case_analysis.py

from __future__ import annotations

import re
from typing import Any

from clause_retrieval import evidence_spans_matching
from sources import format_clause_sources
from utils import normalize_for_search


CASE_RULES = {
    "student_status_and_remedy": {
        "triggers": (
            "kaydinin sil", "kaydi sil", "ilisigi kes", "kayit sil", "itiraz",
            "uyaril", "teblig", "bildiril", "mazeret",
        ),
        "evidence_selectors": (
            {
                "document_id": "TR-KANUN-2547",
                "article_id": "Madde 44",
                "label": "b",
                "contains_all": ("azami süreler içinde", "kayıt yenilenmemesi", "ilişikleri kesilmez"),
            },
            {
                "document_id": "TR-KANUN-2547",
                "article_id": "Madde 44",
                "label": "b",
                "contains_all": ("dört yıl üst üste", "yetkili kurullarının kararı", "ilişikleri kesilebilir"),
            },
            {
                "document_id": "TR-KANUN-2547",
                "article_id": "Madde 54",
                "label": "ç",
                "contains_all": ("disiplin cezalarına karşı", "on beş gün", "itiraz edilebilir"),
            },
            {
                "document_id": "TR-KANUN-2547",
                "article_id": "Madde 54",
                "label": "e",
                "contains_all": ("itiraz hakkı kullanılmadan", "idari yargı"),
            },
            {
                "document_id": "TR-KANUN-2547",
                "article_id": "Madde 54",
                "label": "11",
                "contains_all": ("öğrenciye yapılacak tebligatta", "Tebligat Kanunu"),
            },
            {
                "document_id": "TR-KANUN-2547",
                "article_id": "Madde 14",
                "label": "6",
                "contains_all": ("enstitü", "kararlarına yapılacak itirazları", "karara bağlamak"),
            },
            {
                "document_id": "TR-KANUN-2547",
                "article_id": "Madde 15",
                "label": "4",
                "contains_all": ("enstitü", "yönetim kurullarının kararlarına", "kesin karara bağlamak"),
            },
        ),
    },
    "student_excuse_period": {
        "triggers": ("mazeret", "mazeret hakki", "mazeret izni"),
        "evidence_selectors": (
            {
                "document_id": "TR-KANUN-2547",
                "article_id": "Madde 46",
                "label": "g",
                "contains_all": ("mazeretleri", "yönetim kurulunca kabul edilmeyenler", "kayıt yaptıramaz"),
            },
        ),
    },
    "graduation_and_registration": {
        "triggers": (
            "mezun", "diploma", "ders sec", "ders kay", "kayit yaptir",
            "tez dersi", "uzmanlik dersi", "kredi", "yukumluluk",
        ),
        "evidence_selectors": (
            {
                "document_id": "TR-KANUN-2547",
                "article_id": "Madde 44",
                "label": "a",
                "contains_all": ("ders kredileri", "diğer yükümlülükleri", "tamamlamaları halinde"),
            },
            {
                "document_id": "TR-KANUN-2547",
                "article_id": "Madde 44",
                "label": "b",
                "contains_all": ("kayıt", "tez", "teorik ders"),
            },
        ),
    },
    "academic_guidance": {
        "triggers": ("danisman", "ogretim uyes", "rehber", "tez"),
        "evidence_selectors": (
            {
                "document_id": "TR-KANUN-2547",
                "article_id": "Madde 22",
                "label": "c",
                "contains_all": ("yardım etmek", "yol göstermek", "rehberlik etmek"),
            },
        ),
    },
    "institute_governance": {
        "triggers": ("enstitu", "mudurluk", "yonetim kurulu", "ogrenci isleri"),
        "evidence_selectors": (
            {
                "document_id": "TR-KANUN-2547",
                "article_id": "Madde 19",
                "label": "b",
                "contains_all": ("enstitü müdürü", "görevleri", "enstitü bakımından"),
            },
            {
                "document_id": "TR-KANUN-2547",
                "article_id": "Madde 19",
                "label": "e",
                "contains_all": ("enstitü kurulu", "yönetim kurulu", "görevleri"),
            },
        ),
    },
}


