Update modules/morphosyntax/morphosyntax_interface.py

modules/morphosyntax/morphosyntax_interface.py

@@ -181,10 +181,15 @@ def display_morphosyntax_results(result, lang_code, t):
     
     with col2:
         with st.expander(morpho_t.get('morphological_analysis', 'Morphological Analysis'), expanded=True):
-            # 1. Crear el DataFrame inicial desde el análisis morfológico
+             # 1. Crear el DataFrame inicial
             morph_df = pd.DataFrame(advanced_analysis['morphological_analysis'])
-                        
-            # 2. Definir las traducciones específicas para dependencias
+
+            # 2. Primero traducir el contenido usando las traducciones específicas
+            
+            # 2.1 Traducir categorías gramaticales usando POS_TRANSLATIONS global
+            morph_df['pos'] = morph_df['pos'].map(lambda x: POS_TRANSLATIONS[lang_code].get(x, x))
+
+            # 2.2 Traducir dependencias usando traducciones específicas
             dep_translations = {
                 'es': {
                     'ROOT': 'RAÍZ', 'nsubj': 'sujeto nominal', 'obj': 'objeto', 'iobj': 'objeto indirecto',
@@ -220,10 +225,11 @@ def display_morphosyntax_results(result, lang_code, t):
                     'goeswith': 'va avec', 'reparandum': 'réparation', 'punct': 'ponctuation'
                 }
             }
+
+            ############################## Aplicar traducciones a la columna 'dep' original
+            morph_df['dep'] = morph_df['dep'].map(lambda x: dep_translations[lang_code].get(x, x))
             
-            morph_df[t['dependency']] = morph_df[t['dependency']].map(lambda x: dep_translations[lang_code].get(x, x))
-            
-            # 3. Definir función para traducir la morfología
+            # 2.3 Traducir morfología usando traducciones específicas
             def translate_morph(morph_string, lang_code):
                 morph_translations = {
                     'es': {
@@ -250,43 +256,31 @@ def display_morphosyntax_results(result, lang_code, t):
                         '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
 
             # 4. Aplicar traducciones a las columnas originales antes de renombrarlas
-            morph_df['pos'] = morph_df['pos'].map(lambda x: POS_TRANSLATIONS[lang_code].get(x, x))
-            morph_df['dep'] = morph_df['dep'].map(lambda x: dep_translations[lang_code].get(x, x))
             morph_df['morph'] = morph_df['morph'].apply(lambda x: translate_morph(x, lang_code))
+            #morph_df['dep'] = morph_df['dep'].map(lambda x: dep_translations[lang_code].get(x, x))
+            #morph_df['morph'] = morph_df['morph'].apply(lambda x: translate_morph(x, lang_code))
 
             
-            # 5. Definir el mapeo para los nombres de las columnas usando las traducciones de la interfaz
+            # 5. Después renombrar las columnas usando las traducciones de la interfaz
             column_mapping = {
-                'text': morpho_t.get('word', 'Word'),
-                'lemma': morpho_t.get('lemma', 'Lemma'),
-                'pos': morpho_t.get('grammatical_category', 'Grammatical category'),
-                'dep': morpho_t.get('dependency', 'Dependency'),
-                'morph': morpho_t.get('morphology', 'Morphology')
+                'text': t['word'],
+                'lemma': t['lemma'],
+                'pos': t['grammatical_category'],
+                'dep': t['dependency'],
+                'morph': t['morphology']
             }
             
-            # 6. Renombrar las columnas
+            # 6. Aplicar el renombrado
             morph_df = morph_df.rename(columns=column_mapping)
             
-            # 7. Definir las columnas a mostrar usando los nombres traducidos
-            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')
-            ]
-
-            # 8. Filtrar las columnas que existen en el DataFrame
-            columns_to_display = [col for col in columns_to_display if col in morph_df.columns]
-
-            # 9. Mostrar el DataFrame
-            st.dataframe(morph_df[columns_to_display])
+            # 7. Mostrar el DataFrame con todas las columnas traducidas
+            st.dataframe(morph_df)
 
             
     # Mostrar diagramas de arco (código existente)