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# -*- coding: utf-8 -*-
import string
from pick_urlre import UrlName
from AccesDB import AccessToDataBase
from jwn_corpusreader import JapaneseWordNetCorpusReader
from myknputils import *
import requests, json
from random import *
from q_topic import titleName
from copy import deepcopy
from writelog import writeLog
def choose(mylist):
if len(mylist) == 0:
return None
num = randint(0,len(mylist) - 1)
return mylist[num]
class DialogSystem:
"""
AのBはCという情報を対比という形で使うことで，面白い発話を作る対話システム
"""
def __init__(self):
#self.theme = 'NEWGAME!'
#self.TABC = ['Topic','A','B','C']
self.urlfinder = UrlName()
self.accessDB = AccessToDataBase()
try:
self.jpwnc = JapaneseWordNetCorpusReader()
except IOError:
self.jpwnc = JapaneseWordNetCorpusReader('/Users/shuntanakajima/nltk_data/corpora/wordnet','/Users/shuntanakajima/nltk_data/corpora/wordnet/wnjpn-ok.tab')
self.preprocessor = preprocessor()
self.dialog_state = "GenreDecide"
self.knp = my_knp_utils()
self.url = "127.0.0.1:8080/output"
self.genreDeicdeDialog = titleName(100)
self.rFlg = True
self.comp = False
self.mCounter = 0
self.writelog = writeLog()
self.debug = False
def output(self, text, url=None):
if self.output_type:
print(text)
else:
if url is None:
url=self.url
print(text)
r = requests.get(url,params={"query":text})
count = 0
while r.status_code != 200:
count += 1
r = requests.get(self.url,{"query":text})
if count > 5:
# print("通信できません")
raise
def start(self, debug = False,output_type = False):
print ("======会話開始======")
self.debug = debug
self.output_type = output_type
while True:
if debug:
input_text = input(">> ")
else:
input_text = self.accessDB.listen()
output_text = self.main(input_text)
#--------------ログの書き出し-----------=---------
self.writelog.writeLog('user',input_text)
self.writelog.writeLog('system',output_text)
#----------------------------------------------
if debug:
print(output_text)
else:
self.output(output_text)
def main(self, sentence):
##### Genreを決める会話 #####
if self.dialog_state == "GenreDecide":
output_text, title = self.genreDeicdeDialog.getUtterance(sentence)
if title:
self.preprocessor.GTPP[0] = (title, None)
self.preprocessor.setGenre(title)
self.dialog_state = "a"
return output_text
##### 提案手法を用いる場合 #####
# START DEBUG
if self.debug:
print("\n=====現在までに得た会話情報=====\n",
self.preprocessor.GTPP[0],
self.preprocessor.GTPP[1],
self.preprocessor.GTPP[2],
self.preprocessor.GTPP[3])
# END DEBUG
############################
####### 入力文の前処理 #######
############################
# 形態素解析を実行
result = self.knp.get_knp_result(self.preprocessor.incompleteSentence + sentence)
# 形態素解析の結果を取得
ts = result.tag_list()
input_type = self.preprocessor.getInputType(result)
# START DEBUG
if self.debug:
print("\n=====入力の種類=====\n",
input_type)
# END DEBUG
############################
### 直前の会話から情報を得る ###
############################
# 属性がまだ埋まっていない場合
if self.preprocessor.GTPP[2] is (None,None) or self.preprocessor.GTPP[2] is None:
