Update modules/morphosyntax/morphosyntax_interface.py

modules/morphosyntax/morphosyntax_interface.py

@@ -6,9 +6,18 @@ from streamlit_antd_components import *
 from streamlit.components.v1 import html
 import base64
 
-from .morphosyntax_process import process_morphosyntactic_input, format_analysis_results
+# Importar solo desde morphosyntax_process.py
+from .morphosyntax_process import (
+    process_morphosyntactic_input,
+    format_analysis_results,
+    # También exportar desde aquí las constantes necesarias
+    POS_COLORS,
+    POS_TRANSLATIONS
+)
 
 from ..utils.widget_utils import generate_unique_key
+
+
 from ..database.morphosintax_mongo_db import store_student_morphosyntax_result
 from ..database.chat_db import store_chat_history
 from ..database.morphosintaxis_export import export_user_interactions
@@ -76,6 +85,172 @@ def display_morphosyntax_interface(lang_code, nlp_models, t):
     else:
         st.info(t['initial_message'])  # Añade esta traducción a tu diccionario            
 
+def display_morphosyntax_results(result, lang_code, t):
+    if result is None:
+        st.warning(t['no_results'])  # Añade esta traducción a tu diccionario
+        return
+
+    doc = result['doc']
+    advanced_analysis = result['advanced_analysis']
+    
+    # Mostrar leyenda (código existente)
+    st.markdown(f"##### {t['legend']}")
+    legend_html = "<div style='display: flex; flex-wrap: wrap;'>"
+    for pos, color in POS_COLORS.items():
+        if pos in POS_TRANSLATIONS[lang_code]:
+            legend_html += f"<div style='margin-right: 10px;'><span style='background-color: {color}; padding: 2px 5px;'>{POS_TRANSLATIONS[lang_code][pos]}</span></div>"
+    legend_html += "</div>"
+    st.markdown(legend_html, unsafe_allow_html=True)
+
+    # Mostrar análisis de palabras repetidas (código existente)
+    word_colors = get_repeated_words_colors(doc)
+    with st.expander(t['repeated_words'], expanded=True):
+        highlighted_text = highlight_repeated_words(doc, word_colors)
+        st.markdown(highlighted_text, unsafe_allow_html=True)
+    
+    # Mostrar estructura de oraciones
+    with st.expander(t['sentence_structure'], expanded=True):
+        for i, sent_analysis in enumerate(advanced_analysis['sentence_structure']):
+            sentence_str = (
+                f"**{t['sentence']} {i+1}** "
+                f"{t['root']}: {sent_analysis['root']} ({sent_analysis['root_pos']}) -- "
+                f"{t['subjects']}: {', '.join(sent_analysis['subjects'])} -- "
+                f"{t['objects']}: {', '.join(sent_analysis['objects'])} -- "
+                f"{t['verbs']}: {', '.join(sent_analysis['verbs'])}"
+            )
+            st.markdown(sentence_str)
+
+    # Mostrar análisis de categorías gramaticales # Mostrar análisis morfológico
+    col1, col2 = st.columns(2)
+    
+    with col1:
+        with st.expander(t['pos_analysis'], expanded=True):
+            pos_df = pd.DataFrame(advanced_analysis['pos_analysis'])
+            
+            # Traducir las etiquetas POS a sus nombres en el idioma seleccionado
+            pos_df['pos'] = pos_df['pos'].map(lambda x: POS_TRANSLATIONS[lang_code].get(x, x))
+            
+            # Renombrar las columnas para mayor claridad
+            pos_df = pos_df.rename(columns={
+                'pos': t['grammatical_category'],
+                'count': t['count'],
+                'percentage': t['percentage'],
+                'examples': t['examples']
+            })
+            
+            # Mostrar el dataframe
+            st.dataframe(pos_df)
+    
+    with col2:
+        with st.expander(t['morphological_analysis'], expanded=True):
+            morph_df = pd.DataFrame(advanced_analysis['morphological_analysis'])
+            
+            # Definir el mapeo de columnas
+            column_mapping = {
+                'text': t['word'],
+                'lemma': t['lemma'],
+                'pos': t['grammatical_category'],
