all in italian

app.py

@@ -17,12 +17,9 @@ except OSError:
 
 # 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",
@@ -38,17 +35,54 @@ SPIEGAZIONI_ENT_IT = {
     "MISC": "Miscellanea: Entità che non rientrano nelle altre categorie (es. eventi, nazionalità, prodotti)."
 }
 
+# NUOVA SEZIONE: Dizionario per le traduzioni morfologiche
+TRADUZIONI_MORFOLOGIA = {
+    # Chiavi
+    "Gender": "Genere", "Number": "Numero", "Mood": "Modo", "Tense": "Tempo",
+    "Person": "Persona", "VerbForm": "Forma del Verbo", "PronType": "Tipo di Pronome",
+    "Clitic": "Clitico", "Definite": "Definitezza", "Degree": "Grado",
+    # Valori
+    "Masc": "Maschile", "Fem": "Femminile",
+    "Sing": "Singolare", "Plur": "Plurale",
+    "Ind": "Indicativo", "Sub": "Congiuntivo", "Cnd": "Condizionale", "Imp": "Imperativo", "Inf": "Infinito", "Part": "Participio", "Ger": "Gerundio",
+    "Pres": "Presente", "Past": "Passato", "Fut": "Futuro", "Imp": "Imperfetto",
+    "1": "1ª", "2": "2ª", "3": "3ª",
+    "Fin": "Finita", "Inf": "Infinito", "Part": "Participio", "Ger": "Gerundio",
+    "Prs": "Personale", "Rel": "Relativo", "Int": "Interrogativo", "Dem": "Dimostrativo", "Art": "Articolativo",
+    "Yes": "Sì",
+    "Ind": "Indeterminato", "Def": "Determinato",
+    "Abs": "Assoluto", "Cmp": "Comparativo",
+}
+
 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
+
+def traduci_morfologia(morph_str):
+    """Traduce la stringa morfologica in un formato leggibile in italiano."""
+    if not morph_str:
+        return "Non disponibile"
+    
+    parti = morph_str.split('|')
+    parti_tradotte = []
+    for parte in parti:
+        if '=' in parte:
+            chiave, valore = parte.split('=', 1)
+            chiave_tradotta = TRADUZIONI_MORFOLOGIA.get(chiave, chiave)
+            valore_tradotto = TRADUZIONI_MORFOLOGIA.get(valore, valore)
+            parti_tradotte.append(f"{chiave_tradotta}: {valore_tradotto}")
+        else:
+            # Gestisce i casi in cui non c'è una coppia chiave=valore
+            parti_tradotte.append(TRADUZIONI_MORFOLOGIA.get(parte, parte))
+            
+    return ", ".join(parti_tradotte)
 # --- 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."},
@@ -66,7 +100,6 @@ MAPPA_DEP = {
 }
 
 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":
@@ -100,13 +133,11 @@ def ottieni_tipo_complemento_con_dettagli(token):
     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:
@@ -116,8 +147,8 @@ def costruisci_sintagmi_con_dettagli(lista_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"
+                    "tag": f"{token.tag_}: {spiega_in_italiano(token.tag_, 'pos')}",
+                    "morph": traduci_morfologia(str(token.morph)) # AGGIORNATO
                 },
                 "label_info": {},
                 "token": token
@@ -146,7 +177,7 @@ def costruisci_sintagmi_con_dettagli(lista_token):
                          "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"
+                         "morph": traduci_morfologia(str(copula.morph)) # AGGIORNATO
                     }
                 })
                 risultato_analisi.append({
@@ -175,18 +206,15 @@ def costruisci_sintagmi_con_dettagli(lista_token):
     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)
 
 @app.route("/")
 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."})
 
 @app.route('/api/analyze', methods=['POST'])
 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: