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README.md

@@ -1,19 +1,52 @@
 ---
-title: NASASimplifier
+title: NASA Report Simplifier
 emoji: 🚀
-colorFrom: red
-colorTo: red
-sdk: docker
-app_port: 8501
-tags:
-- streamlit
+colorFrom: indigo
+colorTo: blue
+sdk: streamlit
+sdk_version: 1.32.0
+app_file: app.py
 pinned: false
-short_description: Streamlit template space
+license: mit
 ---
 
-# Welcome to Streamlit!
+# NASA Report Simplifier
 
-Edit `/src/streamlit_app.py` to customize this app to your heart's desire. :heart:
+Este Space convierte textos científicos complejos (como los de la NASA) en explicaciones claras y fáciles de entender en español.
 
-If you have any questions, checkout our [documentation](https://docs.streamlit.io) and [community
-forums](https://discuss.streamlit.io).
+## Demo
+
+Ingresa un texto técnico (en inglés o español), y la aplicación:
+- Traducirá al español si es necesario.
+- Explicará el contenido en lenguaje sencillo (nivel secundario o básico).
+
+## Cómo funciona
+
+Este Space usa dos modelos de Hugging Face:
+
+1. **Traducción (Inglés → Español):**
+   - [`Helsinki-NLP/opus-mt-en-es`](https://huggingface.co/Helsinki-NLP/opus-mt-en-es)
+
+2. **Simplificación del lenguaje:**
+   - [`google/flan-t5-large`](https://huggingface.co/google/flan-t5-large)
+
+## Tecnologías utilizadas
+
+- [Streamlit](https://streamlit.io/)
+- [Transformers](https://huggingface.co/docs/transformers)
+- Modelos de Hugging Face
+
+## Cómo usar localmente
+
+```bash
+git clone https://huggingface.co/spaces/<tu-usuario>/nasa-simplifier
+cd nasa-simplifier
+pip install -r requirements.txt
+streamlit run app.py
+```
+
+## Créditos
+
+Desarrollado por [VicGerardoPR](https://huggingface.co/VicGerardoPR)
+
+Inspirado en los modelos abiertos de la NASA y la misión de hacer accesible el conocimiento científico.

app.py

@@ -0,0 +1,19 @@
+import streamlit as st
+from explain_utils import translate_text, simplify_text
+
+st.set_page_config(page_title="NASA Report Simplifier", layout="wide")
+
+st.title("Simplificador de Reportes Científicos de NASA")
+st.markdown("Sube un texto técnico o artículo y conviértelo a lenguaje sencillo.")
+
+input_text = st.text_area("Pega el contenido científico aquí:", height=300)
+
+if st.button("Simplificar"):
+    if input_text.strip():
+        with st.spinner("Procesando..."):
+            translated = translate_text(input_text)
+            simplified = simplify_text(translated)
+            st.subheader("Texto simplificado:")
+            st.write(simplified)
+    else:
+        st.warning("Por favor, ingresa algún texto.")

explain_utils.py

@@ -0,0 +1,16 @@
+from transformers import pipeline
+
+# Traducción inglés a español
+translator = pipeline("translation_en_to_es", model="Helsinki-NLP/opus-mt-en-es")
+
+# Simplificación con modelo tipo LLM
+simplifier = pipeline("text2text-generation", model="google/flan-t5-large")
+
+def translate_text(text):
+    result = translator(text, max_length=512)
+    return result[0]['translation_text']
+
+def simplify_text(text):
+    prompt = f"Explica este texto en lenguaje sencillo para estudiantes de secundaria:\n\n{text}"
+    result = simplifier(prompt, max_length=512)
+    return result[0]['generated_text']

requirements.txt

@@ -1,3 +1,3 @@
-altair
-pandas
-streamlit
+streamlit
+transformers
+torch