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| import os | |
| from flask import Flask, request, jsonify | |
| from flask_cors import CORS | |
| import spacy | |
| import traceback | |
| # --- SEZIONE CARICAMENTO MODELLO --- | |
| try: | |
| # Carica il modello italiano di spaCy | |
| nlp = spacy.load("it_core_news_sm") | |
| except OSError: | |
| raise RuntimeError( | |
| "Impossibile trovare il modello 'it_core_news_sm'. " | |
| "Assicurati che sia elencato e installato dal tuo file requirements.txt." | |
| ) | |
| # --- FINE SEZIONE --- | |
| # Inizializza l'app Flask | |
| app = Flask(__name__) | |
| # Abilita la Condivisione delle Risorse tra Origini Diverse (CORS) | |
| CORS(app) | |
| # --- INIZIO SEZIONE TRADUZIONI --- | |
| # Mappe per le traduzioni in italiano delle spiegazioni di spaCy | |
| SPIEGAZIONI_POS_IT = { | |
| "ADJ": "Aggettivo", "ADP": "Preposizione", "ADV": "Avverbio", "AUX": "Ausiliare", | |
| "CONJ": "Congiunzione", "CCONJ": "Congiunzione Coordinante", "SCONJ": "Congiunzione Subordinante", | |
| "DET": "Determinante", "INTJ": "Interiezione", "NOUN": "Sostantivo", "NUM": "Numerale", | |
| "PART": "Particella", "PRON": "Pronome", "PROPN": "Nome Proprio", "PUNCT": "Punteggiatura", | |
| "SPACE": "Spazio", "SYM": "Simbolo", "VERB": "Verbo", "X": "Altro", | |
| } | |
| SPIEGAZIONI_ENT_IT = { | |
| "PER": "Persona: Nomi di persone reali o fittizie.", | |
| "LOC": "Luogo: Nomi di luoghi geografici come paesi, città, stati.", | |
| "ORG": "Organizzazione: Nomi di aziende, istituzioni, governi.", | |
| "MISC": "Miscellanea: Entità che non rientrano nelle altre categorie (es. eventi, nazionalità, prodotti)." | |
| } | |
| def spiega_in_italiano(tag, tipo='pos'): | |
| """Fornisce una spiegazione in italiano per un tag POS o di entità.""" | |
| if tipo == 'pos': | |
| return SPIEGAZIONI_POS_IT.get(tag, tag) | |
| if tipo == 'ent': | |
| return SPIEGAZIONI_ENT_IT.get(tag, tag) | |
| # Ritorna il tag originale se non trova una spiegazione | |
| return tag | |
| # --- FINE SEZIONE TRADUZIONI --- | |
| # Mappatura delle etichette di dipendenza di spaCy alle nostre etichette di analisi logica con spiegazioni | |
| MAPPA_DEP = { | |
| "nsubj": {"label": "Soggetto", "description": "Indica chi o cosa compie l'azione o si trova in un certo stato."}, | |
| "ROOT": {"label": "Predicato Verbale", "description": "Esprime l'azione o lo stato del soggetto."}, | |
| "obj": {"label": "Complemento Oggetto", "description": "Indica l'oggetto diretto dell'azione del verbo."}, | |
| "iobj": {"label": "Complemento di Termine", "description": "Indica a chi o a cosa è destinata l'azione."}, | |
| "obl": {"label": "Complemento Indiretto", "description": "Fornisce informazioni aggiuntive come luogo, tempo, modo, causa, etc."}, | |
| "nmod": {"label": "Complemento di Specificazione", "description": "Specifica o chiarisce il significato del nome a cui si riferisce."}, | |
| "amod": {"label": "Attributo", "description": "Aggettivo che qualifica un nome."}, | |
| "advmod": {"label": "Complemento Avverbiale", "description": "Modifica il significato di un verbo, aggettivo o altro avverbio."}, | |
| "appos": {"label": "Apposizione", "description": "Nome che ne chiarisce un altro."}, | |
| "acl:relcl": {"label": "Proposizione Subordinata Relativa", "description": "Frase che espande un nome, introdotta da un pronome relativo."}, | |
| "advcl": {"label": "Proposizione Subordinata Avverbiale", "description": "Frase che funziona come un avverbio, modificando il verbo della principale."}, | |
| "ccomp": {"label": "Proposizione Subordinata Oggettiva", "description": "Frase che funge da complemento oggetto del verbo della principale."}, | |
| "csubj": {"label": "Proposizione Subordinata Soggettiva", "description": "Frase che funge da soggetto del verbo della principale."} | |
| } | |
| def ottieni_tipo_complemento_con_dettagli(token): | |
| """Affina il tipo di complemento basandosi sulla preposizione precedente e fornisce dettagli.""" | |