def is_normative_case_question(question: str) -> bool:
    q = normalize_for_search(question)
    if len(q) < 150:
        return False
    assessment_signal = any(
        signal in q
        for signal in (
            "kim sorumlu", "kimler sorumlu", "sorumluluklarini yapmamis",
            "sorumlulugunu yerine getirmemis", "burada kim", "bu durumda kim",
            "hukuken degerlendir", "mevzuata gore degerlendir",
            "hangi kanun maddelerinden yararlanabilir", "itiraz etmek istiyor",
            "kaydinin silinecegi", "ilisiginin kesilecegi",
        )
    )
    narrative_signal_count = sum(
        signal in q
        for signal in (
            "ancak", "daha sonra", "son asama", "son donem", "boyunca",
            "halde", "diyor", "ise", "cunku",
        )
    )
    actor_count = sum(
        actor in q
        for actor in ("ogrenci", "danisman", "enstitu", "universite", "yonetim", "senato")
    )
    institutional_action = any(
        signal in q for signal in ("bildiriliyor", "bildirildi", "kaydinin sil", "ilisigi kes", "itiraz")
    )
    return assessment_signal and narrative_signal_count >= 1 and (
        actor_count >= 2 or (actor_count >= 1 and institutional_action)
    )


def analyze_normative_case(question: str) -> dict[str, Any]:
    if not is_normative_case_question(question):
        return {}

    normalized = normalize_for_search(question)
    matched_rules = [
        rule_name
        for rule_name, rule in CASE_RULES.items()
        if any(trigger in normalized for trigger in rule["triggers"])
    ]
    evidence_selectors: list[dict[str, Any]] = []
    for rule_name in matched_rules:
        for selector in CASE_RULES[rule_name]["evidence_selectors"]:
            if selector not in evidence_selectors:
                evidence_selectors.append(selector)

    evidence_spans = evidence_spans_matching(evidence_selectors)
    if not evidence_spans:
        return {}

    explicit_actors = _case_actors(normalized)
    inferred_actors = _inferred_case_actors(normalized, explicit_actors)
    actors = explicit_actors + [actor for actor in inferred_actors if actor not in explicit_actors]
    facts = _case_facts(question)
    answer = _render_case_assessment(question, matched_rules, actors, facts, evidence_spans)
    return {
        "answer": answer,
        "case_frame": {
            "actors": actors,
            "explicit_actors": explicit_actors,
            "inferred_actors": inferred_actors,
            "facts": facts,
            "matched_rules": matched_rules,
            "responsibility_tests": _responsibility_tests(actors),
            "missing_evidence": _missing_evidence(),
            "assessment_mode": "source_locked_multi_hop",
        },
        "evidence_spans": evidence_spans,
        "evidence_ids": [item.get("evidence_id", "") for item in evidence_spans],
        "clause_ids": _unique(item.get("parent_clause_id", "") for item in evidence_spans),
        "document_ids": _unique(item.get("document_id", "") for item in evidence_spans),
        "source_ids": _unique(item.get("article_id", "") for item in evidence_spans),
        "scores": [20.0 for _ in evidence_spans],
        "score_breakdowns": [{"case_rule_match": 1.0} for _ in evidence_spans],
        "source_route": {"route": "normative_case_analysis"},
    }


def _render_case_assessment(
    question: str,
    matched_rules: list[str],
    actors: list[str],
    facts: list[str],
    evidence_spans: list[dict[str, Any]],
) -> str:
    if "student_status_and_remedy" in matched_rules or "student_excuse_period" in matched_rules:
        return _render_student_status_remedy_assessment(question, facts, evidence_spans)

    has_graduation = "graduation_and_registration" in matched_rules
    has_guidance = "academic_guidance" in matched_rules
    has_institute = "institute_governance" in matched_rules

    sections = [
        "**Normatif vaka değerlendirmesi**",
        "",
        "Bu olayda tek bir kişiyi doğrudan sorumlu ilan etmek mevcut corpusla mümkün değil. "
        "2547 sayılı Kanun sorumluluk çerçevesini kuruyor; fakat tez dersi ve uzmanlık alan dersi "
        "kaydını kimin kontrol edeceği üniversitenin lisansüstü yönetmeliği, senato kararları ve "
        "enstitü iş akışında belirlenir.",
    ]

    if facts:
        sections.extend(["", "**Sistemin ayırdığı olay unsurları**"])
        sections.extend(f"- {fact}" for fact in facts[:5])

