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Sleeping
Sleeping
Update modules/text_analysis/discourse_analysis.py
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modules/text_analysis/discourse_analysis.py
CHANGED
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# modules/text_analysis/discourse_analysis.py
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2 |
-
# Configuración de matplotlib
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3 |
-
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4 |
-
import streamlit as st
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5 |
-
import spacy
|
6 |
-
import networkx as nx
|
7 |
-
import matplotlib.pyplot as plt
|
8 |
-
import pandas as pd
|
9 |
-
import numpy as np
|
10 |
-
import logging
|
11 |
-
import io
|
12 |
-
import base64
|
13 |
-
from collections import Counter, defaultdict
|
14 |
-
import logging
|
15 |
-
|
16 |
-
|
17 |
-
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
|
18 |
-
logger = logging.getLogger(__name__)
|
19 |
-
|
20 |
-
|
21 |
-
from .semantic_analysis import (
|
22 |
-
create_concept_graph,
|
23 |
-
visualize_concept_graph,
|
24 |
-
identify_key_concepts
|
25 |
-
)
|
26 |
-
|
27 |
-
|
28 |
-
from .stopwords import (
|
29 |
-
get_custom_stopwords,
|
30 |
-
process_text,
|
31 |
-
get_stopwords_for_spacy
|
32 |
-
)
|
33 |
-
|
34 |
-
|
35 |
-
#####################
|
36 |
-
POS_TRANSLATIONS = {
|
37 |
-
'es': {
|
38 |
-
'ADJ': 'Adjetivo', 'ADP': 'Preposición', 'ADV': 'Adverbio', 'AUX': 'Auxiliar',
|
39 |
-
'CCONJ': 'Conjunción Coordinante', 'DET': 'Determinante', 'INTJ': 'Interjección',
|
40 |
-
'NOUN': 'Sustantivo', 'NUM': 'Número', 'PART': 'Partícula', 'PRON': 'Pronombre',
|
41 |
-
'PROPN': 'Nombre Propio', 'SCONJ': 'Conjunción Subordinante', 'SYM': 'Símbolo',
|
42 |
-
'VERB': 'Verbo', 'X': 'Otro',
|
43 |
-
},
|
44 |
-
'en': {
|
45 |
-
'ADJ': 'Adjective', 'ADP': 'Preposition', 'ADV': 'Adverb', 'AUX': 'Auxiliary',
|
46 |
-
'CCONJ': 'Coordinating Conjunction', 'DET': 'Determiner', 'INTJ': 'Interjection',
|
47 |
-
'NOUN': 'Noun', 'NUM': 'Number', 'PART': 'Particle', 'PRON': 'Pronoun',
|
48 |
-
'PROPN': 'Proper Noun', 'SCONJ': 'Subordinating Conjunction', 'SYM': 'Symbol',
|
49 |
-
'VERB': 'Verb', 'X': 'Other',
|
50 |
-
},
|
51 |
-
'fr': {
|
52 |
-
'ADJ': 'Adjectif', 'ADP': 'Préposition', 'ADV': 'Adverbe', 'AUX': 'Auxiliaire',
|
53 |
-
'CCONJ': 'Conjonction de Coordination', 'DET': 'Déterminant', 'INTJ': 'Interjection',
|
54 |
-
'NOUN': 'Nom', 'NUM': 'Nombre', 'PART': 'Particule', 'PRON': 'Pronom',
|
55 |
-
'PROPN': 'Nom Propre', 'SCONJ': 'Conjonction de Subordination', 'SYM': 'Symbole',
|
56 |
-
'VERB': 'Verbe', 'X': 'Autre',
|
57 |
-
},
|
58 |
-
'pt': {
|
59 |
-
'ADJ': 'Adjetivo', 'ADP': 'Preposição', 'ADV': 'Advérbio', 'AUX': 'Auxiliar',
|
60 |
-
'CCONJ': 'Conjunção Coordenativa', 'DET': 'Determinante', 'INTJ': 'Interjeição',
|
61 |
-
'NOUN': 'Substantivo', 'NUM': 'Número', 'PART': 'Partícula', 'PRON': 'Pronome',
|
62 |
-
'PROPN': 'Nome Próprio', 'SCONJ': 'Conjunção Subordinativa', 'SYM': 'Símbolo',
|
63 |
-
'VERB': 'Verbo', 'X': 'Outro',
|
64 |
-
}
|
65 |
-
}
|
66 |
-
|
67 |
-
ENTITY_LABELS = {
|
68 |
-
'es': {
|
69 |
-
"Personas": "lightblue",
|
70 |
-
"Lugares": "lightcoral",
|
71 |
-
"Inventos": "lightgreen",
|
72 |
-
"Fechas": "lightyellow",
|
73 |
-
"Conceptos": "lightpink"
|
74 |
-
},
|
75 |
-
'en': {
|
76 |
-
"People": "lightblue",
|
77 |
-
"Places": "lightcoral",
|
78 |
-
"Inventions": "lightgreen",
|
79 |
-
"Dates": "lightyellow",
|
80 |
-
"Concepts": "lightpink"
|
81 |
-
},
|
82 |
-
'fr': {
|
83 |
-
"Personnes": "lightblue",
|
84 |
-
"Lieux": "lightcoral",
|
85 |
-
"Inventions": "lightgreen",
|
86 |
-
"Dates": "lightyellow",
|
87 |
-
"Concepts": "lightpink"
|
88 |
-
},
|
89 |
-
'pt': {
|
90 |
-
"Pessoas": "lightblue",
|
91 |
-
