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 import gradio as gr
 from transformers import pipeline
 
+# Definir contexto para lenguaje explícito o formal
+contexto_explicito = "Esta es una conversación informal en la que es aceptable el uso de lenguaje explícito si el tema lo amerita."
+contexto_formal = "Esta es una conversación formal y no se debe usar lenguaje explícito."
+
 # Cargar el modelo GPT-2 en español
 generator = pipeline('text-generation', model='PlanTL-GOB-ES/gpt2-large-bne')
 
-# Función para manejar la respuesta del chatbot
+# Función para manejar la respuesta del chatbot con control de contexto
 def chatbot_response(input_text):
     print(f"Entrada recibida: {input_text}")  # Log para verificar la entrada
+
     try:
-        # Agregar un contexto específico al input para mejorar la coherencia
-        prompt = f"Conversación entre dos personas en español: {input_text}"
+        # Verificar si el input tiene palabras o temas sensibles que permitirían lenguaje explícito
+        if any(palabra in input_text.lower() for palabra in ["sexo", "relaciones", "adultos"]):
+            prompt = f"{contexto_explicito} {input_text}"
+        else:
+            prompt = f"{contexto_formal} {input_text}"
         
         # Generar respuesta con ajustes de parámetros para mejorar la coherencia
         outputs = generator(prompt, 
@@ -17,7 +25,7 @@ def chatbot_response(input_text):
                             num_return_sequences=1, 
                             do_sample=True, 
                             top_k=50,       # Limitar a las 50 palabras más probables
-                            top_p=0.95,     # Muestreo con probabilidad acumulativa
+                            top_p=0.95,     # Muestreo por núcleo
                             temperature=0.7) # Controlar la creatividad del modelo
         
         response = outputs[0]['generated_text']
@@ -29,7 +37,7 @@ def chatbot_response(input_text):
         return f"Error: {str(e)}"
 
 # Crear la interfaz del chatbot con Gradio
-iface = gr.Interface(fn=chatbot_response, inputs="text", outputs="text", title="Chatbot en Español Mejorado")
+iface = gr.Interface(fn=chatbot_response, inputs="text", outputs="text", title="Chatbot Contextual")
 
 # Ejecutar la aplicación
 iface.launch()