Update modules/text_analysis/semantic_analysis.py

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@@ -373,13 +373,13 @@ def visualize_concept_graph(G, lang_code, semantic_t):
         )
         #################################################################
         # Usar semantic_t para obtener las traducciones
-        plt.title(semantic_t.get('concept_network', 'Relaciones entre los conceptos clave'), pad=20, fontsize=14)
+        plt.title(semantic_t.get('concept_network', 'Relationships between key concepts'), pad=20, fontsize=14)
         
         # Leyenda de centralidad (traducida)
         sm = plt.cm.ScalarMappable(cmap=plt.cm.viridis, norm=plt.Normalize(vmin=0, vmax=1))
         sm.set_array([])
         cbar = plt.colorbar(sm, ax=ax)
-        cbar.set_label(semantic_t.get('concept_centrality', 'Centralidad de los conceptos clave'))
+        cbar.set_label(semantic_t.get('concept_centrality', 'Centrality of key concepts'))
 
         ax.set_axis_off()
         plt.tight_layout()