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 import os
+import nltk
 import gradio as gr
 
 from src.engine import DeepPragmaEngine
 from src.llm_client import GroqClient
 
+
+# Descargar recursos necesarios si no existen
+try:
+    nltk.data.find("sentiment/vader_lexicon")
+except LookupError:
+    nltk.download("vader_lexicon")
+
+
 engine = DeepPragmaEngine()
 
+
 llm = None
 if os.environ.get("GROQ_API_KEY"):
     llm = GroqClient()
@@ -18,41 +28,40 @@ def analizar(frase):
 
     clasificacion = engine.analizar(frase)
 
-    validacion = ""
+    explicacion = ""
 
     if "Hate" in clasificacion:
-
         if llm:
-            validacion = llm.razonar(frase).strip()
+            explicacion = llm.razonar(frase)
         else:
-            validacion = "GROQ_API_KEY no configurada."
+            explicacion = "GROQ_API_KEY no configurada"
 
-    return clasificacion, validacion
+    return clasificacion, explicacion
 
 
-with gr.Blocks(title="DeepPragma AI") as demo:
+with gr.Blocks() as demo:
 
     gr.Markdown("# 🛡️ DeepPragma Classifier")
 
-    frase = gr.Textbox(
-        label="Introduce una frase",
-        placeholder="Write something..."
+    entrada = gr.Textbox(
+        label="Introduce una frase"
     )
 
     boton = gr.Button("Analizar")
 
-    clasificacion = gr.Textbox(
+    salida1 = gr.Textbox(
         label="Clasificación"
     )
 
-    razonamiento = gr.Textbox(
-        label="Validación experta (LLM)"
+    salida2 = gr.Textbox(
+        label="Validación experta"
     )
 
     boton.click(
         analizar,
-        inputs=frase,
-        outputs=[clasificacion, razonamiento]
+        entrada,
+        [salida1, salida2]
     )
 
+
 demo.launch()