Update modules/text_analysis/semantic_analysis.py

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@@ -256,21 +256,25 @@ def create_concept_graph(doc, key_concepts):
 ###############################################################################
 def visualize_concept_graph(G, lang_code):
     """
-    Visualiza el grafo de conceptos.
+    Visualiza el grafo de conceptos con nodos ajustados según la longitud del texto.
     """
     try:
-        # Crear nueva figura
-        fig = plt.figure(figsize=(12, 8))
+        # Crear nueva figura con mayor tamaño
+        fig = plt.figure(figsize=(15, 10))  # Aumentado de (12, 8) a (15, 10)
         
         if not G.nodes():
             logger.warning("Grafo vacío, retornando figura vacía")
             return fig
             
-        # Calcular layout
-        pos = nx.spring_layout(G, k=1, iterations=50)
+        # Calcular layout con más espacio
+        pos = nx.spring_layout(G, k=2, iterations=50)  # Aumentado k de 1 a 2
         
-        # Obtener pesos
-        node_weights = [G.nodes[node].get('weight', 1) * 500 for node in G.nodes()]
+        # Calcular factor de escala basado en número de nodos
+        num_nodes = len(G.nodes())
+        scale_factor = 1000 if num_nodes < 10 else 500 if num_nodes < 20 else 200
+        
+        # Obtener pesos ajustados
+        node_weights = [G.nodes[node].get('weight', 1) * scale_factor for node in G.nodes()]
         edge_weights = [G[u][v].get('weight', 1) for u, v in G.edges()]
         
         # Dibujar grafo
@@ -284,11 +288,14 @@ def visualize_concept_graph(G, lang_code):
                              alpha=0.5,
                              edge_color='gray')
         
+        # Ajustar tamaño de fuente según número de nodos
+        font_size = 12 if num_nodes < 10 else 10 if num_nodes < 20 else 8
+        
         nx.draw_networkx_labels(G, pos,
-                              font_size=10,
+                              font_size=font_size,
                               font_weight='bold')
         
-        plt.title("Red de conceptos relacionados")
+        plt.title("Red de conceptos relacionados", pad=20)
         plt.axis('off')
         
         return fig