"Lugares": "lightcoral",
|
92 |
-
"Invenções": "lightgreen",
|
93 |
-
"Datas": "lightyellow",
|
94 |
-
"Conceitos": "lightpink"
|
95 |
-
}
|
96 |
-
}
|
97 |
-
|
98 |
-
#################
|
99 |
-
|
100 |
-
def fig_to_bytes(fig, dpi=100):
|
101 |
-
"""Convierte una figura de matplotlib a bytes."""
|
102 |
-
try:
|
103 |
-
buf = io.BytesIO()
|
104 |
-
fig.savefig(buf, format='png', dpi=dpi, bbox_inches='tight') # Sin compression
|
105 |
-
buf.seek(0)
|
106 |
-
return buf.getvalue()
|
107 |
-
except Exception as e:
|
108 |
-
logger.error(f"Error en fig_to_bytes: {str(e)}")
|
109 |
-
return None
|
110 |
-
|
111 |
-
#################
|
112 |
-
def compare_semantic_analysis(text1, text2, nlp, lang):
|
113 |
-
"""
|
114 |
-
Realiza el análisis semántico comparativo entre dos textos
|
115 |
-
"""
|
116 |
-
try:
|
117 |
-
|
118 |
-
|
119 |
-
|
120 |
-
|
121 |
-
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122 |
-
|
123 |
-
|
124 |
-
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125 |
-
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126 |
-
|
127 |
-
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128 |
-
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129 |
-
|
130 |
-
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131 |
-
|
132 |
-
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133 |
-
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134 |
-
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135 |
-
|
136 |
-
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137 |
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138 |
-
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139 |
-
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140 |
-
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141 |
-
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142 |
-
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143 |
-
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144 |
-
|
145 |
-
#
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146 |
-
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147 |
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148 |
-
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149 |
-
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150 |
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151 |
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152 |
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153 |
-
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154 |
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155 |
-
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156 |
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157 |
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158 |
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159 |
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160 |
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161 |
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162 |
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163 |
-
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164 |
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165 |
-
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166 |
-
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167 |
-
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168 |
-
|
169 |
-
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170 |
-
|
171 |
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172 |
-
|
173 |
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174 |
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175 |
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176 |
-
|
177 |
-
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178 |
-
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179 |
-