# topicに相当するものを取得
topic, topic_tag = self.preprocessor.search_topic_by_sentence(ts,sentence)
# topicが取得できなかった場合
if topic is None:
# まだtopicが埋まっていない場合
if self.preprocessor.GTPP[1] is None:
# topic以下を空にする
self.preprocessor.GTPP[2] = None
self.preprocessor.GTPP[3] = None
# すでにtopicが埋まっている場合
else:
# 現状維持
pass
# topicが取得できた場合
else:
# topicを埋めて，それまでの情報は破棄
self.preprocessor.GTPP[1] = (topic, "other")
self.preprocessor.GTPP[2] = None
self.preprocessor.GTPP[3] = None
# predicateで多重で判定しないようにtopicを削除
ts.remove(topic_tag)
# 属性に当たるものが埋まっている場合
else:
# topicが無しにする
topic = None
# まだtopicが埋まっていない場合
if self.preprocessor.GTPP[1] is None:
self.preprocessor.GTPP[2] = None
self.preprocessor.GTPP[3] = None
# すでにtopicが埋まっている場合
else:
# 現状維持
pass
# propertyに相当するものを取得
_property, p, g = self.preprocessor.searchProperty(ts)
# propertyに相当するものを取得できなかった場合
if _property is None:
# まだpropertyが埋まっていない場合
if self.preprocessor.GTPP[2] is None:
# predicateも破棄
self.preprocessor.GTPP[3] = None
# propertyに相当するものを取得できた場合
else:
# ほんとは情報の種類によって分岐していたけど，今回はallしか使わないので実質無し
if g == "work":
self.preprocessor.GTPP[1] = (self.preprocessor.GTPP[0], "work")
# キャラクタに関してのpropertyの場合
else:
# propertyを更新して，predicateを削除
self.preprocessor.GTPP[2] = (_property.repname.split("/")[0], "all")
self.preprocessor.GTPP[3] = None
# prediacteで多重判定しないように削除
ts.remove(_property)
# predicateに相当するものを取得
predicate, p = self.preprocessor.searchPredicate(ts)
# predicateに相当するものを取得できた場合
if predicate is not None:
# predicateを追加
self.preprocessor.GTPP[3] = (predicate.repname.split("/")[0], p)
# START DEBUG
if self.debug:
print("\n=====直前の会話から得た情報======\n",
topic,
_property and _property.repname.split("/")[0],
predicate and predicate.repname.split("/")[0])
# END DEBUG
########################
### propertyの補完する ###
########################
result = None
if self.preprocessor.GTPP[1] is not None and self.preprocessor.GTPP[2] is None and self.preprocessor.GTPP[3] is not None:
result = self.accessDB.searchDB(self.preprocessor.GTPP[0][0],self.preprocessor.GTPP[1][0],"",self.preprocessor.GTPP[3][0])
# START DEBUG
if self.debug:
print("\n=====補完して得た情報=====\n",
None,
result and result[-1],
None)
# END DEBUG
if result:
self.preprocessor.GTPP[2] = (result[-1], "all")
# START DEBUG
if self.debug:
print("\n=====確定した会話情報=====\n",
self.preprocessor.GTPP[1],
self.preprocessor.GTPP[2],
self.preprocessor.GTPP[3])
print("\n=====出力=====\n")
# END DEBUG
__prop = _property.repname.split("/")[0] if _property else None
return self.generateUtterance([topic,
result[-1] if result else __prop,
predicate.repname.split("/")[0] if predicate else None], input_type)
def searchData(self,text):
pass
def generateSympathicWord(self, key):
result = None
if key == 1:
result = self.accessDB.searchDB(self.preprocessor.GTPP[0][0],"",self.preprocessor.GTPP[2][0],self.preprocessor.GTPP[3][0])
elif key == 2:
result = self.accessDB.searchDB(self.preprocessor.GTPP[0][0],self.preprocessor.GTPP[1][0],"",self.preprocessor.GTPP[3][0])
elif key == 3:
