Upload 2 files

app.py

@@ -0,0 +1,572 @@
+# -*- coding: utf-8 -*-
+"""Copia de Modelo_Chatbot_Final_3_con_Gradio.ipynb
+
+Automatically generated by Colab.
+
+Original file is located at
+    https://colab.research.google.com/drive/1sFAltehLtdNpHoQVsiDeikgSJkIDTWrD
+"""
+
+
+
+import warnings
+warnings.filterwarnings('ignore')
+
+import json
+import numpy as np
+import pandas as pd
+import random
+from matplotlib import pyplot as plt
+import seaborn as sns
+from wordcloud import WordCloud,STOPWORDS
+import missingno as msno
+
+from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
+from sklearn.model_selection import train_test_split
+from sklearn.metrics import accuracy_score, precision_recall_fscore_support
+
+#from keras.preprocessing import text
+import keras
+from keras.models import Sequential
+from keras.layers import Dense,Embedding,LSTM,Dropout
+from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau
+
+from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
+import nltk
+from nltk import word_tokenize
+from nltk.stem import PorterStemmer
+
+import torch
+from torch.utils.data import Dataset
+
+from transformers import AutoTokenizer, TFAutoModelForSequenceClassification
+from transformers import pipeline
+from transformers import DistilBertTokenizerFast
+from transformers import BertForSequenceClassification, BertTokenizerFast
+from transformers import TFDistilBertForSequenceClassification, Trainer, TFTrainingArguments
+from transformers import BertTokenizer, TFBertForSequenceClassification, BertConfig
+from transformers import TrainingArguments, Trainer, EarlyStoppingCallback
+
+import re
+
+import language_tool_python
+import logging
+import spacy
+
+def load_json_file(filename):
+    with open(filename) as f:
+        file = json.load(f)
+    return file
+
+filename = '/content/intents_aumentado.json'
+
+intents = load_json_file(filename)
+
+def create_df():
+    df = pd.DataFrame({
+        'Pattern' : [],
+        'Tag' : []
+    })
+
+    return df
+
+df = create_df()
+df
+
+def extract_json_info(json_file, df):
+
+    for intent in json_file['intents']:
+
+        for pattern in intent['patterns']:
+
+            sentence_tag = [pattern, intent['tag']]
+            df.loc[len(df.index)] = sentence_tag
+
+    return df
+
+df = extract_json_info(intents, df)
+df.head()
+
+df2 = df.copy()
+df2.head()
+
+import nltk
+nltk.download('punkt_tab')
+
+stemmer = PorterStemmer()
+ignore_words=['?', '!', ',', '.']
+
+def preprocess_pattern(pattern):
+    words = word_tokenize(pattern.lower())
+    stemmed_words = [stemmer.stem(word) for word in words if word not in ignore_words]
+    return " ".join(stemmed_words)
+
+df['Pattern'] = df['Pattern'].apply(preprocess_pattern)
+
+df2.head()
+
+labels = df2['Tag'].unique().tolist()
+labels = [s.strip() for s in labels]
+labels
+
+num_labels = len(labels)
+id2label = {id:label for id, label in enumerate(labels)}
+label2id = {label:id for id, label in enumerate(labels)}
+
+id2label
+
+label2id
+
+df2['labels'] = df2['Tag'].map(lambda x: label2id[x.strip()])
+df2.head()
+
+X = list(df2['Pattern'])
+X[:5]
+
+y = list(df2['labels'])
+y[:5]
+
+X_train,X_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,random_state = 123)
+
+model_name = "dccuchile/bert-base-spanish-wwm-cased"
+max_len = 256
+
+tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(model_name,
+                                          max_length=max_len)
+
+model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_name,
+                                                      num_labels=num_labels,
+                                                      id2label=id2label,