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180 |
-
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181 |
-
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182 |
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|
183 |
-
|
184 |
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185 |
-
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186 |
-
|
187 |
-
|
188 |
-
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189 |
-
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190 |
-
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191 |
-
|
192 |
-
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193 |
-
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194 |
-
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195 |
-
|
196 |
-
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197 |
-
|
198 |
-
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199 |
-
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200 |
-
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201 |
-
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202 |
-
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203 |
-
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204 |
-
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205 |
-
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206 |
-
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207 |
-
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208 |
-
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209 |
-
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210 |
-
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211 |
-
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212 |
-
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213 |
-
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214 |
-
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215 |
-
|
216 |
-
|
217 |
-
|
218 |
-
|
219 |
-
|
220 |
-
|
221 |
-
|
222 |
-
|
223 |
-
|
224 |
-
logger.info(
|
225 |
-
|
226 |
-
|
227 |
-
|
228 |
-
|
229 |
-
|
230 |
-
|
231 |
-
raise ValueError("
|
232 |
-
|
233 |
-
#
|
234 |
-
|
235 |
-
|
236 |
-
|
237 |
-
|
238 |
-
|
239 |
-
|
240 |
-
|
241 |
-
|
242 |
-
|
243 |
-
|
244 |
-
|
245 |
-
|
246 |
-
|
247 |
-
|
248 |
-
|
249 |
-
|
250 |
-
|
251 |
-
|
252 |
-
|
253 |
-
|
254 |
-
|
255 |
-
|
256 |
-
|
257 |
-
#
|
258 |
-
plt.close(
|
259 |
-
|
260 |
-
|
261 |
-
|
262 |
-
|
263 |
-
|
264 |
-
|
265 |
-
|
266 |
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|
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267 |
#################################################################
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|
1 |
+
# modules/text_analysis/discourse_analysis.py
|
2 |
+
# Configuración de matplotlib
|
3 |
+
|
4 |
+
import streamlit as st
|
5 |
+
import spacy
|
6 |
+
import networkx as nx
|
7 |
+
import matplotlib.pyplot as plt
|
8 |
+
import pandas as pd
|
9 |
+
import numpy as np
|
10 |
+
import logging
|
11 |
+
import io
|
12 |
+
import base64
|
13 |
+
from collections import Counter, defaultdict
|
14 |
+
import logging
|
15 |
+
|
16 |
+
|
17 |
+
logging.basicConfig(level=logging.INFO)
|
18 |
+
logger = logging.getLogger(__name__)
|
19 |
+
|
20 |
+
|
21 |
+
from .semantic_analysis import (
|
22 |
+
create_concept_graph,
|
23 |
+
visualize_concept_graph,
|
24 |
+
identify_key_concepts
|
25 |
+
)
|
26 |
+
|
27 |
+
|
28 |
+
from .stopwords import (
|
29 |
+
get_custom_stopwords,
|
30 |
+
process_text,
|
31 |
+
get_stopwords_for_spacy
|
32 |
+
)
|
33 |
+
|
34 |
+
|
35 |
+
#####################
|
36 |
+
POS_TRANSLATIONS = {
|
37 |
+
'es': {
|
38 |
+
'ADJ': 'Adjetivo', 'ADP': 'Preposición', 'ADV': 'Adverbio', 'AUX': 'Auxiliar',
|
39 |
+
'CCONJ': 'Conjunción Coordinante', 'DET': 'Determinante', 'INTJ': 'Interjección',
|
40 |
+