| preposizione = "" | |
| for figlio in token.children: | |
| if figlio.dep_ == "case": | |
| preposizione = figlio.text.lower() | |
| break | |
| if not preposizione and token.head.dep_ == 'obl': | |
| for figlio in token.head.children: | |
| if figlio.dep_ == "case": | |
| preposizione = figlio.text.lower() | |
| break | |
| if preposizione in ["di", "del", "dello", "della", "dei", "degli", "delle"]: | |
| return {"label": "Complemento di Specificazione", "description": "Risponde alla domanda 'di chi?', 'di che cosa?'."} | |
| if preposizione in ["a", "al", "allo", "alla", "ai", "agli", "alle"]: | |
| return {"label": "Complemento di Termine", "description": "Risponde alla domanda 'a chi?', 'a che cosa?'."} | |
| if preposizione in ["da", "dal", "dallo", "dalla", "dai", "dagli", "dalle"]: | |
| if any(figlio.dep_ == 'aux:pass' for figlio in token.head.children): | |
| return {"label": "Complemento d'Agente", "description": "Indica da chi è compiuta l'azione in una frase passiva."} | |
| return {"label": "Complemento di Moto da Luogo", "description": "Indica il luogo da cui inizia un movimento."} | |
| if preposizione in ["in", "nel", "nello", "nella", "nei", "negli", "nelle"]: | |
| return {"label": "Complemento di Stato in Luogo", "description": "Indica il luogo in cui si svolge un'azione o ci si trova."} | |
| if preposizione in ["con", "col", "coi"]: | |
| return {"label": "Complemento di Compagnia o Mezzo", "description": "Indica la persona/animale con cui si compie l'azione o lo strumento utilizzato."} | |
| if preposizione in ["su", "sul", "sullo", "sulla", "sui", "sugli", "sulle"]: | |
| return {"label": "Complemento di Argomento o Luogo", "description": "Indica l'argomento di cui si parla o il luogo su cui si trova qualcosa."} | |
| if preposizione in ["per"]: | |
| return {"label": "Complemento di Fine o Causa", "description": "Indica lo scopo o la causa di un'azione."} | |
| if preposizione in ["tra", "fra"]: | |
| return {"label": "Complemento di Luogo o Tempo (Partitivo)", "description": "Indica una posizione intermedia o una scelta all'interno di un gruppo."} | |
| return {"label": "Complemento Indiretto", "description": "Fornisce un'informazione generica non classificata in modo più specifico."} | |
| def ottieni_testo_completo(token): | |
| """Costruisce ricorsivamente il testo completo di un sintagma, partendo da un token principale.""" | |
| token_sintagma = [token] + sorted([t for t in token.children if t.dep_ in ('det', 'amod', 'case', 'advmod')], key=lambda x: x.i) | |
| token_sintagma.sort(key=lambda x: x.i) | |
| return " ".join(t.text for t in token_sintagma) | |
| def costruisci_sintagmi_con_dettagli(lista_token): | |
| """Aggrega i token in sintagmi grammaticali significativi con spiegazioni dettagliate.""" | |
| mappa_sintagmi = {} | |
| for token in lista_token: | |
| if token.dep_ not in ['det', 'case', 'amod', 'punct', 'aux', 'cop', 'mark']: | |
| mappa_sintagmi[token.i] = { | |
| "text": ottieni_testo_completo(token), | |
| "token_details": { | |
| "lemma": token.lemma_, | |
| "pos": f"{token.pos_}: {spiega_in_italiano(token.pos_, 'pos')}", | |
| "tag": f"{token.tag_}: {spiega_in_italiano(token.tag_, 'pos')}", # Usa 'pos' per la spiegazione del tag più generica | |
| "morph": str(token.morph) if token.morph else "Non disponibile" | |
| }, | |
| "label_info": {}, | |
| "token": token | |
| } | |
| risultato_analisi = [] | |
| indici_elaborati = set() | |
| for indice, sintagma in sorted(mappa_sintagmi.items()): | |
| if indice in indici_elaborati: | |
| continue | |
| token = sintagma['token'] | |
| dep = token.dep_ | |
| info_etichetta = {} | |
| if dep == "ROOT": | |
| e_nominale = any(c.dep_ == 'cop' for c in token.children) | |
| if e_nominale: | |
| copula = [c for c in token.children if c.dep_ == 'cop'][0] | |
| nome_del_predicato = ottieni_testo_completo(token) | |
| risultato_analisi.append({ | |
| "text": copula.text, | |