result = self.accessDB.searchDB(self.preprocessor.GTPP[0][0],self.preprocessor.GTPP[1][0],self.preprocessor.GTPP[2][0],"")
if type(result) is str:
if result == self.preprocessor.GTPP[key][0]:
return None
else:
simirary = self.jpwnc.calcSimilarity(self.preprocessor.GTPP[key][0],result)
if simirary[0] is None:
return (result, 0)
else:
return (result, 1)
elif type(result) is list:
if self.preprocessor.GTPP[key][0] in result:
result.remove(self.preprocessor.GTPP[key][0])
w = ""
maxsimirary_word = ''
for w in result:
if w is None:
continue
simirary = self.jpwnc.calcSimilarity(self.preprocessor.GTPP[key][0],w)
if len(maxsimirary_word) == 0:
if simirary[0] != None:
maxsimirary = float(simirary[0])
maxsimirary_word = w
elif simirary[0] and float(simirary[0]) > float(maxsimirary):
maxsimirary = simirary[0]
maxsimirary_word = w
if maxsimirary_word != "":
return (maxsimirary_word, 1)
elif w != "":
return (w, 0)
else:
return None
def generateConstraction(self, data):
"""
発話に使用するための対比を生成する
返値 : (A, B, C) の情報が入ったタプル
"""
# 比較対象となるキャラ名を取得
j = self.urlfinder.find_url(data[0])
generateddata = (None, None, None, None, bool(0))
# 会話データが全部埋まっているか？
if data[0] and (data[1] or data[2]):
while True:
# 比較するものを選択
returndata = choose(j)
if returndata is None:
break
# 選択したものは除去
j.remove(returndata)
# propertyが足りない場合
if not data[1] and data[2]:
# propertyに当たるものを検索
results = self.accessDB.searchDB(self.preprocessor.GTPP[0][0],returndata,"",data[2])
# 検索結果が複数の場合
if type(results) is list:
# 一つ選んで比較情報にする (A',B',C)
generateddata = (self.preprocessor.GTPP[0][0],returndata,choose(result),data[2],bool(1))
# 検索結果が一つの場合
elif type(results) is str:
# 結果を元に比較情報にする (A',B',C)
generateddata = (self.preprocessor.GTPP[0][0],returndata,result,data[2],bool(1))
# predictが足りない場合 or 全部ある場合
else:
# predict候補を検索
results = self.accessDB.searchDB(self.preprocessor.GTPP[0][0],returndata,data[1],"")
if type(results) is list and len(results) != 0:
maxsimirary_word = ''
for result in results:
print(result)
simirary = self.jpwnc.calcSimilarity(data[2],result)
#print(simirary)
if len(maxsimirary_word) == 0:
if simirary[0] != None:
maxsimirary = float(simirary[0])
maxsimirary_word = result
elif simirary[0] and float(simirary[0]) > float(maxsimirary):
maxsimirary = simirary[0]
maxsimirary_word = result
# print('simirary-----------')
# print(data[2])
# print(maxsimirary_word)
# print(maxsimirary)
# print('simirary-----------')
generateddata = (self.preprocessor.GTPP[0][0],returndata,data[1],maxsimirary_word,bool(1))
break
elif type(results) is str:
generateddata = (self.preprocessor.GTPP[0][0],returndata,data[1],results,bool(1))
return generateddata
def generateUtterance(self, data, inputType):
#print ("just before","Topic", data[0], "Property", data[1], "Predicate", data[2])
#print ("until now", self.preprocessor.GTPP)
returnstr = []
"""
発話を生成する
data : (A, B, C) の情報が入ったタプル
inputType : 入力文が 確認(100)/疑問詞質問(200)/YN質問(300)/その他(1000) ... 更新予定
hasTopic : Boolean, 作品内の固有表現(例:涼風青葉，など)があるかないか判定
返値 : String
"""
generatedString = "うんうん!"
