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CHANGED
@@ -90,7 +90,6 @@ ANALYSIS_DIMENSION_MAPPING = {
|
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90 |
}
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91 |
}
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92 |
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93 |
-
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94 |
##############################################################################
|
95 |
# FUNCIÓN PRINCIPAL
|
96 |
##############################################################################
|
@@ -98,16 +97,13 @@ def display_current_situation_interface(lang_code, nlp_models, t):
|
|
98 |
"""
|
99 |
TAB:
|
100 |
- Expander con radio para tipo de texto
|
101 |
-
|
102 |
-
Contenedor-1 (2 "filas" con borde):
|
103 |
- Fila 1: Métricas base
|
104 |
- Fila 2: Métricas iteración
|
105 |
-
|
106 |
Contenedor-2 (2 columnas):
|
107 |
- Col1: Texto base
|
108 |
- Col2: Texto iteración
|
109 |
-
|
110 |
-
Al final, Recomendaciones en una sola línea.
|
111 |
"""
|
112 |
# --- Inicializar session_state ---
|
113 |
if 'base_text' not in st.session_state:
|
@@ -123,10 +119,10 @@ def display_current_situation_interface(lang_code, nlp_models, t):
|
|
123 |
if 'show_iter' not in st.session_state:
|
124 |
st.session_state.show_iter = False
|
125 |
|
126 |
-
# Creamos un
|
127 |
tabs = st.tabs(["Análisis de Texto"])
|
128 |
with tabs[0]:
|
129 |
-
# 1
|
130 |
with st.expander("Selecciona el tipo de texto", expanded=True):
|
131 |
text_type = st.radio(
|
132 |
"¿Qué tipo de texto quieres analizar?",
|
@@ -142,32 +138,39 @@ def display_current_situation_interface(lang_code, nlp_models, t):
|
|
142 |
# CONTENEDOR-1: Métricas (2 filas con borde)
|
143 |
# ---------------------------------------------------------------------
|
144 |
with st.container():
|
145 |
-
# Fila 1: Métricas base
|
146 |
-
|
147 |
-
|
148 |
-
|
149 |
-
""
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150 |
-
|
151 |
-
|
152 |
-
|
153 |
-
|
154 |
-
|
155 |
-
|
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|
156 |
display_metrics_in_one_row(st.session_state.base_metrics, text_type)
|
157 |
-
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158 |
-
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|
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159 |
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160 |
# Fila 2: Métricas de iteración
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161 |
-
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162 |
-
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163 |
-
|
164 |
-
<
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165 |
-
|
166 |
-
|
167 |
-
|
168 |
-
|
|
|
169 |
display_metrics_in_one_row(st.session_state.iter_metrics, text_type)
|
170 |
-
|
|
|
|
|
|
|
171 |
|
172 |
# ---------------------------------------------------------------------
|
173 |
# CONTENEDOR-2: 2 columnas (texto base | texto iteración)
|
@@ -187,6 +190,7 @@ def display_current_situation_interface(lang_code, nlp_models, t):
|
|
187 |
with st.spinner("Analizando texto base..."):
|
188 |
doc = nlp_models[lang_code](text_base)
|
189 |
metrics = analyze_text_dimensions(doc)
|
|
|
190 |
st.session_state.base_text = text_base
|
191 |
st.session_state.base_metrics = metrics
|
192 |
st.session_state.show_base = True
|
@@ -211,32 +215,27 @@ def display_current_situation_interface(lang_code, nlp_models, t):
|
|
211 |
st.session_state.show_iter = True
|
212 |
|
213 |
# ---------------------------------------------------------------------
|
214 |
-
# Recomendaciones al final (una sola
|
215 |
# ---------------------------------------------------------------------
|
216 |
# Solo mostramos si tenemos iteración
|
217 |
if st.session_state.show_iter:
|
218 |
-
|
219 |
-
|
220 |
-
with st.container():
|
221 |
-
st.markdown("**Recomendaciones**")
|
222 |
-
# Si las quieres en una sola línea, podrías hacer algo como:
|
223 |
-
# rec_col = st.columns(1)[0] # Solo 1 columna
|
224 |
-
# con rec_col: ...
|
225 |
-
# Pero en general, un for con st.write estará apilado verticalmente.
|
226 |
-
|
227 |
-
# Ejemplo de iterar dimensiones
|
228 |
-
any_reco = False
|
229 |
for dimension, values in st.session_state.iter_metrics.items():
|
230 |
score = values['normalized_score']
|
231 |
target = TEXT_TYPES[text_type]['thresholds'][dimension]['target']
|
232 |
if score < target:
|
233 |
-
|
234 |
-
|
235 |
|
236 |
-
if
|
|
|
|
|
|
|
237 |
st.info("¡No hay recomendaciones! Todas las métricas superan la meta.")
