import gradio as gr

# Importa aquí tus clasificadores de texto en inglés y español
# Puedes usar modelos de tu elección y cargarlos usando herramientas como TensorFlow, PyTorch, etc.

# Definir las funciones que se utilizarán para clasificar el texto en inglés y español
def classify_english_text(text):
    # Coloca aquí la lógica para clasificar el texto en inglés
    # Puedes usar el clasificador de texto en inglés que tengas cargado

def classify_spanish_text(text):
    # Coloca aquí la lógica para clasificar el texto en español
    # Puedes usar el clasificador de texto en español que tengas cargado

# Definir la interfaz Gradio
iface = gr.Interface(
    fn=None,  # Como vamos a usar dos funciones diferentes, dejamos este valor como None
    inputs=[
        gr.inputs.Radio(["English", "Español"], label="Elija el idioma / Choose the language"),
        gr.inputs.Textbox(label="Texto / Text")
    ],
    outputs="text"  # Salida de texto con el resultado de la clasificación
)

# Función para redirigir a la función de clasificación correspondiente según el idioma seleccionado
def classify_text(language, text):
    if language == "English":
        return classify_english_text(text)
    elif language == "Español":
        return classify_spanish_text(text)
    else:
        return "Por favor, seleccione un idioma válido / Please select a valid language."

# Conecta la función 'classify_text' a la interfaz como función predictiva
iface.func = classify_text

# Ejecutar la interfaz Gradio
iface.launch()