self.comp = False
target = data[0]
Evalu_ax = data[1]
Evalu = data[2]
# 良さを説明される時
if inputType == 1000:
# 全部埋まっているか？
if self.preprocessor.GTPP[0] and self.preprocessor.GTPP[1] and self.preprocessor.GTPP[2] and self.preprocessor.GTPP[3]:
if self.rFlg:
symData = None
# 共感する知識を検索
for i in range(3,0,-1):
symData = self.generateSympathicWord(i)
if symData is None:
continue
else:
break
# 共感できたか
if symData is not None:
if i == 3:
returnstr.append('%sだしね。' % (symData[0],))
returnstr.append('%s、%sだしね。' % (self.preprocessor.GTPP[2][0], symData[0]))
returnstr.append('%sだからね。' % (symData[0],))
returnstr.append('%s、%sだからね' % (self.preprocessor.GTPP[2][0], symData[0]))
elif i == 2:
returnstr.append("%sもね。" % (symData[0],))
returnstr.append("うんうん，%sもね。" % (symData[0],))
elif i == 1:
returnstr.append("%sもね。" % (symData[0],))
returnstr.append("うんうん，%sもね。" % (symData[0],))
self.preprocessor.GTPP[1] = (symData[0], "other")
generatedString = choose(returnstr)
self.mCounter = 0
self.rFlg = False
self.comp = True
# 共感できない場合，直前に共感している場合には，対比を探す。
if not self.comp or symData is None:
rFlg = True
# 共感できない場合，比較を探す．
# 比較できる情報を取得
cItem = self.generateConstraction((self.preprocessor.GTPP[1][0],self.preprocessor.GTPP[2][0],self.preprocessor.GTPP[3][0]))
# 比較できる情報を取得できたら，発話テンプレートを選択して発話を生成
if cItem[4] == bool(1):
#returnstr.append('たしかに%sだけどさ、%sのほうが%sでいいと思う' % (self.preprocessor.GTPP[3][0],cItem[1],cItem[3]))
#returnstr.append('%sの%sは%sはさそうだけど、%sは%sで良くない？' % (self.preprocessor.GTPP[1][0],
# self.preprocessor.GTPP[2][0],
# self.preprocessor.GTPP[3][0],
# cItem[1],
# cItem[3]))
#returnstr.append('たしか、%sの%sは%sだったよねー' % (cItem[1],cItem[2],cItem[3]))
returnstr.append('たしかに。そういえば、%sの%sは%sだったよねー' % (cItem[1],cItem[2],cItem[3]))
#returnstr.append('%sも好きだよ、だけど%sな%sのほうが好きかなー' % (self.preprocessor.GTPP[1][0],cItem[3],cItem[1]))
returnstr.append('うんうん、%sの%sも%sよね' % (cItem[1],cItem[2],cItem[3]))
returnstr.append('そうだね、%sの%sも%sよね' % (cItem[1],cItem[2],cItem[3]))
generatedString = choose(returnstr)
self.preprocessor.GTPP[1] = (cItem[1], "other")
self.mCounter = 0
# 比較できる情報がない場合，諦めて同意する．
else:
self.mCounter += 1
generatedString = choose(['たしかに．', "そうですね．", "うんうん．", "ええ，そうですね．"])
# topic以外は削除
self.preprocessor.GTPP[2] = None
self.preprocessor.GTPP[3] = None
else:
# 埋まっていない場合は相槌
returnstr.append('うん,')
returnstr.append('はい,')
returnstr.append('ええ,')
returnstr.append('うんうん,')
self.mCounter += 1
generatedString = choose(returnstr)
######## 2018.5.14 今回は使わない #######
# 同意を求められた時．
elif inputType == 100:
# もし情報が揃っていれば
if self.preprocessor.GTPP[0] and self.preprocessor.GTPP[1] and self.preprocessor.GTPP[2] and self.preprocessor.GTPP[3]:
# 他の predicate を探す
truedata = self.accessDB.searchDB(self.preprocessor.GTPP[0][0],self.preprocessor.GTPP[1][0],self.preprocessor.GTPP[2][0],'')
print (truedata)
# 他にもpredicateがあったら
if truedata:
# 最も入力のpredicateと似ているpredicateを探す
maxsimirary = ''
for result in truedata:
print (result)
simirary = self.jpwnc.calcSimilarity(data[2],result)