'NOUN': 'Sustantivo', 'NUM': 'Número', 'PART': 'Partícula', 'PRON': 'Pronombre',
|
41 |
+
'PROPN': 'Nombre Propio', 'SCONJ': 'Conjunción Subordinante', 'SYM': 'Símbolo',
|
42 |
+
'VERB': 'Verbo', 'X': 'Otro',
|
43 |
+
},
|
44 |
+
'en': {
|
45 |
+
'ADJ': 'Adjective', 'ADP': 'Preposition', 'ADV': 'Adverb', 'AUX': 'Auxiliary',
|
46 |
+
'CCONJ': 'Coordinating Conjunction', 'DET': 'Determiner', 'INTJ': 'Interjection',
|
47 |
+
'NOUN': 'Noun', 'NUM': 'Number', 'PART': 'Particle', 'PRON': 'Pronoun',
|
48 |
+
'PROPN': 'Proper Noun', 'SCONJ': 'Subordinating Conjunction', 'SYM': 'Symbol',
|
49 |
+
'VERB': 'Verb', 'X': 'Other',
|
50 |
+
},
|
51 |
+
'fr': {
|
52 |
+
'ADJ': 'Adjectif', 'ADP': 'Préposition', 'ADV': 'Adverbe', 'AUX': 'Auxiliaire',
|
53 |
+
'CCONJ': 'Conjonction de Coordination', 'DET': 'Déterminant', 'INTJ': 'Interjection',
|
54 |
+
'NOUN': 'Nom', 'NUM': 'Nombre', 'PART': 'Particule', 'PRON': 'Pronom',
|
55 |
+
'PROPN': 'Nom Propre', 'SCONJ': 'Conjonction de Subordination', 'SYM': 'Symbole',
|
56 |
+
'VERB': 'Verbe', 'X': 'Autre',
|
57 |
+
},
|
58 |
+
'pt': {
|
59 |
+
'ADJ': 'Adjetivo', 'ADP': 'Preposição', 'ADV': 'Advérbio', 'AUX': 'Auxiliar',
|
60 |
+
'CCONJ': 'Conjunção Coordenativa', 'DET': 'Determinante', 'INTJ': 'Interjeição',
|
61 |
+
'NOUN': 'Substantivo', 'NUM': 'Número', 'PART': 'Partícula', 'PRON': 'Pronome',
|
62 |
+
'PROPN': 'Nome Próprio', 'SCONJ': 'Conjunção Subordinativa', 'SYM': 'Símbolo',
|
63 |
+
'VERB': 'Verbo', 'X': 'Outro',
|
64 |
+
}
|
65 |
+
}
|
66 |
+
|
67 |
+
ENTITY_LABELS = {
|
68 |
+
'es': {
|
69 |
+
"Personas": "lightblue",
|
70 |
+
"Lugares": "lightcoral",
|
71 |
+
"Inventos": "lightgreen",
|
72 |
+
"Fechas": "lightyellow",
|
73 |
+
"Conceptos": "lightpink"
|
74 |
+
},
|
75 |
+
'en': {
|
76 |
+
"People": "lightblue",
|
77 |
+
"Places": "lightcoral",
|
78 |
+
"Inventions": "lightgreen",
|
79 |
+
"Dates": "lightyellow",
|
80 |
+
"Concepts": "lightpink"
|
81 |
+
},
|
82 |
+
'fr': {
|
83 |
+
"Personnes": "lightblue",
|
84 |
+
"Lieux": "lightcoral",
|
85 |
+
"Inventions": "lightgreen",
|
86 |
+
"Dates": "lightyellow",
|
87 |
+
"Concepts": "lightpink"
|
88 |
+
},
|
89 |
+
'pt': {
|
90 |
+
"Pessoas": "lightblue",
|
91 |
+
"Lugares": "lightcoral",
|
92 |
+
"Invenções": "lightgreen",
|
93 |
+
"Datas": "lightyellow",
|
94 |
+
"Conceitos": "lightpink"
|
95 |
+
}
|
96 |
+
}
|
97 |
+
|
98 |
+
#################
|
99 |
+
|
100 |
+
def fig_to_bytes(fig, dpi=100):
|
101 |
+
"""Convierte una figura de matplotlib a bytes."""
|
102 |
+
try:
|
103 |
+
buf = io.BytesIO()
|
104 |
+
fig.savefig(buf, format='png', dpi=dpi, bbox_inches='tight') # Sin compression
|
105 |
+
buf.seek(0)
|
106 |
+
return buf.getvalue()
|
107 |
+
except Exception as e:
|
108 |
+
logger.error(f"Error en fig_to_bytes: {str(e)}")
|
109 |
+
return None
|
110 |
+
|
111 |
+
#################
|
112 |
+
def compare_semantic_analysis(text1, text2, nlp, lang):
|
113 |
+
"""
|
114 |
+
Realiza el análisis semántico comparativo entre dos textos
|
115 |
+
"""
|
116 |
+
try:
|
117 |
+
# Diccionario de traducciones para los títulos de los gráficos COMPARATIVOS
|
118 |
+
COMPARE_GRAPH_TITLES = {
|
119 |
+
'es': {
|
120 |
+
'doc1_network': 'Relaciones entre conceptos clave del documento 1',
|
121 |
+
'doc1_centrality': 'Centralidad de los conceptos clave del documento 1',
|
122 |
+
'doc2_network': 'Relaciones entre conceptos clave del documento 2',
|
123 |
+
'doc2_centrality': 'Centralidad de los conceptos clave del documento 2'
|
124 |
+
},
|
125 |
+
'en': {
|
126 |
+
'doc1_network': 'Key concept relationships in document 1',
|
127 |
+
'doc1_centrality': 'Key concept centrality in document 1',
|
128 |
+
'doc2_network': 'Key concept relationships in document 2',
|
129 |
+
'doc2_centrality': 'Key concept centrality in document 2'
|
130 |
+
},
|
131 |
+
'fr': {
|
132 |
+