+                                                      label2id = label2id)
+
+train_encoding = tokenizer(X_train, truncation=True, padding=True)
+test_encoding = tokenizer(X_test, truncation=True, padding=True)
+
+full_data = tokenizer(X, truncation=True, padding=True)
+
+class DataLoader(Dataset):
+
+    def __init__(self, encodings, labels):
+
+        self.encodings = encodings
+        self.labels = labels
+
+    def __getitem__(self, idx):
+
+        item = {key: torch.tensor(val[idx]) for key, val in self.encodings.items()}
+        item['labels'] = torch.tensor(self.labels[idx])
+        return item
+
+    def __len__(self):
+
+        return len(self.labels)
+
+train_dataloader = DataLoader(train_encoding, y_train)
+test_dataloader = DataLoader(test_encoding, y_test)
+
+fullDataLoader = DataLoader(full_data, y_test)
+
+def compute_metrics(pred):
+
+    labels = pred.label_ids
+    preds = pred.predictions.argmax(-1)
+    precision, recall, f1, _ = precision_recall_fscore_support(labels, preds, average='macro')
+    acc = accuracy_score(labels, preds)
+
+    return {
+        'accuracy': acc,
+        'f1': f1,
+        'precision': precision,
+        'recall': recall
+    }
+
+# Parametros finales del modelo
+training_args = TrainingArguments(
+    output_dir='./output',                         # Carpeta donde se guardarán los modelos entrenados y checkpoints
+    do_train=True,
+    do_eval=True,
+    num_train_epochs=30,                           # Número total de épocas (pasadas completas por el dataset de entrenamiento)
+    per_device_train_batch_size=8,                 # Tamaño del batch de entrenamiento por dispositivo (GPU o CPU)
+    per_device_eval_batch_size=32,                 # Tamaño del batch de evaluación por dispositivo (mayor para evaluar más rápido)
+    gradient_accumulation_steps=4,                 # Acumula gradientes por 4 pasos antes de hacer una actualización (simula batch más grande)
+    learning_rate=2e-5,                            # Tasa de aprendizaje inicial
+    warmup_ratio=0.1,                              # Porcentaje de pasos de calentamiento (warmup) sobre el total de pasos de entrenamiento
+    weight_decay=0.1,                              # Regularización para evitar overfitting penalizando grandes pesos
+    lr_scheduler_type="cosine",                    # Tipo de scheduler para modificar la tasa de aprendizaje (coseno en este caso)
+    fp16=True,                                     # Usa precisión mixta (float16) para acelerar entrenamiento si hay soporte (ej. en GPUs)
+    evaluation_strategy="steps",
+    eval_steps=50,                                 # Evalúa el modelo cada 50 pasos de entrenamiento
+    save_strategy="steps",
+    save_steps=50,                                 # Guarda el modelo cada 50 pasos
+    save_total_limit=3,                            # Mantiene solo los últimos 3 checkpoints, borra los anteriores
+    logging_strategy="steps",
+    logging_dir='./multi-class-logs',              # Carpeta donde se guardarán los logs de entrenamiento cada 50 pasos
+    logging_steps=50,                              #
+    load_best_model_at_end=True,                   # Carga automáticamente el mejor modelo evaluado al finalizar el entrenamiento
+    metric_for_best_model="f1",                    # Métrica que se usa para definir cuál fue el "mejor" modelo
+    greater_is_better=True
+)
+
+trainer = Trainer(
+    model=model,
+    args=training_args,
+    train_dataset=train_dataloader,
+    eval_dataset=test_dataloader,
+    compute_metrics=compute_metrics,
+    callbacks=[EarlyStoppingCallback(early_stopping_patience=3)] # Frena el entrenamiento si no mejora la métrica de evaluación después de 3 evaluaciones consecutiva
