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# modules/semantic/semantic_live_interface.py
import streamlit as st
from streamlit_float import *
from streamlit_antd_components import *
import pandas as pd
import logging
# Configuración del logger
logger = logging.getLogger(__name__)
# Importaciones locales
from .semantic_process import (
process_semantic_input,
format_semantic_results
)
from ..utils.widget_utils import generate_unique_key
from ..database.semantic_mongo_db import store_student_semantic_result
from ..database.chat_mongo_db import store_chat_history, get_chat_history
def display_semantic_live_interface(lang_code, nlp_models, semantic_t):
"""
Interfaz para el análisis semántico en vivo
Args:
lang_code: Código del idioma actual
nlp_models: Modelos de spaCy cargados
semantic_t: Diccionario de traducciones semánticas
"""
try:
# 1. Inicializar el estado de la sesión para el análisis en vivo
if 'semantic_live_state' not in st.session_state:
st.session_state.semantic_live_state = {
'analysis_count': 0,
'last_analysis': None,
'current_text': ''
}
# 2. Crear dos columnas
col1, col2 = st.columns(2)
# Columna izquierda: Entrada de texto
with col1:
st.subheader(semantic_t.get('enter_text', 'Ingrese su texto'))
# Área de texto para input
text_input = st.text_area(
semantic_t.get('text_input_label', 'Escriba o pegue su texto aquí'),
height=400,
key=f"semantic_live_text_{st.session_state.semantic_live_state['analysis_count']}"
)
# Botón de análisis
analyze_button = st.button(
semantic_t.get('analyze_button', 'Analizar'),
key=f"semantic_live_analyze_{st.session_state.semantic_live_state['analysis_count']}",
type="primary",
icon="🔍",
disabled=not text_input,
use_container_width=True
)
# Columna derecha: Visualización de resultados
with col2:
st.subheader(semantic_t.get('live_results', 'Resultados en vivo'))
# Procesar análisis cuando se presiona el botón
if analyze_button and text_input:
try:
with st.spinner(semantic_t.get('processing', 'Procesando...')):
# Realizar análisis
analysis_result = process_semantic_input(
text_input,
lang_code,
nlp_models,
semantic_t
)
if analysis_result['success']:
# Guardar resultado
st.session_state.semantic_live_result = analysis_result
st.session_state.semantic_live_state['analysis_count'] += 1
# Guardar en base de datos
store_student_semantic_result(
st.session_state.username,
text_input,
analysis_result['analysis']
)
# Mostrar gráfico de conceptos
if 'concept_graph' in analysis_result['analysis'] and analysis_result['analysis']['concept_graph'] is not None:
st.image(analysis_result['analysis']['concept_graph'])
else:
st.info(semantic_t.get('no_graph', 'No hay gráfico disponible'))
# Mostrar tabla de conceptos clave
if 'key_concepts' in analysis_result['analysis'] and analysis_result['analysis']['key_concepts']:
st.subheader(semantic_t.get('key_concepts', 'Conceptos Clave'))
df = pd.DataFrame(
analysis_result['analysis']['key_concepts'],
columns=[
semantic_t.get('concept', 'Concepto'),
semantic_t.get('frequency', 'Frecuencia')
]
)
st.dataframe(
df,
hide_index=True,
column_config={
semantic_t.get('frequency', 'Frecuencia'): st.column_config.NumberColumn(
format="%.2f"
)
}
)
else:
st.error(analysis_result['message'])
except Exception as e:
logger.error(f"Error en análisis semántico en vivo: {str(e)}")
st.error(semantic_t.get('error_processing', f'Error al procesar el texto: {str(e)}'))
except Exception as e:
logger.error(f"Error general en interfaz semántica en vivo: {str(e)}")
st.error(semantic_t.get('general_error', "Se produjo un error. Por favor, intente de nuevo.")) |