'doc1_network': 'Relations entre concepts clés du document 1',
|
133 |
+
'doc1_centrality': 'Centralité des concepts clés du document 1',
|
134 |
+
'doc2_network': 'Relations entre concepts clés du document 2',
|
135 |
+
'doc2_centrality': 'Centralité des concepts clés du document 2'
|
136 |
+
},
|
137 |
+
'pt': {
|
138 |
+
'doc1_network': 'Relações entre conceitos-chave do documento 1',
|
139 |
+
'doc1_centrality': 'Centralidade dos conceitos-chave do documento 1',
|
140 |
+
'doc2_network': 'Relações entre conceitos-chave do documento 2',
|
141 |
+
'doc2_centrality': 'Centralidade dos conceitos-chave do documento 2'
|
142 |
+
}
|
143 |
+
}
|
144 |
+
|
145 |
+
# Obtener traducciones (inglés por defecto)
|
146 |
+
titles = COMPARE_GRAPH_TITLES.get(lang, COMPARE_GRAPH_TITLES['en'])
|
147 |
+
|
148 |
+
logger.info(f"Iniciando análisis comparativo para idioma: {lang}")
|
149 |
+
|
150 |
+
# Resto del código permanece exactamente igual...
|
151 |
+
stopwords = get_custom_stopwords(lang)
|
152 |
+
logger.info(f"Obtenidas {len(stopwords)} stopwords para el idioma {lang}")
|
153 |
+
|
154 |
+
doc1 = nlp(text1)
|
155 |
+
doc2 = nlp(text2)
|
156 |
+
|
157 |
+
key_concepts1 = identify_key_concepts(doc1, stopwords=stopwords, min_freq=2, min_length=3)
|
158 |
+
key_concepts2 = identify_key_concepts(doc2, stopwords=stopwords, min_freq=2, min_length=3)
|
159 |
+
|
160 |
+
if not key_concepts1 or not key_concepts2:
|
161 |
+
raise ValueError("No se pudieron identificar conceptos clave en uno o ambos textos")
|
162 |
+
|
163 |
+
G1 = create_concept_graph(doc1, key_concepts1)
|
164 |
+
G2 = create_concept_graph(doc2, key_concepts2)
|
165 |
+
|
166 |
+
# Primer grafo con título traducido
|
167 |
+
plt.figure(figsize=(12, 8))
|
168 |
+
fig1 = visualize_concept_graph(G1, lang)
|
169 |
+
plt.title(titles['doc1_network'], pad=20)
|
170 |
+
plt.tight_layout()
|
171 |
+
|
172 |
+
# Segundo grafo con título traducido
|
173 |
+
plt.figure(figsize=(12, 8))
|
174 |
+
fig2 = visualize_concept_graph(G2, lang)
|
175 |
+
plt.title(titles['doc2_network'], pad=20)
|
176 |
+
plt.tight_layout()
|
177 |
+
|
178 |
+
return fig1, fig2, key_concepts1, key_concepts2
|
179 |
+
|
180 |
+
except Exception as e:
|
181 |
+
logger.error(f"Error en compare_semantic_analysis: {str(e)}")
|
182 |
+
plt.close('all')
|
183 |
+
raise
|
184 |
+
finally:
|
185 |
+
plt.close('all')
|
186 |
+
|
187 |
+
|
188 |
+
############################################
|
189 |
+
def create_concept_table(key_concepts):
|
190 |
+
"""
|
191 |
+
Crea una tabla de conceptos clave con sus frecuencias
|
192 |
+
Args:
|
193 |
+
key_concepts: Lista de tuplas (concepto, frecuencia)
|
194 |
+
Returns:
|
195 |
+
pandas.DataFrame: Tabla formateada de conceptos
|
196 |
+
"""
|
197 |
+
try:
|
198 |
+
if not key_concepts:
|
199 |
+
logger.warning("Lista de conceptos vacía")
|
200 |
+
return pd.DataFrame(columns=['Concepto', 'Frecuencia'])
|
201 |
+
|
202 |
+
df = pd.DataFrame(key_concepts, columns=['Concepto', 'Frecuencia'])
|
203 |
+
df['Frecuencia'] = df['Frecuencia'].round(2)
|
204 |
+
return df
|
205 |
+
except Exception as e:
|
206 |
+
logger.error(f"Error en create_concept_table: {str(e)}")
|
207 |
+
return pd.DataFrame(columns=['Concepto', 'Frecuencia'])
|
208 |
+
|
209 |
+
|
210 |
+
##########################################################
|
211 |
+
|
212 |
+
def perform_discourse_analysis(text1, text2, nlp, lang):
|
213 |
+
"""
|
214 |
+
Realiza el análisis completo del discurso
|
215 |
+
Args:
|
216 |
+
text1: Primer texto a analizar
|
217 |
+
text2: Segundo texto a analizar
|
218 |
+
nlp: Modelo de spaCy cargado
|
219 |
+
lang: Código de idioma
|
220 |
+
Returns:
|
221 |
+
dict: Resultados del análisis con gráficos convertidos a bytes
|
222 |
+
"""
|
223 |
+
try:
|
224 |
+
logger.info("Iniciando análisis del discurso...")
