#modules/morphosyntax/morphosyntax_interface.py
import streamlit as st
from streamlit_float import *
from streamlit_antd_components import *
from streamlit.components.v1 import html
import spacy
from spacy import displacy
import spacy_streamlit
import pandas as pd
import base64
import re
from .morphosyntax_process import (
process_morphosyntactic_input,
format_analysis_results,
perform_advanced_morphosyntactic_analysis,
get_repeated_words_colors,
highlight_repeated_words,
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_mongo_db import store_chat_history, get_chat_history
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)
###########################################################################
import streamlit as st
from streamlit_float import *
from streamlit_antd_components import *
from streamlit.components.v1 import html
import spacy
from spacy import displacy
import spacy_streamlit
import pandas as pd
import base64
import re
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def display_morphosyntax_interface(lang_code, nlp_models, morpho_t):
try:
# CSS para mejorar la estabilidad y diseño
st.markdown("""
""", unsafe_allow_html=True)
# Verificar si el estado existe y tiene todas las claves necesarias
if 'morphosyntax_state' not in st.session_state:
st.session_state['morphosyntax_state'] = {}
# Asegurarse de que todas las claves existan con valores por defecto
default_state = {
'has_original': False,
'original_text': '',
'original_analysis': None,
'current_text': '',
'iterations': [],
'analysis_count': 0
}
# Actualizar solo las claves faltantes
for key, value in default_state.items():
if key not in st.session_state.morphosyntax_state:
st.session_state.morphosyntax_state[key] = value
# Mostrar interfaz inicial o de iteración según el estado
if not st.session_state.morphosyntax_state['has_original']:
st.markdown("### Texto Original")
original_text = st.text_area(
"Ingrese su texto inicial",
key="original_text_input",
height=150
)
col1, col2, col3 = st.columns([2,1,2])
with col1:
if st.button(
"Establecer como Texto Original",
type="primary",
use_container_width=True,
disabled=not bool(original_text.strip())
):
try:
# Procesar texto original
doc = nlp_models[lang_code](original_text)
analysis = perform_advanced_morphosyntactic_analysis(
original_text,
nlp_models[lang_code]
)
# Guardar estado original
st.session_state.morphosyntax_state.update({
'has_original': True,
'original_text': original_text,
'original_analysis': {
'doc': doc,
'advanced_analysis': analysis
},
'current_text': original_text
})
# Guardar en base de datos
if store_student_morphosyntax_result(
username=st.session_state.username,
text=original_text,
arc_diagrams=analysis['arc_diagrams']
):
st.success("Texto original guardado exitosamente")
st.rerun()
else:
st.error("Error al guardar el texto original")
except Exception as e:
logger.error(f"Error procesando texto original: {str(e)}")
st.error("Error al procesar el texto original")
else:
# Mostrar versión original y área de iteración
st.markdown("### Versión Original")
# Columnas para texto original y su análisis
col1, col2 = st.columns([1,1])
with col1:
st.markdown("#### Texto Original")
st.markdown(f"