Update modules/studentact/current_situation_analysis.py

modules/studentact/current_situation_analysis.py

@@ -4,37 +4,40 @@ import streamlit as st
 import matplotlib.pyplot as plt
 import networkx as nx
 import seaborn as sns
+from collections import Counter
+from itertools import combinations
+import numpy as np
+import matplotlib.patches as patches
 import logging
 
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
 def display_current_situation_visual(doc, metrics):
-    """
-    Crea y muestra las visualizaciones del análisis de situación actual.
-    Aprovecha los componentes visuales existentes del sistema.
-    """
     try:
-        # Contenedor principal para visualizaciones
         with st.container():
-            # 1. Red de Vocabulario
             st.subheader("Riqueza de Vocabulario")
             vocabulary_graph = create_vocabulary_network(doc)
-            st.pyplot(vocabulary_graph)
+            if vocabulary_graph:
+                st.pyplot(vocabulary_graph)
+                plt.close(vocabulary_graph)
             
-            # 2. Complejidad Sintáctica
-            st.subheader("Estructura de Oraciones")
+            st.subheader("Estructura de Oraciones") 
             syntax_graph = create_syntax_complexity_graph(doc)
-            st.pyplot(syntax_graph)
+            if syntax_graph:
+                st.pyplot(syntax_graph)
+                plt.close(syntax_graph)
             
-            # 3. Cohesión Textual
             st.subheader("Cohesión del Texto")
             cohesion_map = create_cohesion_heatmap(doc)
-            st.pyplot(cohesion_map)
-            
+            if cohesion_map:
+                st.pyplot(cohesion_map)
+                plt.close(cohesion_map)
+                
     except Exception as e:
         logger.error(f"Error mostrando visualizaciones: {str(e)}")
         st.error("Error al generar visualizaciones")
 
+        
 def analyze_text_dimensions(doc):
     """
     Analiza las diferentes dimensiones del texto.
@@ -188,6 +191,56 @@ def create_vocabulary_network(doc):
     plt.axis('off')
     return fig
 
+def create_cohesion_heatmap(doc):
+    """
+    Genera un mapa de calor que muestra la cohesión entre párrafos/oraciones.
+    """
+    try:
+        # Dividir en oraciones
+        sentences = list(doc.sents)
+        n_sentences = len(sentences)
+        
+        if n_sentences < 2:
+            return None
+            
+        # Crear matriz de similitud
+        similarity_matrix = np.zeros((n_sentences, n_sentences))
+        
+        # Calcular similitud entre pares de oraciones 
+        for i in range(n_sentences):
+            for j in range(n_sentences):
+                sent1_lemmas = {token.lemma_ for token in sentences[i] 
+                              if token.is_alpha and not token.is_stop}
+                sent2_lemmas = {token.lemma_ for token in sentences[j] 
+                              if token.is_alpha and not token.is_stop}
+                
+                if sent1_lemmas and sent2_lemmas:
+                    intersection = len(sent1_lemmas & sent2_words)
+                    union = len(sent1_lemmas | sent2_words)
+                    similarity_matrix[i, j] = intersection / union if union > 0 else 0
+        
+        # Crear visualización
+        fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 8))
+        
+        sns.heatmap(similarity_matrix,
+                   cmap='YlOrRd',
+                   square=True,
+                   xticklabels=False,
+                   yticklabels=False,
+                   cbar_kws={'label': 'Cohesión'},
+                   ax=ax)
+        
+        plt.title("Mapa de Cohesión Textual")
+        plt.xlabel("Oraciones")
+        plt.ylabel("Oraciones")
+        
+        plt.tight_layout()
+        return fig
+        
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error en create_cohesion_heatmap: {str(e)}")
+        return None
+
 def create_syntax_complexity_graph(doc):
     """
     Genera el diagrama de arco de complejidad sintáctica.