|
238 |
|
239 |
|
|
|
240 |
#Funciones de visualización ##################################
|
241 |
##############################################################################
|
242 |
# Función para mostrar métricas en una sola fila
|
@@ -249,7 +248,8 @@ def display_metrics_in_one_row(metrics, text_type):
|
|
249 |
thresholds = TEXT_TYPES[text_type]['thresholds']
|
250 |
dimensions = ["vocabulary", "structure", "cohesion", "clarity"]
|
251 |
|
252 |
-
|
|
|
253 |
cols = [col1, col2, col3, col4]
|
254 |
|
255 |
for dim, col in zip(dimensions, cols):
|
@@ -278,6 +278,27 @@ def display_metrics_in_one_row(metrics, text_type):
|
|
278 |
)
|
279 |
|
280 |
|
|
|
|
|
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|
|
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281 |
####################################################################
|
282 |
|
283 |
def display_metrics_analysis(metrics, text_type=None):
|
|
|
90 |
}
|
91 |
}
|
92 |
|
|
|
93 |
##############################################################################
|
94 |
# FUNCIÓN PRINCIPAL
|
95 |
##############################################################################
|
|
|
97 |
"""
|
98 |
TAB:
|
99 |
- Expander con radio para tipo de texto
|
100 |
+
Contenedor-1 (2 filas con borde):
|
|
|
101 |
- Fila 1: Métricas base
|
102 |
- Fila 2: Métricas iteración
|
|
|
103 |
Contenedor-2 (2 columnas):
|
104 |
- Col1: Texto base
|
105 |
- Col2: Texto iteración
|
106 |
+
Al final, Recomendaciones en un expander (una sola fila).
|
|
|
107 |
"""
|
108 |
# --- Inicializar session_state ---
|
109 |
if 'base_text' not in st.session_state:
|
|
|
119 |
if 'show_iter' not in st.session_state:
|
120 |
st.session_state.show_iter = False
|
121 |
|
122 |
+
# Creamos un tab
|
123 |
tabs = st.tabs(["Análisis de Texto"])
|
124 |
with tabs[0]:
|
125 |
+
# [1] Expander con radio para seleccionar tipo de texto
|
126 |
with st.expander("Selecciona el tipo de texto", expanded=True):
|
127 |
text_type = st.radio(
|
128 |
"¿Qué tipo de texto quieres analizar?",
|
|
|
138 |
# CONTENEDOR-1: Métricas (2 filas con borde)
|
139 |
# ---------------------------------------------------------------------
|
140 |
with st.container():
|
141 |
+
# Fila 1: Métricas de la línea base
|
142 |
+
st.markdown(
|
143 |
+
"""
|
144 |
+
<div style="border:1px solid black; padding:10px; margin-bottom:10px;">
|
145 |
+
<p style="font-weight:bold;">Métricas de la línea base</p>
|
146 |
+
""",
|
147 |
+
unsafe_allow_html=True
|
148 |
+
)
|
149 |
+
|
150 |
+
# Si se presionó "Analizar Base", se muestran los valores
|
151 |
+
# De lo contrario, mostramos la maqueta vacía
|
152 |
+
if st.session_state.show_base and st.session_state.base_metrics:
|
153 |
display_metrics_in_one_row(st.session_state.base_metrics, text_type)
|
154 |
+
else:
|
155 |
+
display_empty_metrics_row()
|
156 |
+
|
157 |
+
st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)
|
158 |
|
159 |
# Fila 2: Métricas de iteración
|
160 |
+
st.markdown(
|
161 |
+
"""
|
162 |
+
<div style="border:1px solid black; padding:10px; margin-bottom:10px;">
|
163 |
+
<p style="font-weight:bold;">Métricas de la iteración</p>
|
164 |
+
""",
|
165 |
+
unsafe_allow_html=True
|
166 |
+
)
|
167 |
+
|
168 |
+
if st.session_state.show_iter and st.session_state.iter_metrics:
|
169 |
