System_Dialogowy_Janet/Makiety.py
2021-05-09 15:52:27 +02:00

153 lines
4.6 KiB
Python

import jsgf
class 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, acts, arguments, book_grammar):
self.acts = acts
self.arguments = arguments
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)
if matched:
return self.get_dialog_act(matched[0])
else:
return {'act': 'null', 'slots': []}
class DST: #Dialogue State Tracker
"""
Moduł odpowiedzialny za śledzenie stanu dialogu. Przechowuje informacje o tym jakie dane zostały uzyskane od użytkownika w toku prowadzonej konwersacji.
Wejście: Akt użytkownika (rama)
Wyjście: Reprezentacja stanu dialogu (rama)
"""
def __init__(self, acts, arguments):
self.acts = acts
self.arguments = arguments
self.frame_list= []
def store(self, rama):
"""
Dodanie nowego aktu do listy
"""
print("\nDodanie do listy nowej ramy: ")
print(rama)
self.frame_list.append(rama)
def transfer(self):
print("Przekazanie dalej listy ram: ")
print(self.frame_list)
return self.frame_list
class DP:
"""
Moduł decydujący o wyborze kolejnego aktu, który ma podjąć system prowadząc rozmowę.
Wejście: Reprezentacja stanu dialogu (rama)
Wyjście: Akt systemu (rama)
"""
def __init__(self, acts, arguments):
self.acts = acts
self.arguments = arguments
def choose_tactic(self, frame_list):
"""
Obieranie taktyki na podstawie aktów usera. Bardzo ważna jest kolejność dodawanych do frame_list wartości.
"""
act_vector = [0, 0]
return act_vector
class NLG:
"""
Moduł, który tworzy reprezentację tekstową aktu systemowego wybranego przez taktykę dialogu.
Wejście: Akt systemu (rama)
Wyjście: Tekst
"""
def __init__(self, acts, arguments):
self.acts = acts
self.arguments = arguments
def change_to_text(self, act_vector):
"""
Funkcja zamieniająca akt systemu na tekst rozumiany przez użytkownika.
"""
if(act_vector == [0, 0]):
return "Cześć, mam na imię Janet"
return "Nie rozumiem"
class Janet:
def __init__(self):
self.acts={
0: "greetings",
1: "request",
}
self.arguments={
0: "name"
}
self.nlg = NLG(self.acts, self.arguments)
self.dp = DP(self.acts, self.arguments)
self.dst = DST(self.acts, self.arguments)
self.nlu = NLU(self.acts, self.arguments, jsgf.parse_grammar_file('test_book.jsgf'))
def test(self, command):
out = self.nlu.test_nlu(command)
return out
def process(self, command):
act = self.nlu.analyze(command)
self.dst.store(act)
dest_act = self.dp.choose_tactic(self.dst.transfer())
return self.nlg.change_to_text(dest_act)
janet = Janet()
print(janet.test('chciałbym zarezerwować stolik na jutro na godzinę dziesiątą dla trzech osób'))
while(1):
text = input("Wpisz tekst: ")
print(janet.test(text))