import jsgf class Book_NLU: #Natural Language Understanding """ Moduł odpowiedzialny za analizę tekstu. W wyniku jego działania tekstowa reprezentacja wypowiedzi użytkownika zostaje zamieniona na jej reprezentację semantyczną, najczęściej w postaci ramy. Wejście: Tekst Wyjście: Akt użytkownika (rama) """ def __init__(self, book_grammar): self.book_grammar = book_grammar def get_dialog_act(self, rule): slots = [] self.get_slots(rule.expansion, slots) return {'act': rule.grammar.name, 'slots': slots} def get_slots(self, expansion, slots): if expansion.tag != '': slots.append((expansion.tag, expansion.current_match)) return for child in expansion.children: self.get_slots(child, slots) if not expansion.children and isinstance(expansion, jsgf.NamedRuleRef): self.get_slots(expansion.referenced_rule.expansion, slots) def analyze(self, text): """ Analiza Tekstu wprowadzonego przez użytkownika i zamiana na akt (rama) """ print("Analiza Tekstu: " + text) act = "(greetings()&request(name))" print("Akt to: " + act) #przerobienie na wektor act_vector = [[0],[1,0]] #1 wektor to greetings, a 2 wektor to request z argumentem "name" print("Zamiana na: ") print(act_vector) return act_vector def test_nlu(self, utterance): matched = self.book_grammar.find_matching_rules(utterance) print(matched) if matched: return self.get_dialog_act(matched[0]) else: return {'act': 'null', 'slots': []}