{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "![Logo 1](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech1.jpg)\n",
    "<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
    "<h1> Systemy Dialogowe </h1>\n",
    "<h2> 7. <i>Parsing semantyczny z wykorzystaniem gramatyk</i>  [laboratoria]</h2> \n",
    "<h3> Marek Kubis (2021)</h3>\n",
    "</div>\n",
    "\n",
    "![Logo 2](https://git.wmi.amu.edu.pl/AITech/Szablon/raw/branch/master/Logotyp_AITech2.jpg)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Parsing semantyczny z wykorzystaniem gramatyk\n",
    "=============================================\n",
    "\n",
    "Wartości slotów możemy wydobywać z wypowiedzi użytkownika korzystając z takich technik, jak:\n",
    "\n",
    " - wyszukiwanie słów kluczowych w tekście,\n",
    "\n",
    " - dopasowywanie wzorców zbudowanych przy użyciu wyrażeń regularnych,\n",
    "\n",
    " - parsery regułowe (temat dzisiejszych zajęć),\n",
    "\n",
    " - uczenie maszynowe (temat kolejnych zajęć)."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Przykłady parserów regułowych\n",
    "-----------------------------\n",
    "\n",
    " - [Phoenix](http://wiki.speech.cs.cmu.edu/olympus/index.php/Phoenix_Server) — parser gramatyk\n",
    "     bezkontekstowych whodzący w skład systemu dialogowego [Olympus](http://wiki.speech.cs.cmu.edu/olympus/index.php/Olympus)\n",
    "\n",
    " - Parsery [DCG](https://www.swi-prolog.org/pldoc/man?section=DCG) (Definite Clause Grammars) języka [Prolog](https://www.swi-prolog.org/)\n",
    "\n",
    " - [JSpeech Grammar Format](https://www.w3.org/TR/jsgf/) (JSGF)\n",
    "\n",
    "Przykład\n",
    "--------\n",
    "Zapiszmy w JSGF gramatykę semantyczną dla aktu dialogowego reprezentującego zamiar rezerwacji\n",
    "stolika w restauracji."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 51,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Overwriting book.jsgf\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%%writefile book.jsgf\n",
    "#JSGF V1.0 UTF-8 pl;\n",
    "\n",
    "grammar book;\n",
    "\n",
    "public <rezerwuj> = chciałbym zarezerwować <ilosc_biletow> <tytul_filmu> [<dzien_rezerwacji>] [<godzina_rezerwacji>];\n",
    "\n",
    "<ilosc_biletow> = <liczba> {ilosc} (bilety | biletów);\n",
    "\n",
    "<liczba> = dwa | trzy | cztery |1|2|3|4|5|6;\n",
    "\n",
    "<tytul_filmu> = na [film] <tytul> {tytul};\n",
    "\n",
    "<tytul> = Batman | Uncharted | Pitbull;\n",
    "\n",
    "<dzien_rezerwacji> = na <dzien> {dzien};\n",
    "\n",
    "<dzien> = dzisiaj | jutro | poniedziałek | wtorek | środę | czwartek | piątek | sobotę | niedzielę;\n",
    "\n",
    "<godzina_rezerwacji> = na [godzinę] <godzina_z_minutami> {godzina};\n",
    "\n",
    "<godzina_z_minutami> = <godzina> [<minuty>];\n",
    "\n",
    "<godzina> = dziewiątą | dziesiątą | jedenastą | dwunastą;\n",
    "\n",
    "<minuty> = pietnaście | trzydzieści;\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Parser akceptujący powyższą gramatykę utworzymy korzystając z biblioteki [pyjsgf](https://github.com/Danesprite/pyjsgf)."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 52,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "Grammar(version=1.0, charset=UTF-8, language=pl, name=book)"
      ]
     },
     "execution_count": 52,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "import jsgf\n",
    "\n",
    "book_grammar = jsgf.parse_grammar_file('book.jsgf')\n",
    "book_grammar"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Wykorzystajmy gramatykę `book.jsgf` do analizy następującej wypowiedzi"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 53,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "[Rule(name='rezerwuj', visible=True, expansion=Sequence(Literal('chciałbym zarezerwować'), NamedRuleRef('ilosc_biletow'), NamedRuleRef('tytul_filmu'), OptionalGrouping(NamedRuleRef('dzien_rezerwacji')), OptionalGrouping(NamedRuleRef('godzina_rezerwacji'))))]"
