File size: 11,419 Bytes
b96156b
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31
32
33
34
35
36
37
38
39
40
41
42
43
44
45
46
47
48
49
50
51
52
53
54
55
56
57
58
59
60
61
62
63
64
65
66
67
68
69
70
71
72
73
74
75
76
77
78
79
80
81
82
83
84
85
86
87
88
89
90
91
92
93
94
95
96
97
98
99
100
101
102
103
104
105
106
107
108
109
110
111
112
113
114
115
116
117
118
119
120
121
122
123
124
125
126
127
128
129
130
131
132
133
134
135
136
137
138
139
140
141
142
143
144
145
146
147
148
149
150
151
152
153
154
155
156
157
158
159
160
161
162
163
164
165
166
167
168
169
170
171
172
173
174
175
176
177
178
179
180
181
182
183
184
185
186
187
188
189
190
191
192
193
194
195
196
197
"""
corpus_generator.py  —  Generate Tamil domain corpus using Gemini Pro

Usage
-----
    python corpus_generator.py --api_key YOUR_KEY
    python corpus_generator.py --api_key YOUR_KEY --domains politics cricket
    python corpus_generator.py --api_key YOUR_KEY --words_per_domain 1500

Output
------
  data/<domain>/gemini_<domain>.txt   (one file per domain)

After running, execute prepare_corpus.py as usual to merge into
data/tamil_corpus.txt, then retrain FastText.
"""

import os
import time
import argparse
import requests
import json

# ---------------------------------------------------------------------------
# CONFIG
# ---------------------------------------------------------------------------

GEMINI_URL = (
    "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/"
    "gemini-2.0-flash:generateContent"
)

OUTPUT_BASE = "data"
WORDS_PER_DOMAIN = 1000
SLEEP_BETWEEN_CALLS = 2   # seconds — stay within free-tier rate limits

# ---------------------------------------------------------------------------
# DOMAINS — mirrors the cluster groups in cluster_store.py
# ---------------------------------------------------------------------------

DOMAINS = {
    "politics": (
        "தமிழ்நாட்டு அரசியல், தேர்தல் முறை, சட்டமன்றம், நாடாளுமன்றம், "
        "அரசியல் கட்சிகள், கூட்டணிகள், வாக்காளர்கள், அரசமைப்பு, "
        "இட ஒதுக்கீடு, சமூக நீதி, ஜனநாயகம், அரசு நிர்வாகம்"
    ),
    "history": (
        "தமிழ் வரலாறு, சோழர் சேரர் பாண்டியர் ஆட்சி, சங்க காலம், "
        "விஜயநகர பேரரசு, முகலாயர், காலனித்துவம், சுதந்திர போராட்டம், "
        "தமிழக வரலாற்று நிகழ்வுகள், கல்வெட்டுகள், தொல்லியல்"
    ),
    "cricket": (
        "இந்திய கிரிக்கெட், IPL, உலகக்கோப்பை, டெஸ்ட் ஒருநாள் T20 போட்டிகள், "
        "பிரபல வீரர்கள், பேட்டிங் பவுலிங் புலத்தடுப்பு, தமிழ்நாடு கிரிக்கெட், "
        "பந்து வகைகள், ஷாட் வகைகள், கிரிக்கெட் விதிகள்"
    ),
    "cinema": (
        "தமிழ் திரைப்படம், கோலிவுட், நடிகர் நடிகையர், இயக்குநர்கள், "
        "இசையமைப்பாளர்கள், விருதுகள், திரை விமர்சனம், படத்தயாரிப்பு, "
        "பாடல்கள், வசனம், திரை வரலாறு"
    ),
    "science": (
        "விஞ்ஞானம் தொழில்நுட்பம், இயற்பியல் வேதியியல் உயிரியல், "
        "விண்வெளி ஆராய்ச்சி, ISRO, அணு ஆற்றல், கணினி அறிவியல், "
        "செயற்கை நுண்ணறிவு, மருத்துவ ஆராய்ச்சி, சுற்றுச்சூழல் அறிவியல்"
    ),
    "education": (
        "தமிழ்நாடு கல்வி முறை, பள்ளி கல்லூரி பல்கலைக்கழகம், "
        "தேர்வு முறை, உதவித்தொகை, ஆசிரியர் பயிற்சி, "
        "தொலைதூர கல்வி, தொழிற்கல்வி, மதிப்பெண் முறை"
    ),
    "health": (
        "மருத்துவம் சுகாதாரம், நோய்கள் மற்றும் சிகிச்சை, "
        "தடுப்பூசி, ஆயுர்வேதம் சித்த மருத்துவம், "
        "மனநல ஆரோக்கியம், உணவு ஊட்டம், பொது சுகாதாரம், "
        "மருத்துவமனை நிர்வாகம்"
    ),
    "environment": (
        "சுற்றுச்சூழல் பாதுகாப்பு, காலநிலை மாற்றம், மரம் வளர்ப்பு, "
        "நீர் ஆதாரம் நிர்வாகம், கடல் சூழல், வனவிலங்கு பாதுகாப்பு, "
        "மாசுபாடு கட்டுப்பாடு, புதுப்பிக்கத்தக்க ஆற்றல்"
    ),
    "economics": (
        "இந்திய பொருளாதாரம், தமிழ்நாடு தொழில் வளர்ச்சி, "
        "வேளாண்மை பொருளாதாரம், ஏற்றுமதி இறக்குமதி, "
        "பட்ஜெட் திட்டமிடல், வங்கி முறை, சிறு தொழில்கள், "
        "பங்குச்சந்தை, பொருளாதார சீர்திருத்தம்"
    ),
    "literature": (
        "தமிழ் இலக்கியம், சங்க இலக்கியம், திருக்குறள், "
        "காப்பியங்கள், நவீன தமிழ் இலக்கியம், கவிஞர்கள், "
        "சிறுகதை நாவல் கவிதை, இலக்கண நூல்கள், "
        "தமிழ் செய்யுள் உரைநடை"
    ),
    "geography": (
        "தமிழ்நாடு மாவட்டங்கள் நகரங்கள், இந்திய மாநிலங்கள், "
        "ஆறுகள் மலைகள் சமவெளிகள், தமிழக வரைபடம், "
        "இந்திய புவியியல், உலக நாடுகள் தலைநகரங்கள்"
    ),
}

