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@@ -12,7 +12,7 @@ ENTITY_COLORS = {
     "B-ORG": "#3380FF",  
     "I-ORG": "#1A66FF",  
     "O": "#E0E0E0"       
-}
+    }
 
 def highlight_entities(text):
     """
@@ -41,6 +41,7 @@ def highlight_entities(text):
     
     formatted_text += text[last_idx:]
     
+    # Generate legend
     legend_html = "<div><b>Legend:</b><br>"
     for label, color in ENTITY_COLORS.items():
         legend_html += f'<span style="background-color:{color}; padding:2px 5px; border-radius:5px; margin-right:5px;">{label}</span>'
@@ -48,14 +49,25 @@ def highlight_entities(text):
     
     return legend_html + formatted_text
 
-example_text = "Elon Musk vive en Estados Unidos y es dueño de SpaceX, Tesla y Starlink."
+example_sentences = [
+    "Elon Musk vive en Estados Unidos y es dueño de SpaceX, Tesla y Starlink.",
+    "Lionel Messi juega para el Inter Miami y ha ganado múltiples Balón de Oro.",
+    "Amazon es una de las empresas tecnológicas más grandes con sede en Seattle, EE.UU.",
+    "Madrid es la capital de España y alberga el famoso museo del Prado.",
+    "Shakira nació en Colombia y es una de las artistas más reconocidas a nivel mundial."
+]
+
+def example_selector(example):
+    return highlight_entities(example)
 
 grn = gr.Interface(
     fn=highlight_entities,
-    inputs=gr.Textbox(label="Enter Spanish Text", value=example_text),
+    inputs=gr.Textbox(label="Enter Spanish Text"),
     outputs=gr.HTML(label="NER Highlighted Text"),
     title="Spanish Named Entity Recognition",
     description="This interactive demo performs Named Entity Recognition (NER) on Spanish text. Recognized entities such as persons, locations, and organizations are highlighted in distinct colors for better readability. A legend is provided to help interpret the color coding.",
+    examples=example_sentences,
+    allow_flagging="never"
 )
 
 grn.launch()