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@@ -283,6 +283,54 @@ def display_text_analysis_interface(nlp_models, lang_code):
                 st.error("Hubo un problema al guardar el análisis. Por favor, inténtelo de nuevo.")
                 st.error(f"Falló el guardado del análisis. Username: {st.session_state.username}")
 
+###############################################################################################################
+def display_semantic_analysis_interface(nlp_models, lang_code):
+    translations = {
+        'es': {
+            'title': "AIdeaText - Análisis semántico",
+            'input_label': "Ingrese un texto para analizar (máx. 5,000 palabras):",
+            'input_placeholder': "El objetivo de esta aplicación es que mejore sus habilidades de redacción...",  
+            'analyze_button': "Analizar texto",
+            'network_diagram': "Análisis semántico: Diagrama de red",
+        },
+        'en': {
+            'title': "AIdeaText - Semantic Analysis",
+            'input_label': "Enter a text to analyze (max 5,000 words):",
+            'input_placeholder': "The goal of this app is for you to improve your writing skills...",
+            'analyze_button': "Analyze text",
+            'network_diagram': "Semantic analysis: Network diagram",
+        },
+        'fr': {
+            'title': "AIdeaText - Analyse sémantique",
+            'input_label': "Entrez un texte à analyser (max 5 000 mots) :",
+            'input_placeholder': "Le but de cette application est d'améliorer vos compétences en rédaction...",
+            'analyze_button': "Analyser le texte",
+            'network_diagram': "Analyse sémantique : Diagramme de réseau",
+        }
+    }
+
+    t = translations[lang_code]
+
+    if 'semantic_input_text' not in st.session_state:
+        st.session_state.semantic_input_text = ""
+
+    sentence_input = st.text_area(
+        t['input_label'],
+        height=150,
+        placeholder=t['input_placeholder'],
+        value=st.session_state.semantic_input_text,
+        key=f"semantic_text_input_{lang_code}"
+    )
+    st.session_state.semantic_input_text = sentence_input
+
+    if st.button(t['analyze_button'], key=f"semantic_analyze_button_{lang_code}"):
+        if sentence_input:
+            doc = nlp_models[lang_code](sentence_input)
+
+            with st.expander(t['network_diagram'], expanded=True):
+                fig = visualize_syntax(sentence_input, nlp_models[lang_code], lang_code)
+                st.pyplot(fig)
+
 ##################################################################################################
 def get_chatbot_response(input_text):
     # Esta función debe ser implementada o importada de otro módulo