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modules/text_analysis/semantic_analysis.py CHANGED
@@ -56,6 +56,13 @@ POS_TRANSLATIONS = {
56
  'NOUN': 'Nom', 'NUM': 'Nombre', 'PART': 'Particule', 'PRON': 'Pronom',
57
  'PROPN': 'Nom Propre', 'SCONJ': 'Conjonction de Subordination', 'SYM': 'Symbole',
58
  'VERB': 'Verbe', 'X': 'Autre',
 
 
 
 
 
 
 
59
  }
60
  }
61
 
@@ -81,6 +88,13 @@ ENTITY_LABELS = {
81
  "Inventions": "lightgreen",
82
  "Dates": "lightyellow",
83
  "Concepts": "lightpink"
 
 
 
 
 
 
 
84
  }
85
  }
86
 
@@ -373,13 +387,13 @@ def visualize_concept_graph(G, lang_code, semantic_t):
373
  )
374
  #################################################################
375
  # Usar semantic_t para obtener las traducciones
376
- plt.title(semantic_t.get('concept_network', 'Relationships between key concepts'), pad=20, fontsize=14)
377
 
378
  # Leyenda de centralidad (traducida)
379
  sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=plt.cm.viridis, norm=plt.Normalize(vmin=0, vmax=1))
380
  sm.set_array([])
381
  cbar = plt.colorbar(sm, ax=ax)
382
- cbar.set_label(semantic_t.get('concept_centrality', 'Centrality of key concepts'))
383
 
384
  ax.set_axis_off()
385
  plt.tight_layout()
 
56
  'NOUN': 'Nom', 'NUM': 'Nombre', 'PART': 'Particule', 'PRON': 'Pronom',
57
  'PROPN': 'Nom Propre', 'SCONJ': 'Conjonction de Subordination', 'SYM': 'Symbole',
58
  'VERB': 'Verbe', 'X': 'Autre',
59
+ },
60
+ 'pt': {
61
+ 'ADJ': 'Adjetivo', 'ADP': 'Preposição', 'ADV': 'Advérbio', 'AUX': 'Auxiliar',
62
+ 'CCONJ': 'Conjunção Coordenativa', 'DET': 'Determinante', 'INTJ': 'Interjeição',
63
+ 'NOUN': 'Substantivo', 'NUM': 'Número', 'PART': 'Partícula', 'PRON': 'Pronome',
64
+ 'PROPN': 'Nome Próprio', 'SCONJ': 'Conjunção Subordinativa', 'SYM': 'Símbolo',
65
+ 'VERB': 'Verbo', 'X': 'Outro',
66
  }
67
  }
68
 
 
88
  "Inventions": "lightgreen",
89
  "Dates": "lightyellow",
90
  "Concepts": "lightpink"
91
+ },
92
+ 'pt': {
93
+ "Pessoas": "lightblue", # Personas/People
94
+ "Lugares": "lightcoral", # Lugares/Places
95
+ "Invenções": "lightgreen", # Inventos/Inventions
96
+ "Datas": "lightyellow", # Fechas/Dates
97
+ "Conceitos": "lightpink" # Conceptos/Concepts
98
  }
99
  }
100
 
 
387
  )
388
  #################################################################
389
  # Usar semantic_t para obtener las traducciones
390
+ plt.title(semantic_t.get('concept_network', 'Relaciones entre los conceptos clave'), pad=20, fontsize=14)
391
 
392
  # Leyenda de centralidad (traducida)
393
  sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=plt.cm.viridis, norm=plt.Normalize(vmin=0, vmax=1))
394
  sm.set_array([])
395
  cbar = plt.colorbar(sm, ax=ax)
396
+ cbar.set_label(semantic_t.get('concept_centrality', 'Centralidad de los conceptos clave"'))
397
 
398
  ax.set_axis_off()
399
  plt.tight_layout()