| "label_info": {"label": "Copula", "description": "Verbo 'essere' che collega il soggetto alla parte nominale."}, | |
| "token_details": { | |
| "lemma": copula.lemma_, | |
| "pos": f"{copula.pos_}: {spiega_in_italiano(copula.pos_, 'pos')}", | |
| "tag": f"{copula.tag_}: {spiega_in_italiano(copula.tag_, 'pos')}", | |
| "morph": str(copula.morph) if copula.morph else "Non disponibile" | |
| } | |
| }) | |
| risultato_analisi.append({ | |
| "text": nome_del_predicato, | |
| "label_info": {"label": "Parte Nominale del Predicato", "description": "Aggettivo o nome che descrive il soggetto."}, | |
| "token_details": sintagma["token_details"] | |
| }) | |
| else: | |
| info_etichetta = MAPPA_DEP.get(dep, {}) | |
| elif dep == 'obl': | |
| info_etichetta = ottieni_tipo_complemento_con_dettagli(token) | |
| elif dep in MAPPA_DEP: | |
| info_etichetta = MAPPA_DEP[dep] | |
| if info_etichetta: | |
| sintagma_da_aggiungere = { | |
| "text": sintagma['text'], | |
| "label_info": info_etichetta | |
| } | |
| if sintagma.get("token_details"): | |
| sintagma_da_aggiungere["token_details"] = sintagma["token_details"] | |
| risultato_analisi.append(sintagma_da_aggiungere) | |
| indici_elaborati.add(indice) | |
| return risultato_analisi | |
| def analizza_proposizione_con_dettagli(token_proposizione): | |
| """Analizza una singola proposizione (principale o subordinata) con dettagli.""" | |
| token_nella_proposizione = [t for t in token_proposizione if t.dep_ != 'mark'] | |
| return costruisci_sintagmi_con_dettagli(token_nella_proposizione) | |
| def home(): | |
| """Restituisce un semplice messaggio di benvenuto per la radice dell'API.""" | |
| return jsonify({"messaggio": "L'API per l'analisi logica è in esecuzione. Usa l'endpoint /api/analyze."}) | |
| def analizza_frase(): | |
| """Endpoint principale per ricevere una frase e restituire l'analisi logica completa con dettagli.""" | |
| try: | |
| dati = request.get_json() | |
| if not dati or 'sentence' not in dati: | |
| return jsonify({"errore": "Frase non fornita"}), 400 | |
| frase = dati['sentence'] | |
| doc = nlp(frase) | |
| proposizioni_subordinate = [] | |
| indici_subordinate = set() | |
| for token in doc: | |
| if token.dep_ in ["acl:relcl", "advcl", "ccomp", "csubj"]: | |
| token_proposizione_subordinata = list(token.subtree) | |
| for t in token_proposizione_subordinata: | |
| indici_subordinate.add(t.i) | |
| info_tipo_subordinata = MAPPA_DEP.get(token.dep_, {"label": "Proposizione Subordinata", "description": "Una frase che dipende da un'altra."}) | |
| marcatore = [figlio for figlio in token.children if figlio.dep_ == 'mark'] | |
| intro = marcatore[0].text if marcatore else "" | |
| proposizioni_subordinate.append({ | |
| "type_info": info_tipo_subordinata, | |
| "text": " ".join(t.text for t in token_proposizione_subordinata if not t.is_punct), | |
| "intro": intro, | |
| "analysis": analizza_proposizione_con_dettagli(token_proposizione_subordinata) | |
| }) | |
| token_proposizione_principale = [token for token in doc if token.i not in indici_subordinate] | |
| entita_nominate = [{ | |
| "text": ent.text, | |
| "label": ent.label_, | |
| "explanation": spiega_in_italiano(ent.label_, 'ent') | |
| } for ent in doc.ents] | |
| analisi_finale = { | |
| "full_sentence": frase, | |
| "main_clause": { | |
| "text": " ".join(t.text for t in token_proposizione_principale if not t.is_punct), | |
| "analysis": analizza_proposizione_con_dettagli(token_proposizione_principale) | |
| }, | |
| "subordinate_clauses": proposizioni_subordinate, | |
| "named_entities": entita_nominate | |
| } | |
| return jsonify(analisi_finale) | |
| except Exception as e: | |
| print(f"Errore durante l'analisi: {e}") | |
| traceback.print_exc() | |
| return jsonify({"errore": "Si è verificato un errore interno."}), 500 | |
| if __name__ == '__main__': | |
| porta = int(os.environ.get("PORT", 8080)) | |
| app.run(host="0.0.0.0", port=porta, debug=True) |