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@@ -226,48 +226,46 @@ def display_morphosyntax_results(result, lang_code, t):
                 }
             }
 
-            ############################## Aplicar traducciones a la columna 'dep' original
-            morph_df['dep'] = morph_df['dep'].map(lambda x: dep_translations[lang_code].get(x, x))
-            
-            # 2.3 Traducir morfología usando traducciones específicas
-            def translate_morph(morph_string, lang_code):
-                morph_translations = {
-                    'es': {
-                        'Gender': 'Género', 'Number': 'Número', 'Case': 'Caso', 'Definite': 'Definido',
-                        'PronType': 'Tipo de Pronombre', 'Person': 'Persona', 'Mood': 'Modo',
-                        'Tense': 'Tiempo', 'VerbForm': 'Forma Verbal', 'Voice': 'Voz',
-                        'Fem': 'Femenino', 'Masc': 'Masculino', 'Sing': 'Singular', 'Plur': 'Plural',
-                        'Ind': 'Indicativo', 'Sub': 'Subjuntivo', 'Imp': 'Imperativo', 'Inf': 'Infinitivo',
-                        'Part': 'Participio', 'Ger': 'Gerundio', 'Pres': 'Presente', 'Past': 'Pasado',
-                        'Fut': 'Futuro', 'Perf': 'Perfecto', 'Imp': 'Imperfecto'
-                    },
-                    'en': {
-                        'Gender': 'Gender', 'Number': 'Number', 'Case': 'Case', 'Definite': 'Definite', 'PronType': 'Pronoun Type', 'Person': 'Person',
-                        'Mood': 'Mood', 'Tense': 'Tense', 'VerbForm': 'Verb Form', 'Voice': 'Voice',
-                        'Fem': 'Feminine', 'Masc': 'Masculine', 'Sing': 'Singular', 'Plur': 'Plural', 'Ind': 'Indicative',
-                        'Sub': 'Subjunctive', 'Imp': 'Imperative', 'Inf': 'Infinitive', 'Part': 'Participle',
-                        'Ger': 'Gerund', 'Pres': 'Present', 'Past': 'Past', 'Fut': 'Future', 'Perf': 'Perfect', 'Imp': 'Imperfect'
-                    },
-                    'fr': {
-                        'Gender': 'Genre', 'Number': 'Nombre', 'Case': 'Cas', 'Definite': 'Défini', 'PronType': 'Type de Pronom',
-                        'Person': 'Personne', 'Mood': 'Mode', 'Tense': 'Temps', 'VerbForm': 'Forme Verbale', 'Voice': 'Voix',
-                        'Fem': 'Féminin', 'Masc': 'Masculin', 'Sing': 'Singulier', 'Plur': 'Pluriel', 'Ind': 'Indicatif',
-                        'Sub': 'Subjonctif', 'Imp': 'Impératif', 'Inf': 'Infinitif', 'Part': 'Participe',
-                        'Ger': 'Gérondif', 'Pres': 'Présent', 'Past': 'Passé', 'Fut': 'Futur', 'Perf': 'Parfait', 'Imp': 'Imparfait'
-                    }
+            morph_translations = {
+                'es': {
+                    'Gender': 'Género', 'Number': 'Número', 'Case': 'Caso', 'Definite': 'Definido',
+                    'PronType': 'Tipo de Pronombre', 'Person': 'Persona', 'Mood': 'Modo',
+                    'Tense': 'Tiempo', 'VerbForm': 'Forma Verbal', 'Voice': 'Voz',
+                    'Fem': 'Femenino', 'Masc': 'Masculino', 'Sing': 'Singular', 'Plur': 'Plural',
+                    'Ind': 'Indicativo', 'Sub': 'Subjuntivo', 'Imp': 'Imperativo', 'Inf': 'Infinitivo',
+                    'Part': 'Participio', 'Ger': 'Gerundio', 'Pres': 'Presente', 'Past': 'Pasado',
+                    'Fut': 'Futuro', 'Perf': 'Perfecto', 'Imp': 'Imperfecto'
+                },
+                'en': {
+                    'Gender': 'Gender', 'Number': 'Number', 'Case': 'Case', 'Definite': 'Definite', 'PronType': 'Pronoun Type', 'Person': 'Person',
+                    'Mood': 'Mood', 'Tense': 'Tense', 'VerbForm': 'Verb Form', 'Voice': 'Voice',
+                    'Fem': 'Feminine', 'Masc': 'Masculine', 'Sing': 'Singular', 'Plur': 'Plural', 'Ind': 'Indicative',
+                    'Sub': 'Subjunctive', 'Imp': 'Imperative', 'Inf': 'Infinitive', 'Part': 'Participle',
+                    'Ger': 'Gerund', 'Pres': 'Present', 'Past': 'Past', 'Fut': 'Future', 'Perf': 'Perfect', 'Imp': 'Imperfect'
+                },
+                'fr': {
+                    'Gender': 'Genre', 'Number': 'Nombre', 'Case': 'Cas', 'Definite': 'Défini', 'PronType': 'Type de Pronom',
+                    'Person': 'Personne', 'Mood': 'Mode', 'Tense': 'Temps', 'VerbForm': 'Forme Verbale', 'Voice': 'Voix',
+                    'Fem': 'Féminin', 'Masc': 'Masculin', 'Sing': 'Singulier', 'Plur': 'Pluriel', 'Ind': 'Indicatif',
+                    'Sub': 'Subjonctif', 'Imp': 'Impératif', 'Inf': 'Infinitif', 'Part': 'Participe',
+                    '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['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))
+            }            
 
+            ##############################
+            
+            # 3. Definir la función de traducción de morfología
+            def translate_morph(morph_string):
+                for key, value in morph_translations[lang_code].items():
+                    morph_string = morph_string.replace(key, value)
+                return morph_string
+            
+            # 4. Aplicar todas las traducciones al contenido
+            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(translate_morph)
             
-            # 5. Después renombrar las columnas usando las traducciones de la interfaz
+            # 5. Renombrar las columnas usando las traducciones de la interfaz
             column_mapping = {
                 'text': t['word'],
                 'lemma': t['lemma'],
@@ -279,7 +277,7 @@ def display_morphosyntax_results(result, lang_code, t):
             # 6. Aplicar el renombrado
             morph_df = morph_df.rename(columns=column_mapping)
             
-            # 7. Mostrar el DataFrame con todas las columnas traducidas
+            # 7. Mostrar el DataFrame
             st.dataframe(morph_df)