      ]
     },
     "execution_count": 53,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "utterance = 'chciałbym zarezerwować 1 biletów na film Pitbull'\n",
    "matched = book_grammar.find_matching_rules(utterance)\n",
    "matched"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Reprezentację znaczenia można wydobyć ze sparsowanej wypowiedzi na wiele sposobów.  My do\n",
    "wydobywania slotów wykorzystamy mechanizm tagów JSGF a za nazwę aktu dialogowego przyjmiemy nazwę\n",
    "gramatyki. Wzorując się na [DSTC2](https://github.com/matthen/dstc) wynikową ramę zapiszemy korzystając ze słownika o polach `act` i `slots`."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 54,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "{'act': 'book',\n",
       " 'slots': [('ilosc', '1'),\n",
       "  ('tytul', 'Pitbull'),\n",
       "  ('dzien', None),\n",
       "  ('godzina', None)]}"
      ]
     },
     "execution_count": 54,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "def get_dialog_act(rule):\n",
    "    slots = []\n",
    "    get_slots(rule.expansion, slots)\n",
    "    return {'act': rule.grammar.name, 'slots': slots}\n",
    "\n",
    "def get_slots(expansion, slots):\n",
    "    if expansion.tag != '':\n",
    "        slots.append((expansion.tag, expansion.current_match))\n",
    "        return\n",
    "\n",
    "    for child in expansion.children:\n",
    "        get_slots(child, slots)\n",
    "\n",
    "    if not expansion.children and isinstance(expansion, jsgf.NamedRuleRef):\n",
    "        get_slots(expansion.referenced_rule.expansion, slots)\n",
    "\n",
    "get_dialog_act(matched[0])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Łącząc powyższe funkcje możemy zbudować prosty moduł NLU."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 41,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "{'act': 'null', 'slots': []}"
      ]
     },
     "execution_count": 41,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "def nlu(utterance):\n",
    "    matched = book_grammar.find_matching_rules(utterance)\n",
    "\n",
    "    if matched:\n",
    "        return get_dialog_act(matched[0])\n",
    "    else:\n",
    "        return {'act': 'null', 'slots': []}\n",
    "\n",
    "nlu('chciałbym zarezerwować dwa bilety na film Pitbull')"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Problemy\n",
    "--------\n",
    "\n",
    " - Co z normalizacją wyrażeń liczbowych takich, jak godziny, daty czy numery telefonów?\n",
    "\n",
    " - Co w przypadku gdy więcej niż jedna reguła zostanie dopasowana?"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Zadanie\n",
    "-------\n",
    "Zaimplementować analizator języka naturalnego (NLU) na potrzeby realizowanego agenta dialogowego.\n",
    "\n",
    "Moduł powinien być zbudowany z wykorzystaniem parsingu regułowego i/lub technik uczenia maszynowego.\n",
    "\n",
    "Przygotować skrypt `evaluate.py` wyznaczający *dokładność* (ang. accuracy) analizatora względem zgromadzonego korpusu eksperymentalnego,\n",
    "tj. stosunek liczby wypowiedzi użytkownika, w których akty dialogowe zostały rozpoznane prawidłowo do liczby wszystkich wypowiedzi użytkownika w korpusie.\n",
    "\n",
    "Analizator języka naturalnego umieścić w gałęzi `master` repozytorium projektowego. Skrypt `evaluate.py` umieścić w katalogu głównym tej gałęzi.\n",
    "\n",
    "Termin: 4.05.2022, godz. 23:59."
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "author": "Marek Kubis",
  "email": "mkubis@amu.edu.pl",
  "jupytext": {
   "cell_metadata_filter": "-all",
   "main_language": "python",
   "notebook_metadata_filter": "-all"
  },
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "lang": "pl",
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.13"
  },
  "subtitle": "7.Parsing semantyczny z wykorzystaniem gramatyk[laboratoria]",
  "title": "Systemy Dialogowe",
  "year": "2021"
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}