Update app.py

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@@ -26,34 +26,7 @@ access_token_secret = "pqQ5aFSJxzJ2xnI6yhVtNjQO36FOu8DBOH6DtUrPAU54J"
 auth = tw.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)
 auth.set_access_token(access_token, access_token_secret)
 api = tw.API(auth, wait_on_rate_limit=True)
-
-def preprocess(text):
-    #text=text.lower()
-    # remove hyperlinks
-    text = re.sub(r'https?:\/\/.*[\r\n]*', '', text)
-    text = re.sub(r'http?:\/\/.*[\r\n]*', '', text)
-    #Replace &amp, &lt, &gt with &,<,> respectively
-    text=text.replace(r'&amp;?',r'and')
-    text=text.replace(r'&lt;',r'<')
-    text=text.replace(r'&gt;',r'>')
-    #remove hashtag sign
-    #text=re.sub(r"#","",text)   
-    #remove mentions
-    text = re.sub(r"(?:\@)\w+", '', text)
-    #text=re.sub(r"@","",text)
-    #remove non ascii chars
-    text=text.encode("ascii",errors="ignore").decode()
-    #remove some puncts (except . ! ?)
-    text=re.sub(r'[:"#$%&\*+,-/:;<=>@\\^_`{|}~]+','',text)
-    text=re.sub(r'[!]+','!',text)
-    text=re.sub(r'[?]+','?',text)
-    text=re.sub(r'[.]+','.',text)
-    text=re.sub(r"'","",text)
-    text=re.sub(r"\(","",text)
-    text=re.sub(r"\)","",text)
-    text=" ".join(text.split())
-    return text
-    
+   
 def limpieza_datos(tweet):
     # Eliminar emojis
     tweet = re.sub(r'[\U0001F600-\U0001F64F]', '', tweet)
@@ -84,21 +57,21 @@ st.markdown('<style>body{background-color: Blue;}</style>',unsafe_allow_html=Tru
 
 #colT1,colT2 = st.columns([2,8])
     
-   #st.title('Analisis de comentarios sexistas en Twitter') 
-    st.markdown(""" <style> .font {
-    font-size:40px ; font-family: 'Cooper Black'; color: #06bf69;} 
-    </style> """, unsafe_allow_html=True)
-    st.markdown('<p class="font">Análisis de comentarios sexistas en Twitter</p>', unsafe_allow_html=True)
+#st.title('Analisis de comentarios sexistas en Twitter') 
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+font-size:40px ; font-family: 'Cooper Black'; color: #06bf69;} 
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+st.markdown('<p class="font">Análisis de comentarios sexistas en Twitter</p>', unsafe_allow_html=True)
     
-    st.markdown(""" <style> .font1 {
-    font-size:28px ; font-family: 'Times New Roman'; color: #8d33ff;} 
-    </style> """, unsafe_allow_html=True)
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-    st.markdown(""" <style> .font2 {
-    font-size:18px ; font-family: 'Times New Roman'; color: #00000;} 
-    </style> """, unsafe_allow_html=True)
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+font-size:18px ; font-family: 'Times New Roman'; color: #00000;} 
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-    st.markdown('<p class="font2">Este proyecto consiste en una aplicación web que utiliza la biblioteca Tweepy de Python para descargar tweets de Twitter, permitiendo buscar Tweets por usuario y por localidad. Luego, utiliza modelos de lenguaje basados en Transformers para analizar los tweets y detectar comentarios sexistas. Los resultados se almacenan en un dataframe para su posterior visualización y análisis. El objetivo del proyecto es identificar y proporcionar información sobre el discurso sexista en línea para combatir la discriminación y el acoso hacia las mujeres y otros grupos marginados, y así informar políticas y prácticas que promuevan la igualdad de género y la inclusión.</p>',unsafe_allow_html=True)
+st.markdown('<p class="font2">Este proyecto consiste en una aplicación web que utiliza la biblioteca Tweepy de Python para descargar tweets de Twitter, permitiendo buscar Tweets por usuario y por localidad. Luego, utiliza modelos de lenguaje basados en Transformers para analizar los tweets y detectar comentarios sexistas. Los resultados se almacenan en un dataframe para su posterior visualización y análisis. El objetivo del proyecto es identificar y proporcionar información sobre el discurso sexista en línea para combatir la discriminación y el acoso hacia las mujeres y otros grupos marginados, y así informar políticas y prácticas que promuevan la igualdad de género y la inclusión.</p>',unsafe_allow_html=True)
 
 
 def tweets_usuario(usuario, cant_de_tweets):