# ---------------------------------------------------------------------------
# PROMPT BUILDER
# ---------------------------------------------------------------------------

def build_prompt(domain: str, keywords: str, word_count: int) -> str:
    return f"""நீங்கள் ஒரு தமிழ் உள்ளடக்க எழுத்தாளர். கீழே கொடுக்கப்பட்ட தலைப்பில் சுமார் {word_count} தமிழ் வார்த்தைகள் கொண்ட ஒரு விரிவான கட்டுரை எழுதுங்கள்.

தலைப்பு: {domain.upper()}
முக்கிய தலைப்புகள்: {keywords}

வழிகாட்டுதல்கள்:
- தூய தமிழில் எழுதுங்கள் (ஆங்கில வார்த்தைகளை தவிர்க்கவும், தொழில்நுட்ப சொற்கள் மட்டும் ஆங்கிலத்தில் இருக்கலாம்)
- தெளிவான, நேரடியான வாக்கியங்கள் எழுதுங்கள்
- ஒவ்வொரு வாக்கியமும் முழுமையானதாகவும் சுயாதீனமானதாகவும் இருக்க வேண்டும்
- இது/அது/இவை/அவை போன்ற சுட்டுப்பெயர்களில் வாக்கியங்களை தொடங்காதீர்கள்
- குறிப்பிட்ட பெயர்கள் (நபர்கள், இடங்கள், நிறுவனங்கள், சட்டங்கள்) அடங்கிய வாக்கியங்கள் அதிகம் எழுதுங்கள்
- கட்டுரையை நேரடியாக தமிழிலேயே தொடங்குங்கள், எந்த ஆங்கில தலைப்பும் வேண்டாம்"""


# ---------------------------------------------------------------------------
# GEMINI API CALL
# ---------------------------------------------------------------------------

def call_gemini(prompt: str, api_key: str) -> str:
    headers = {"Content-Type": "application/json"}
    params  = {"key": api_key}
    body    = {
        "contents": [{"parts": [{"text": prompt}]}],
        "generationConfig": {
            "temperature": 0.7,
            "maxOutputTokens": 2048,
        },
    }

    resp = requests.post(GEMINI_URL, headers=headers, params=params, json=body, timeout=60)
    resp.raise_for_status()
    data = resp.json()

    try:
        return data["candidates"][0]["content"]["parts"][0]["text"]
    except (KeyError, IndexError) as e:
        raise ValueError(f"Unexpected Gemini response structure: {data}") from e


# ---------------------------------------------------------------------------
# MAIN
# ---------------------------------------------------------------------------

def generate_corpus(api_key: str, domains: list[str] | None = None,
                    words_per_domain: int = WORDS_PER_DOMAIN) -> None:

    selected = {k: v for k, v in DOMAINS.items()
                if domains is None or k in domains}

    print(f"[Corpus] Generating text for {len(selected)} domains "
          f"(~{words_per_domain} words each)\n")

    for domain, keywords in selected.items():
        out_dir  = os.path.join(OUTPUT_BASE, domain)
        out_file = os.path.join(out_dir, f"gemini_{domain}.txt")
        os.makedirs(out_dir, exist_ok=True)

        print(f"  [{domain}] Calling Gemini...", end=" ", flush=True)

        try:
            prompt = build_prompt(domain, keywords, words_per_domain)
            text   = call_gemini(prompt, api_key)

            with open(out_file, "w", encoding="utf-8") as f:
                f.write(text)

            word_count = len(text.split())
            print(f"✅  {word_count} words → {out_file}")

        except Exception as e:
            print(f"❌  Error: {e}")

        time.sleep(SLEEP_BETWEEN_CALLS)

    print("\n[Corpus] Done. Run prepare_corpus.py to merge into tamil_corpus.txt")


if __name__ == "__main__":
    parser = argparse.ArgumentParser(description="Generate Tamil domain corpus with Gemini")
    parser.add_argument("--api_key",          required=True,  help="Gemini API key")
    parser.add_argument("--domains",          nargs="+",      help="Specific domains (default: all)")
    parser.add_argument("--words_per_domain", type=int, default=WORDS_PER_DOMAIN,
                        help=f"Target word count per domain (default: {WORDS_PER_DOMAIN})")
    args = parser.parse_args()

    generate_corpus(
        api_key=args.api_key,
        domains=args.domains,
        words_per_domain=args.words_per_domain,
    )