Debug: ver qué opciones llegan
+        print(f"Opciones recibidas: {opciones}, tipo: {type(opciones)}")
+        
+        # Si no hay opciones seleccionadas
+        if not opciones:
+            return "⚠️ Por favor selecciona al menos una opción de análisis."
+        
+        # Análisis de Tokens y POS Tagging
+        if "tokens" in opciones:
+            resultado += "📝 TOKENS Y GRAMÁTICA:\n"
+            resultado += "-" * 40 + "\n"
+            for token in doc:
+                if not token.is_space:
+                    resultado += f"{token.text:15} {token.pos_:10} {spacy.explain(token.pos_)}\n"
+            resultado += "\n" + "="*50 + "\n\n"
+        
+        # Análisis de Entidades Nombradas
+        if "entidades" in opciones:
+            resultado += "🏷️ ENTIDADES NOMBRADAS:\n"
+            resultado += "-" * 40 + "\n"
+            if doc.ents:
+                for ent in doc.ents:
+                    resultado += f"{ent.text:20} {ent.label_:15} {spacy.explain(ent.label_)}\n"
+            else:
+                resultado += "No se encontraron entidades nombradas.\n"
+            resultado += "\n" + "="*50 + "\n\n"
+        
+        # Análisis de Dependencias
+        if "dependencias" in opciones:
+            resultado += "🔗 ANÁLISIS DE DEPENDENCIAS:\n"
+            resultado += "-" * 40 + "\n"
+            for token in doc:
+                if token.dep_ != "punct" and not token.is_space:
+                    resultado += f"{token.text:12} <-{token.dep_:12}- {token.head.text:12}\n"
+            resultado += "\n" + "="*50 + "\n\n"
+        
+        # Lematización
+        if "lemas" in opciones:
+            resultado += "📖 LEMATIZACIÓN:\n"
+            resultado += "-" * 40 + "\n"
+            lemas_unicos = set()
+            for token in doc:
+                if not token.is_punct and not token.is_space and token.lemma_.strip():
+                    lemas_unicos.add((token.lemma_, token.pos_))
+            
+            for lemma, pos in sorted(lemas_unicos):
+                resultado += f"{lemma:20} ({pos})\n"
+            resultado += "\n"
+        
+        return resultado
+        
+    except Exception as e:
+        return f"❌ Error al procesar el texto: {str(e)}"
+
+# Crear la interfaz Gradio
+with gr.Blocks(theme="soft", title="Analizador de Texto con spaCy") as demo:
+    gr.Markdown("""
+    # 🔍 Analizador de Texto Avanzado con spaCy
+    **Analiza texto en español usando procesamiento de lenguaje natural**
+    """)
+    
+    with gr.Row():
+        with gr.Column(scale=1):
+            gr.Markdown("### 📝 Entrada de Texto")
+            texto_input = gr.Textbox(
+                label="Escribe tu texto aquí",
+                placeholder="Ej: El presidente de Microsoft visitó España la semana pasada...",
+                lines=4,
+                max_lines=6
+            )
+            
+            gr.Markdown("### ⚙️ Opciones de Análisis")
+            opciones = gr.CheckboxGroup(
+                label="Selecciona qué análisis deseas realizar:",
+                choices=[
+                    "tokens", 
+                    "entidades", 
+                    "dependencias", 
+                    "lemas"
+                ],
+                value=["tokens", "entidades"],
+                info="Puedes seleccionar múltiples opciones"
+            )
+            
+            analizar_btn = gr.Button("🚀 Analizar Texto", variant="primary", size="lg")
+        
+        with gr.Column(scale=2):
+            gr.Markdown("### 📊 Resultados del Análisis")
+            resultado_output = gr.Textbox(
+                label="Resultado",
+                lines=20,
+                show_copy_button=True,
+                placeholder="Los resultados del análisis aparecerán aquí...",
+                elem_id="resultado"
+            )
+    
+    # Ejemplos predefinidos
+    gr.Markdown("### 💡 Ejemplos para Probar")
+    
+    # Definir ejemplos como lista de listas
+    ejemplos_lista = [
+        ["El presidente de Argentina anunció nuevas medidas económicas para 2024.", ["tokens", "entidades"]],
+        ["María compró tres manzanas rojas en el supermercado de Madrid.", ["tokens", "lemas", "dependencias"]],
+        ["La empresa Google fue fundada en 1998 por Larry Page y Sergey Brin.", ["entidades", "dependencias"]],
+        ["El rápido zorro marrón salta sobre el perro perezoso.", ["tokens", "dependencias", "lemas"]]
+    ]
+    
+    gr.Examples(
+        examples=ejemplos_lista,
+        inputs=[texto_input, opciones],
+        label="Haz clic en un ejemplo para probar:",
+        examples_per_page=4
+    )
+    
+    # Conectar el botón
+    analizar_btn.click(
+        fn=analizar_completo,
+        inputs=[texto_input, opciones],
+        outputs=resultado_output
+    )
+    
+    # Pie de página
+    gr.Markdown("""
+    ---
+    *🔧 Desarrollado con spaCy y Gradio | Modelo: es_core_news_sm*
+    """)
+
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch(share=False, server_name="127.0.0.1", server_port=7860)

requirements.txt

@@ -0,0 +1,3 @@
+spacy==3.7.2
+https://github.com/explosion/spacy-models/releases/download/es_core_news_sm-3.7.0/es_core_news_sm-3.7.0-py3-none-any.whl
+gradio==4.24.0