    sections.extend(["", "**Kanundan kesin olarak çıkarılabilenler**"])
    if has_graduation:
        sections.extend([
            "1. **Mezuniyet koşulu:** Madde 44/a uyarınca öğrenci, belirlenen ders kredileri ile "
            "diğer yükümlülükleri başarıyla tamamlamadan diploma hakkı kazanmaz.",
            "2. **Yerel düzenleme zorunluluğu:** Madde 44/b; kayıt, devam, tez ve teorik ders "
            "içerikleri ile diploma alınmasına ilişkin ayrıntıları, YÖK'ün temel ilkelerine uygun "
            "olarak üniversite senatosunun düzenlemesine bırakır. Bu nedenle yalnızca 2547'ye "
            "bakarak 'tez dersi seçilmemişse her durumda mezuniyet imkansızdır' denemez; ilgili "
            "üniversite düzenlemesi de görülmelidir.",
        ])
    if has_guidance:
        sections.append(
            "3. **Akademik rehberlik:** Madde 22/c öğretim üyesine öğrenciye gerekli konularda "
            "yardım etme, yol gösterme ve rehberlik etme görevi verir. Bu genel görev danışmanın "
            "süreçte tamamen ilgisiz sayılamayacağını gösterir; ancak ders kaydını kontrol veya "
            "onay yükümlülüğünü tek başına kanıtlamaz."
        )
    if has_institute:
        sections.append(
            "4. **Enstitü yönetimi:** Madde 19, enstitü müdürü ile enstitü kurulu ve yönetim "
            "kurulunun enstitü bakımından yönetsel görev taşıdığını gösterir. Buna karşılık dönemlik "
            "ders kaydını hangi personelin doğrulayacağını bu madde açıkça söylemez."
        )

    sections.extend([
        "",
        "**Aktör bazlı sorumluluk testi**",
        "- **Öğrenci - koşullu sorumluluk:** Üniversite düzenlemesi tez ve uzmanlık alan dersini "
        "seçmeyi açıkça öğrenciye yüklüyorsa, öğrencinin kayıt yükümlülüğünü yerine getirmediği "
        "söylenebilir. Tezin fiilen tamamlanmış olması, kayıt yükümlülüğünü kendiliğinden ortadan kaldırmaz.",
        "- **Danışman - olası rehberlik/süreç sorumluluğu:** Danışmanın ders seçimini onaylama veya "
        "izleme görevi yerel düzenlemede ya da bilgi sistemi iş akışında varsa sorumluluğu doğabilir. "
        "Mevcut corpus yalnızca genel rehberlik görevini kanıtlıyor; somut ihlal için yeterli değil.",
        "- **Enstitü/anabilim dalı/idare - olası kontrol sorumluluğu:** Öğrencinin bir dönem tez "
        "çalışmasını yürütmesine izin verildiği, danışmanlık ve ilerleme işlemlerinin kayda alındığı "
        "halde ders eksikliğinin yalnız mezuniyet aşamasında fark edilmesi bir süreç kontrol boşluğuna "
        "işaret eder. Bunun hukuki veya idari sorumluluğa dönüşmesi, yerel görev ve onay kurallarına bağlıdır.",
        "",
        "**Sonuç**",
        "Mevcut kanun corpusuna göre en güvenilir sonuç, öğrencinin olası kayıt eksikliği yanında "
        "danışman ve enstitü süreçlerinde de olası gözetim/kontrol eksikliği bulunduğudur. Ancak "
        "sorumluluğun kesin dağılımı yapılamaz. Kesin karar için üniversitenin Lisansüstü Eğitim ve "
        "Öğretim Yönetmeliği, enstitü usul ve esasları, senato kararları, danışman onay akışı ve "
        "öğrenci bilgi sistemi kayıtları corpusa eklenmelidir.",
    ])

    answer = "\n".join(sections)
    sources = format_clause_sources(evidence_spans, question=question, answer=answer)
    return f"{answer}\n\n---\n\n**Kaynaklar**\n{sources}"


def _render_student_status_remedy_assessment(
    question: str,
    facts: list[str],
    evidence_spans: list[dict[str, Any]],
) -> str:
    q = normalize_for_search(question)
    asks_excuse_period = "mazeret" in q and any(term in q for term in ("kac", "donem", "sure"))

