Update modules/morphosyntax/morphosyntax_interface.py

modules/morphosyntax/morphosyntax_interface.py

@@ -250,10 +250,10 @@ def display_morphosyntax_results(result, lang_code, t):
                     }
                 }
                 
-                for key, value in morph_translations[lang_code].items():
-                    morph_string = morph_string.replace(key, value)
-                return morph_string
-            
+            for key, value in morph_translations[lang_code].items():
+                morph_string = morph_string.replace(key, value)
+            return morph_string
+        
             # Definir el mapeo de columnas
             column_mapping = {
                 'text': morpho_t.get('word', 'Word'),
@@ -266,12 +266,12 @@ def display_morphosyntax_results(result, lang_code, t):
             # 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})
             
-            # Primero definimos las columnas con morpho_t
+            # Definir nombres de columnas traducidas
             cat_col = morpho_t.get('grammatical_category', 'Grammatical category')
             dep_col = morpho_t.get('dependency', 'Dependency')
             morph_col = morpho_t.get('morphology', 'Morphology')
     
-            # Luego las usamos en las transformaciones
+            # Aplicar traducciones
             morph_df[cat_col] = morph_df[cat_col].map(lambda x: POS_TRANSLATIONS[lang_code].get(x, x))
             morph_df[dep_col] = morph_df[dep_col].map(lambda x: dep_translations[lang_code].get(x, x))
             morph_df[morph_col] = morph_df[morph_col].apply(lambda x: translate_morph(x, lang_code))
@@ -286,22 +286,7 @@ def display_morphosyntax_results(result, lang_code, t):
             ]
             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])        
-               
-            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 = [
-                morpho_t.get('word', 'Word'),
-                morpho_t.get('lemma', 'Lemma'),
-                morpho_t.get('grammatical_category', 'Grammatical category'),
-                morpho_t.get('dependency', 'Dependency'),
-                morpho_t.get('morphology', 'Morphology')
-            ]
-            columns_to_display = [col for col in columns_to_display if col in morph_df.columns]
-            
-            # Mostrar el DataFrame
+            # Mostrar el DataFrame (solo una vez)
             st.dataframe(morph_df[columns_to_display])
             
     # Mostrar diagramas de arco (código existente)