Update app.py, analysis in sidebar

app.py

@@ -20,11 +20,11 @@ user_needs = pipeline('text-classification', model=model_needs, tokenizer=tokeni
 
 st.title("Plataforma de Diálogos Participativos")
 
-# Text area for input
-text = st.text_area("Añade el texto a evaluar")
+# Text area for input in sidebar
+text = st.sidebar.text_area("Añade el texto a evaluar")
 
-# Create columns for buttons
-col1, col2, col3, col4 = st.columns(4)
+# Create columns for buttons in sidebar
+col1, col2, col3, col4 = st.sidebar.columns(4)
 
 # Place each button in a separate column
 run_sentiment_analysis = col1.button("Evaluar Sentimiento")
@@ -32,7 +32,7 @@ run_toxicity_analysis = col2.button("Evaluar Toxicidad")
 run_emotion_analysis = col3.button("Evaluar Emoción")
 run_user_needs_analysis = col4.button("Evaluar Necesidades del Usuario")
 
-# Container for output
+# Container for output in main layout
 output_container = st.container()
 
 # Sentiment analysis
@@ -43,7 +43,7 @@ if run_sentiment_analysis and text:
         score = round(sentiment_output[0]['score'] * 100, 2)
         st.markdown(f"**Resultado del análisis de sentimiento:**\n\n- **Etiqueta:** {label}\n- **Confianza:** {score}%")
 elif run_sentiment_analysis and not text:
-    st.warning("Por favor, añade un texto para evaluar el sentimiento.")
+    st.sidebar.warning("Por favor, añade un texto para evaluar el sentimiento.")
 
 # Toxicity analysis
 if run_toxicity_analysis and text:
@@ -53,7 +53,7 @@ if run_toxicity_analysis and text:
         score = round(toxicity_output[0]['score'] * 100, 2)
         st.markdown(f"**Resultado del análisis de toxicidad:**\n\n- **Etiqueta:** {label}\n- **Confianza:** {score}%")
 elif run_toxicity_analysis and not text:
-    st.warning("Por favor, añade un texto para evaluar la toxicidad.")
+    st.sidebar.warning("Por favor, añade un texto para evaluar la toxicidad.")
 
 # Emotion analysis
 if run_emotion_analysis and text:
@@ -63,7 +63,7 @@ if run_emotion_analysis and text:
         score = round(emotion_output[0]['score'] * 100, 2)
         st.markdown(f"**Resultado del análisis de emoción:**\n\n- **Etiqueta:** {label}\n- **Confianza:** {score}%")
 elif run_emotion_analysis and not text:
-    st.warning("Por favor, añade un texto para evaluar la emoción.")
+    st.sidebar.warning("Por favor, añade un texto para evaluar la emoción.")
 
 # User needs analysis
 if run_user_needs_analysis and text:
@@ -73,4 +73,4 @@ if run_user_needs_analysis and text:
         score = round(needs_output[0]['score'] * 100, 2)
         st.markdown(f"**Resultado del análisis de necesidades del usuario:**\n\n- **Etiqueta:** {label}\n- **Confianza:** {score}%")
 elif run_user_needs_analysis and not text:
-    st.warning("Por favor, añade un texto para evaluar las necesidades del usuario.")
+    st.sidebar.warning("Por favor, añade un texto para evaluar las necesidades del usuario.")