+                'dep': t['dependency'],
+                'morph': t['morphology']
+            }
+            
+            # Renombrar las columnas existentes
+            morph_df = morph_df.rename(columns={col: new_name for col, new_name in column_mapping.items() if col in morph_df.columns})
+            
+            # Traducir las categorías gramaticales
+            morph_df[t['grammatical_category']] = morph_df[t['grammatical_category']].map(lambda x: POS_TRANSLATIONS[lang_code].get(x, x))
+            
+            # Traducir las dependencias
+            dep_translations = {
+                'es': {
+                    'ROOT': 'RAÍZ', 'nsubj': 'sujeto nominal', 'obj': 'objeto', 'iobj': 'objeto indirecto',
+                    'csubj': 'sujeto clausal', 'ccomp': 'complemento clausal', 'xcomp': 'complemento clausal abierto',
+                    'obl': 'oblicuo', 'vocative': 'vocativo', 'expl': 'expletivo', 'dislocated': 'dislocado',
+                    'advcl': 'cláusula adverbial', 'advmod': 'modificador adverbial', 'discourse': 'discurso',
+                    'aux': 'auxiliar', 'cop': 'cópula', 'mark': 'marcador', 'nmod': 'modificador nominal',
+                    'appos': 'aposición', 'nummod': 'modificador numeral', 'acl': 'cláusula adjetiva',
+                    'amod': 'modificador adjetival', 'det': 'determinante', 'clf': 'clasificador',
+                    'case': 'caso', 'conj': 'conjunción', 'cc': 'coordinante', 'fixed': 'fijo',
+                    'flat': 'plano', 'compound': 'compuesto', 'list': 'lista', 'parataxis': 'parataxis',
+                    'orphan': 'huérfano', 'goeswith': 'va con', 'reparandum': 'reparación', 'punct': 'puntuación'
+                },
+                'en': {
+                    'ROOT': 'ROOT', 'nsubj': 'nominal subject', 'obj': 'object',
+                    'iobj': 'indirect object', 'csubj': 'clausal subject', 'ccomp': 'clausal complement', 'xcomp': 'open clausal complement',
+                    'obl': 'oblique', 'vocative': 'vocative', 'expl': 'expletive', 'dislocated': 'dislocated', 'advcl': 'adverbial clause modifier',
+                    'advmod': 'adverbial modifier', 'discourse': 'discourse element', 'aux': 'auxiliary', 'cop': 'copula', 'mark': 'marker',
+                    'nmod': 'nominal modifier', 'appos': 'appositional modifier', 'nummod': 'numeric modifier', 'acl': 'clausal modifier of noun',
+                    'amod': 'adjectival modifier', 'det': 'determiner', 'clf': 'classifier', 'case': 'case marking',
+                    'conj': 'conjunct', 'cc': 'coordinating conjunction', 'fixed': 'fixed multiword expression',
+                    'flat': 'flat multiword expression', 'compound': 'compound', 'list': 'list', 'parataxis': 'parataxis', 'orphan': 'orphan',
+                    'goeswith': 'goes with', 'reparandum': 'reparandum', 'punct': 'punctuation'
+                },
+                'fr': {
+                    'ROOT': 'RACINE', 'nsubj': 'sujet nominal', 'obj': 'objet', 'iobj': 'objet indirect',
+                    'csubj': 'sujet phrastique', 'ccomp': 'complément phrastique', 'xcomp': 'complément phrastique ouvert', 'obl': 'oblique',
+                    'vocative': 'vocatif', 'expl': 'explétif', 'dislocated': 'disloqué', 'advcl': 'clause adverbiale', 'advmod': 'modifieur adverbial',
+                    'discourse': 'élément de discours', 'aux': 'auxiliaire', 'cop': 'copule', 'mark': 'marqueur', 'nmod': 'modifieur nominal',
+                    'appos': 'apposition', 'nummod': 'modifieur numéral', 'acl': 'clause relative', 'amod': 'modifieur adjectival', 'det': 'déterminant',
+                    'clf': 'classificateur', 'case': 'marqueur de cas', 'conj': 'conjonction', 'cc': 'coordination', 'fixed': 'expression figée',
+                    'flat': 'construction plate', 'compound': 'composé', 'list': 'liste', 'parataxis': 'parataxe', 'orphan': 'orphelin',
+                    'goeswith': 'va avec', 'reparandum': 'réparation', 'punct': 'ponctuation'
