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+import gradio as gr
+import spacy
+import pandas as pd
+from docx import Document
+from io import BytesIO
+
+# Cargar el modelo de SpaCy en español
+nlp = spacy.load('es_core_news_sm')
+
+# Función para extraer nombres de personas
+def extract_names_from_docx(docx_file):
+    # Cargar el archivo DOCX
+    document = Document(docx_file)
+    full_text = []
+    for para in document.paragraphs:
+        full_text.append(para.text)
+    
+    # Unir todo el texto
+    text = ' '.join(full_text)
+    
+    # Procesar el texto con SpaCy
+    doc = nlp(text)
+    
+    # Extraer los nombres de las personas (entidades PERSON)
+    persons = [ent.text for ent in doc.ents if ent.label_ == 'PER']
+    
+    # Eliminar duplicados
+    persons = list(set(persons))
+    
+    # Crear un DataFrame
+    df = pd.DataFrame(persons, columns=['Nombres'])
+    
+    # Guardar el resultado en un archivo Excel en memoria
+    output = BytesIO()
+    with pd.ExcelWriter(output, engine='openpyxl') as writer:
+        df.to_excel(writer, index=False)
+    output.seek(0)
+    
+    return output, "nombres_personas.xlsx"
+
+# Interfaz de Gradio
+iface = gr.Interface(
+    fn=extract_names_from_docx,
+    inputs=gr.File(file_types=[".docx"]),
+    outputs=[gr.File(), "text"],
+    title="Extractor de Nombres",
+    description="Sube un archivo .docx y extrae los nombres de las personas usando NLP con SpaCy. Descarga el resultado en un archivo Excel."
+)
+
+# Iniciar la aplicación
+iface.launch()