Create ui.py

modules/ui.py

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+# modules/ui.py
+
+import streamlit as st
+from .database import get_student_data
+from .morpho_analysis import get_repeated_words_colors, highlight_repeated_words, POS_COLORS, POS_TRANSLATIONS
+from .syntax_analysis import visualize_syntax
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+def display_chat_interface():
+    st.markdown("### Chat con AIdeaText")
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+    # Initialize chat history if it doesn't exist
+    if 'chat_history' not in st.session_state:
+        st.session_state.chat_history = []
+
+    # Display chat history
+    for i, (role, text) in enumerate(st.session_state.chat_history):
+        if role == "user":
+            st.text_area(f"Tú:", value=text, height=50, key=f"user_message_{i}", disabled=True)
+        else:
+            st.text_area(f"AIdeaText:", value=text, height=50, key=f"bot_message_{i}", disabled=True)
+
+    # User input field
+    user_input = st.text_input("Escribe tu mensaje aquí:")
+
+    if st.button("Enviar"):
+        if user_input:
+            # Add user message to history
+            st.session_state.chat_history.append(("user", user_input))
+            
+            # Get chatbot response (esta función debe estar definida en otro lugar)
+            response = get_chatbot_response(user_input)
+            
+            # Add chatbot response to history
+            st.session_state.chat_history.append(("bot", response))
+            
+            # Clear input field
+            st.experimental_rerun()
+
+def display_student_progress(student_data):
+    st.success("Datos obtenidos exitosamente")
+    
+    # Mostrar estadísticas generales
+    st.subheader("Estadísticas generales")
+    st.write(f"Total de entradas: {student_data['entries_count']}")
+    
+    # Mostrar gráfico de conteo de palabras
+    st.subheader("Conteo de palabras por categoría")
+    st.bar_chart(student_data['word_count'])
+    
+    # Mostrar entradas recientes
+    st.subheader("Entradas recientes")
+    for entry in student_data['entries'][:5]:  # Mostrar las 5 entradas más recientes
+        st.text_area(f"Entrada del {entry['timestamp']}", entry['text'], height=100)
+
+def display_text_analysis_interface(nlp_models, lang_code):
+    # Aquí va tu lógica actual para la interfaz de análisis de texto
+    # ...
+
+# Puedes agregar más funciones de UI según sea necesario