Update app.py

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@@ -66,11 +66,17 @@ def classify_text(text):
         # Obtener resultados del modelo
         results = classifier(text)
         
-        # El resultado es una lista de diccionarios con 'label' y 'score'
-        # Ejemplo: [{'label': 'LABEL_1', 'score': 0.99}, {'label': 'LABEL_0', 'score': 0.01}]
+        # DEBUG: Imprimir para ver la estructura (puedes eliminar después)
+        print(f"Results: {results}")
+        print(f"Type: {type(results)}")
+        print(f"Length: {len(results)}")
+        
+        # Verificar que results no esté vacío
+        if not results or len(results) == 0:
+            return "❌ No se obtuvieron resultados del modelo."
         
         # Obtener el resultado con mayor confianza
-        top_result = results[0]  # Ya viene ordenado por score (mayor a menor)
+        top_result = results[0]
         label = top_result['label']
         score = top_result['score']
         
@@ -80,11 +86,16 @@ def classify_text(text):
             emoji = "🇨🇺"
             tipo = "**COLOQUIAL CUBANO**"
             descripcion = "✅ Este texto contiene expresiones típicas del dialecto cubano."
-        else:  # LABEL_0
+        elif label == "LABEL_0":
             es_coloquial = False
             emoji = "📚"
             tipo = "**NO COLOQUIAL / ESTÁNDAR**"
             descripcion = "ℹ️ Este texto usa lenguaje estándar, sin expresiones coloquiales cubanas."
+        else:
+            # Si la etiqueta no es LABEL_0 ni LABEL_1, mostrar la etiqueta original
+            emoji = "🔍"
+            tipo = f"**{label}**"
+            descripcion = f"Etiqueta desconocida: {label}"
         
         # Construir la salida formateada
         output = f"""
@@ -99,18 +110,27 @@ def classify_text(text):
 
 | Etiqueta | Probabilidad |
 |----------|--------------|
-| 🇨🇺 Coloquial | {results[0]['score']:.2%} (LABEL_1) |
-| 📚 No coloquial | {results[1]['score']:.2%} (LABEL_0) |
-
+"""
+        # Mostrar todos los resultados disponibles
+        for i, result in enumerate(results):
+            if result['label'] == "LABEL_1":
+                label_name = "🇨🇺 Coloquial"
+            elif result['label'] == "LABEL_0":
+                label_name = "📚 No coloquial"
+            else:
+                label_name = result['label']
+            
+            output += f"| {label_name} | {result['score']:.2%} |\n"
+        
+        output += """
 ---
 💡 **Nota:** El modelo analiza si el texto contiene expresiones típicas del dialecto cubano.
         """
-        
         return output
-        
     except Exception as e:
-        return f"❌ Error en clasificación: {str(e)}"
+        return f"❌ Error en clasificación: {str(e)}\n\nDetalles técnicos: El modelo devolvió: {results if 'results' in locals() else 'No hay resultados'}"
 
+    
 # Interfaz de Chat
 chat_interface = gr.ChatInterface(
     respond,