    if asks_excuse_period:
        sections = [
            "İncelenen 2547, 2914 ve 2809 sayılı kanunlarda öğrencilere tanınmış "
            "genel ve sabit bir ‘kaç dönem mazeret hakkı’ bulunmuyor.",
            "",
            "2547 sayılı Kanunun 46/g maddesi yalnızca katkı payı veya öğrenim ücretini süresinde "
            "ödemeyen öğrencinin mazeretinin ilgili yükseköğretim kurumu yönetim kurulunca kabul "
            "edilebileceğini düzenler; mazeretin kaç dönem süreceğini belirlemez. Akademik kayıt, "
            "izin ve mazeret dönemlerinin sayısı üniversitenin eğitim-öğretim veya lisansüstü "
            "yönetmeliğinden kontrol edilmelidir.",
        ]
    else:
        sections = [
            "**Normatif vaka değerlendirmesi**",
            "",
            "Kayıt silme işleminin hukuki sebebi belirtilmeden tek bir itiraz maddesi seçmek doğru "
            "olmaz. Ancak mevcut corpus öğrencinin dayanabileceği hükümleri üç ihtimale ayırıyor:",
            "",
            "1. **Kayıt yenilememe veya ücret ödememe gerekçesi:** Madde 44/c'ye göre azami süre "
            "içinde yalnızca katkı payının/öğrenim ücretinin ödenmemesi veya kayıt yenilenmemesi "
            "öğrencinin ilişiğinin kesilmesine yetmez. Dört yıl üst üste bu durumun yaşanması halinde "
            "ise yetkili üniversite kurulu kararı ve YÖK onayıyla ilişik kesilebilir.",
            "2. **Disiplin cezası gerekçesi:** İşlem bir öğrenci disiplin cezasıysa Madde 54 uyarınca "
            "on beş gün içinde üniversite yönetim kuruluna itiraz edilebilir; ayrıca bu itiraz "
            "kullanılmadan idari yargıya da başvurulabilir. Öğrenciye yapılacak tebligatta kural olarak "
            "7201 sayılı Tebligat Kanunu uygulanır.",
            "3. **Enstitü veya fakülte kurulu kararı:** Madde 14/6 ve Madde 15/4, kurulun türüne göre "
            "senato veya üniversite yönetim kurulunun itirazı inceleme yetkisini düzenler.",
            "",
            "**Uyarılmama iddiası**",
            "2547 sayılı Kanun akademik nedenle kayıt silmeden önce her durumda ayrıca bir uyarı "
            "yapılmasını açık ve genel bir şart olarak koymuyor. Bu nedenle ‘uyarılmadım’ iddiası "
            "tek başına işlemi geçersiz kılmaz; kararın yazılı gerekçesi, dayandığı madde, tebliğ "
            "tarihi ve üniversitenin öğrenci/lisansüstü yönetmeliği birlikte incelenmelidir.",
            "",
            "**Pratik sonuç:** Öğrenci önce işlemin disiplin cezası mı, azami süre/kayıt yenilememe "
            "işlemi mi, yoksa enstitü yönetim kurulu kararı mı olduğunu yazılı olarak istemelidir. "
            "Doğru itiraz mercii ve süre bu ayrımdan sonra belirlenebilir.",
        ]

    answer = "\n".join(sections)
    source_evidence = evidence_spans
    if asks_excuse_period:
        source_evidence = [item for item in evidence_spans if item.get("article_id") == "Madde 46"]
    sources = format_clause_sources(source_evidence, question=question, answer=answer)
    return f"{answer}\n\n---\n\n**Kaynaklar**\n{sources}"


def _case_actors(normalized_question: str) -> list[str]:
    actor_terms = (
        ("ogrenci", "öğrenci"),
        ("danisman", "danışman"),
        ("enstitu", "enstitü"),
        ("anabilim dali", "anabilim dalı"),
        ("ogrenci isleri", "öğrenci işleri"),
        ("senato", "senato"),
        ("universite", "üniversite"),
    )
    return [label for token, label in actor_terms if token in normalized_question]


def _inferred_case_actors(normalized_question: str, explicit_actors: list[str]) -> list[str]:
    inferred = []
    if "tez" in normalized_question and "öğrenci" in explicit_actors and "danışman" not in explicit_actors:
        inferred.append("danışman")
    return inferred


def _case_facts(question: str) -> list[str]:
    cleaned = re.sub(r"\s+", " ", question).strip()
    parts = re.split(r"(?<=[.!?])\s+|\s+(?:ancak|fakat|ama)\s+", cleaned, flags=re.IGNORECASE)
    facts = []
    for part in parts:
        fact = part.strip(" .?!\"")
        if len(fact) < 20 or "kimler soruml" in normalize_for_search(fact):
            continue
        facts.append(fact)
    return facts


def _responsibility_tests(actors: list[str]) -> list[dict[str, str]]:
    tests = {
        "öğrenci": ("conditional", "Yerel düzenlemedeki ders kayıt yükümlülüğü doğrulanmalı."),
        "danışman": ("insufficient", "Ders seçimini onaylama veya izleme görevi doğrulanmalı."),
        "enstitü": ("insufficient", "Kayıt ve mezuniyet kontrol iş akışındaki görev doğrulanmalı."),
    }
    return [
        {"actor": actor, "status": tests[actor][0], "test": tests[actor][1]}
        for actor in actors
        if actor in tests
    ]


def _missing_evidence() -> list[str]:
    return [
        "Üniversite Lisansüstü Eğitim ve Öğretim Yönetmeliği",
        "Enstitü usul ve esasları",
        "Senato kararları",
        "Danışman ders onay iş akışı",
        "Öğrenci bilgi sistemi işlem kayıtları",
    ]


def _unique(values) -> list[str]:
    result = []
    for value in values:
        if value and value not in result:
            result.append(value)
    return result