+                }
+            }
+            morph_df[t['dependency']] = morph_df[t['dependency']].map(lambda x: dep_translations[lang_code].get(x, x))
+            
+            # Traducir la morfología
+            def translate_morph(morph_string, lang_code):
+                morph_translations = {
+                    'es': {
+                        'Gender': 'Género', 'Number': 'Número', 'Case': 'Caso', 'Definite': 'Definido',
+                        'PronType': 'Tipo de Pronombre', 'Person': 'Persona', 'Mood': 'Modo',
+                        'Tense': 'Tiempo', 'VerbForm': 'Forma Verbal', 'Voice': 'Voz',
+                        'Fem': 'Femenino', 'Masc': 'Masculino', 'Sing': 'Singular', 'Plur': 'Plural',
+                        'Ind': 'Indicativo', 'Sub': 'Subjuntivo', 'Imp': 'Imperativo', 'Inf': 'Infinitivo',
+                        'Part': 'Participio', 'Ger': 'Gerundio', 'Pres': 'Presente', 'Past': 'Pasado',
+                        'Fut': 'Futuro', 'Perf': 'Perfecto', 'Imp': 'Imperfecto'
+                    },
+                    'en': {
+                        'Gender': 'Gender', 'Number': 'Number', 'Case': 'Case', 'Definite': 'Definite', 'PronType': 'Pronoun Type', 'Person': 'Person',
+                        'Mood': 'Mood', 'Tense': 'Tense', 'VerbForm': 'Verb Form', 'Voice': 'Voice',
+                        'Fem': 'Feminine', 'Masc': 'Masculine', 'Sing': 'Singular', 'Plur': 'Plural', 'Ind': 'Indicative',
+                        'Sub': 'Subjunctive', 'Imp': 'Imperative', 'Inf': 'Infinitive', 'Part': 'Participle',
+                        'Ger': 'Gerund', 'Pres': 'Present', 'Past': 'Past', 'Fut': 'Future', 'Perf': 'Perfect', 'Imp': 'Imperfect'
+                    },
+                    'fr': {
+                        'Gender': 'Genre', 'Number': 'Nombre', 'Case': 'Cas', 'Definite': 'Défini', 'PronType': 'Type de Pronom',
+                        'Person': 'Personne', 'Mood': 'Mode', 'Tense': 'Temps', 'VerbForm': 'Forme Verbale', 'Voice': 'Voix',
+                        'Fem': 'Féminin', 'Masc': 'Masculin', 'Sing': 'Singulier', 'Plur': 'Pluriel', 'Ind': 'Indicatif',
+                        'Sub': 'Subjonctif', 'Imp': 'Impératif', 'Inf': 'Infinitif', 'Part': 'Participe',
+                        'Ger': 'Gérondif', 'Pres': 'Présent', 'Past': 'Passé', 'Fut': 'Futur', 'Perf': 'Parfait', 'Imp': 'Imparfait'
+                    }
+                }
+                for key, value in morph_translations[lang_code].items():
+                    morph_string = morph_string.replace(key, value)
+                return morph_string
+            
+            morph_df[t['morphology']] = morph_df[t['morphology']].apply(lambda x: translate_morph(x, lang_code))
+            
+            # Seleccionar y ordenar las columnas a mostrar
+            columns_to_display = [t['word'], t['lemma'], t['grammatical_category'], t['dependency'], t['morphology']]
+            columns_to_display = [col for col in columns_to_display if col in morph_df.columns]
+            
+            # Mostrar el DataFrame
+            st.dataframe(morph_df[columns_to_display])
+            
+    # Mostrar diagramas de arco (código existente)
+    with st.expander(t['arc_diagram'], expanded=True):
+        sentences = list(doc.sents)
+        arc_diagrams = []
+        for i, sent in enumerate(sentences):
+            st.subheader(f"{t['sentence']} {i+1}")
+            html = displacy.render(sent, style="dep", options={"distance": 100})
+            html = html.replace('height="375"', 'height="200"')
+            html = re.sub(r'<svg[^>]*>', lambda m: m.group(0).replace('height="450"', 'height="300"'), html)
+            html = re.sub(r'<g [^>]*transform="translate\((\d+),(\d+)\)"', lambda m: f'<g transform="translate({m.group(1)},50)"', html)
+            st.write(html, unsafe_allow_html=True)
+            arc_diagrams.append(html)
+
 
     # Botón de exportación
     if st.button(morpho_t.get('export_button', 'Export Analysis')):