display_metrics_in_one_row(st.session_state.iter_metrics, text_type)
|
170 |
+
else:
|
171 |
+
display_empty_metrics_row()
|
172 |
+
|
173 |
+
st.markdown("</div>", unsafe_allow_html=True)
|
174 |
|
175 |
# ---------------------------------------------------------------------
|
176 |
# CONTENEDOR-2: 2 columnas (texto base | texto iteración)
|
|
|
190 |
with st.spinner("Analizando texto base..."):
|
191 |
doc = nlp_models[lang_code](text_base)
|
192 |
metrics = analyze_text_dimensions(doc)
|
193 |
+
|
194 |
st.session_state.base_text = text_base
|
195 |
st.session_state.base_metrics = metrics
|
196 |
st.session_state.show_base = True
|
|
|
215 |
st.session_state.show_iter = True
|
216 |
|
217 |
# ---------------------------------------------------------------------
|
218 |
+
# Recomendaciones al final en un expander (una sola “fila”)
|
219 |
# ---------------------------------------------------------------------
|
220 |
# Solo mostramos si tenemos iteración
|
221 |
if st.session_state.show_iter:
|
222 |
+
with st.expander("Recomendaciones", expanded=False):
|
223 |
+
reco_list = []
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
|
224 |
for dimension, values in st.session_state.iter_metrics.items():
|
225 |
score = values['normalized_score']
|
226 |
target = TEXT_TYPES[text_type]['thresholds'][dimension]['target']
|
227 |
if score < target:
|
228 |
+
suggestions = get_dimension_suggestions(dimension) # Ejemplo
|
229 |
+
reco_list.extend(suggestions)
|
230 |
|
231 |
+
if reco_list:
|
232 |
+
# Todas en una sola línea, separadas por " | "
|
233 |
+
st.write(" | ".join(reco_list))
|
234 |
+
else:
|
235 |
st.info("¡No hay recomendaciones! Todas las métricas superan la meta.")
|
236 |
|
237 |
|
238 |
+
|
239 |
#Funciones de visualización ##################################
|
240 |
##############################################################################
|
241 |
# Función para mostrar métricas en una sola fila
|
|
|
248 |
thresholds = TEXT_TYPES[text_type]['thresholds']
|
249 |
dimensions = ["vocabulary", "structure", "cohesion", "clarity"]
|
250 |
|
251 |
+
# Forzamos ancho uniforme de columnas con: st.columns([1,1,1,1])
|
252 |
+
col1, col2, col3, col4 = st.columns([1,1,1,1])
|
253 |
cols = [col1, col2, col3, col4]
|
254 |
|
255 |
for dim, col in zip(dimensions, cols):
|
|
|
278 |
)
|
279 |
|
280 |
|
281 |
+
# -------------------------------------------------------------------------
|
282 |
+
# Función que muestra una fila de 4 columnas “vacías”
|
283 |
+
# -------------------------------------------------------------------------
|
284 |
+
def display_empty_metrics_row():
|
285 |
+
"""
|
286 |
+
Muestra una fila de 4 columnas vacías (Vocabulario, Estructura, Cohesión, Claridad).
|
287 |
+
Cada columna se dibuja con st.metric en blanco (“-”).
|
288 |
+
"""
|
289 |
+
empty_cols = st.columns([1,1,1,1])
|
290 |
+
labels = ["Vocabulario", "Estructura", "Cohesión", "Claridad"]
|
291 |
+
|
292 |
+
for col, lbl in zip(empty_cols, labels):
|
293 |
+
with col:
|
294 |
+
col.metric(
|
295 |
+
label=lbl,
|
296 |
+
value="-",
|
297 |
+
delta="",
|
298 |
+
border=True
|
299 |
+
)
|
300 |
+
|
301 |
+
|
302 |
####################################################################
|
303 |
|
304 |
def display_metrics_analysis(metrics, text_type=None):
|