|
225 |
+
|
226 |
+
# Verificar inputs
|
227 |
+
if not text1 or not text2:
|
228 |
+
raise ValueError("Los textos de entrada no pueden estar vacíos")
|
229 |
+
|
230 |
+
if not nlp:
|
231 |
+
raise ValueError("Modelo de lenguaje no inicializado")
|
232 |
+
|
233 |
+
# Realizar análisis comparativo
|
234 |
+
fig1, fig2, key_concepts1, key_concepts2 = compare_semantic_analysis(
|
235 |
+
text1, text2, nlp, lang
|
236 |
+
)
|
237 |
+
|
238 |
+
logger.info("Análisis comparativo completado, convirtiendo figuras a bytes...")
|
239 |
+
|
240 |
+
# Convertir figuras a bytes para almacenamiento
|
241 |
+
graph1_bytes = fig_to_bytes(fig1)
|
242 |
+
graph2_bytes = fig_to_bytes(fig2)
|
243 |
+
|
244 |
+
logger.info(f"Figura 1 convertida a {len(graph1_bytes) if graph1_bytes else 0} bytes")
|
245 |
+
logger.info(f"Figura 2 convertida a {len(graph2_bytes) if graph2_bytes else 0} bytes")
|
246 |
+
|
247 |
+
# Verificar que las conversiones fueron exitosas antes de continuar
|
248 |
+
if not graph1_bytes or not graph2_bytes:
|
249 |
+
logger.error("Error al convertir figuras a bytes - obteniendo 0 bytes")
|
250 |
+
# Opción 1: Devolver error
|
251 |
+
raise ValueError("No se pudieron convertir las figuras a bytes")
|
252 |
+
|
253 |
+
# Crear tablas de resultados
|
254 |
+
table1 = create_concept_table(key_concepts1)
|
255 |
+
table2 = create_concept_table(key_concepts2)
|
256 |
+
|
257 |
+
# Cerrar figuras para liberar memoria
|
258 |
+
plt.close(fig1)
|
259 |
+
plt.close(fig2)
|
260 |
+
|
261 |
+
result = {
|
262 |
+
'graph1': graph1_bytes, # Bytes en lugar de figura
|
263 |
+
'graph2': graph2_bytes, # Bytes en lugar de figura
|
264 |
+
'combined_graph': None, # No hay gráfico combinado por ahora
|
265 |
+
'key_concepts1': key_concepts1,
|
266 |
+
'key_concepts2': key_concepts2,
|
267 |
+
'table1': table1,
|
268 |
+
'table2': table2,
|
269 |
+
'success': True
|
270 |
+
}
|
271 |
+
|
272 |
+
logger.info("Análisis del discurso completado y listo para almacenamiento")
|
273 |
+
return result
|
274 |
+
|
275 |
+
except Exception as e:
|
276 |
+
logger.error(f"Error en perform_discourse_analysis: {str(e)}")
|
277 |
+
# Asegurar limpieza de recursos
|
278 |
+
plt.close('all')
|
279 |
+
return {
|
280 |
+
'success': False,
|
281 |
+
'error': str(e)
|
282 |
+
}
|
283 |
+
finally:
|
284 |
+
# Asegurar limpieza en todos los casos
|
285 |
+
plt.close('all')
|
286 |
+
|
287 |
#################################################################
|