print('------------simi----------')
print(simirary)
print('------------simiend----------')
if simirary[0] == None:
pass
elif not maxsimirary:
maxsimirary = float(simirary[0])
maxsimirary_word = result
elif float(simirary[0]) > float(maxsimirary):
maxsimirary = simirary[0]
maxsimirary_word = result
print(maxsimirary)
# 類似度が0.06以上なら
if maxsimirary > 0.06:
# 同じ単語なら
if maxsimirary == 1:
# ただの同意
returnstr.append('そうだとおもうよ')
returnstr.append('あーそうだね')
generatedString = choose(returnstr)
else:
# 否定？？？？ <- する意味ある？
returnstr.append('え？%sじゃなっかったっけ' % maxsimirary_word)
returnstr.append('%sじゃなくて%sじゃなっかったっけ' % (self.preprocessor.GTPP[3][0],maxsimirary_word))
generatedString = choose(returnstr)
# 著しく似ていない場合は
else:
# しらばっくれる
generatedString = 'んーどうだっけ、忘れちゃった'
# 他にpredicateがなかったら
else:
# しらばっくれる
generatedString = 'んーどうだっけ、忘れちゃった'
########## 2018.5.14 今回は使わない ########
# Y/N の質問だった場合
elif inputType == 200:
self.mCounter += 1
# 現在の発言に情報は全部入っている場合
if data[0] and data[1] and data[2]:
# わからないと伝える
generatedString = 'うーん、わからない，'
# 現在の会話は少し端折っている場合．
else:
# 現在の発話と今までの情報から推察できる場合
if data[0] and self.preprocessor.GTPP[2] and self.preprocessor.GTPP[3] and self.preprocessor.GTPP[2][0] and self.preprocessor.GTPP[3][0]:
# 謝る
generatedString = 'ごめん、わからない、'
# 現在の発話にtopicが入っていなくて，topicが埋まっていない場合
elif not data[0] and self.preprocessor.GTPP[1]is not None and self.preprocessor.GTPP[1][0] is None:
# 質問を返す
generatedString = 'だれの？'
# 現在の発話にtopicが入っていない場合
elif not data[0]:
# propertyとpredicateが埋まっている場合 == 会話の対象がわからないけど，なんか色々言っている場合？
if self.preprocessor.GTPP[2] and self.preprocessor.GTPP[3] and self.preprocessor.GTPP[2][0] and self.preprocessor.GTPP[3][0]:
# とりあえず同意して，適当にごまかす
generatedString = 'あー，たしかに%sだよね、なんでだろう' % self.preprocessor.GTPP[3][0]
# 現在の発話の中に属性も入っている場合
#elif data[1]:
# ハマりそうなpredicateをいれて返す <- これってY/N型の質問の答えになってる？
#dbdata = self.accessDB.searchDB(self.preprocessor.GTPP[0][0],data[1],data[2],"")
#generatedString = '%sだからじゃない？' % dbdata[0]
# その他...
else:
# 匙を投げる
generatedString = 'わからない'
# 5W1Hな質問
elif inputType == 300:
self.mCounter += 1
# 無知を晒す
returnstr.append('うーん，どうなんだろうね')
returnstr.append('なんでだろう、知らない')
generatedString = choose(returnstr)
# マンネリ化している場合
if self.mCounter > 3:
if self.preprocessor.GTPP[1] and self.preprocessor.GTPP[2]:
result = self.accessDB.searchDB(self.preprocessor.GTPP[0][0],self.preprocessor.GTPP[1][0],self.preprocessor.GTPP[2][0], "")
if type(result) is list:
generatedString = "%sの%sは%sですよね" % (self.preprocessor.GTPP[1][0],self.preprocessor.GTPP[2][0], result[0])
elif type(result) is str:
generatedString = "%sの%sは%sですよね" % (self.preprocessor.GTPP[1][0],self.preprocessor.GTPP[2][0], result)
else:
name = choose(self.preprocessor.uniques)
generatedString = "%sの話をしませんか？" % (name, )
else:
name = choose(self.preprocessor.uniques)
generatedString = "%sの話をしませんか？" % (name, )
self.preprocessor.GTPP[1] = (name, "other")
self.preprocessor.GTPP[2] = None
self.preprocessor.GTPP[3] = None
self.mCounter = 0
return (generatedString)