+)
+
+import os
+
+os.environ["WANDB_API_KEY"] = "4fb9dff0336a34ab812e86f91b6c3a877cb25b36"
+
+
+trainer.train()
+
+q=[trainer.evaluate(eval_dataset=df2) for df2 in [train_dataloader, test_dataloader]]
+
+pd.DataFrame(q, index=["train","test"]).iloc[:,:5]
+
+def predict(text):
+
+    inputs = tokenizer(text, padding=True, truncation=True, max_length=512, return_tensors="pt").to("cuda")
+    outputs = model(**inputs)
+
+    probs = outputs[0].softmax(1)
+    pred_label_idx = probs.argmax()
+    pred_label = model.config.id2label[pred_label_idx.item()]
+
+    return probs, pred_label_idx, pred_label
+
+text = "Hola"
+predict(text)
+
+model_path = "chatbot"
+trainer.save_model(model_path)
+tokenizer.save_pretrained(model_path)
+
+!kaggle kernels output eyadgk/build-a-chatbot-with-bert-eda-vis -p /path/to/dest
+
+model_path = "/content/chatbot"
+
+
+model = BertForSequenceClassification.from_pretrained(model_path)
+tokenizer= BertTokenizerFast.from_pretrained(model_path)
+chatbot= pipeline("text-classification", model=model, tokenizer=tokenizer)
+
+chatbot("Hola")
+
+negaciones = [
+    "no", "nunca", "nadie", "ningún", "ninguna", "nada",
+    "jamás", "jamas", "ni", "tampoco", "de ninguna manera",
+    "en absoluto", "en ningún caso", "no es cierto",
+    "no estoy de acuerdo", "no me parece", "no creo",
+    "no quiero", "no puedo", "no quiero hacerlo", "no acepto", "no gracias"
+]
+
+afirmaciones = [
+    "sí", "si", "claro", "por supuesto", "entendido", "estoy de acuerdo",
+    "acepto", "exacto", "correcto", "eso es", "está bien", "esta bien",
+    "claro que sí", "lo creo", "es cierto", "sin duda", "así es", "claro que si"
+    "perfecto", "me parece bien", "seguro", "definitivamente", "por supuesto"
+]
+
+# Asumiendo que intents ya está definido
+def obtener_respuesta_aleatoria(tag):
+    """Busca el intent correspondiente al tag y devuelve una respuesta aleatoria."""
+    for intent in intents['intents']:
+        if intent['tag'] == tag:
+            return random.choice(intent['responses'])
+    return "No tengo respuesta para eso."
+
+# Asumiendo que intents ya está definido
+def obtener_lista_de_respuesta(tag):
+    """Busca el intent correspondiente al tag y devuelve una respuesta aleatoria."""
+    for intent in intents['intents']:
+        if intent['tag'] == tag:
+            return intent['responses']
+    return "No tengo respuesta para eso."
+
+historial_respuestas = {}
+
+def obtener_respuesta_sin_repetir(label):
+    global historial_respuestas
+
+    # Si es la primera vez que se usa el label, inicializar historial
+    if label not in historial_respuestas:
+        historial_respuestas[label] = []
+
+    respuestas_posibles = obtener_lista_de_respuesta(label)  # Lista de respuestas disponibles para el tag
+
+    # Filtrar respuestas que aún no se usaron
+    respuestas_disponibles = [r for r in respuestas_posibles if r not in historial_respuestas[label]]
+
+    if not respuestas_disponibles:
+        historial_respuestas[label] = []  # Resetear historial cuando se agoten todas
+
+    # Elegir una nueva respuesta sin repetir
+    nueva_respuesta = random.choice([r for r in respuestas_posibles if r not in historial_respuestas[label]])
+
+    # Agregarla al historial
+    historial_respuestas[label].append(nueva_respuesta)
+
+    return nueva_respuesta
+
+def corregir_preguntas(texto, idioma='es'):
+    """
+    Corrige la ortografía y gramática del texto usando LanguageTool.
+    También ajusta signos de interrogación y acentos en palabras interrogativas.
+    Ignora correcciones sobre las palabras: 'unaj', 'arturo', 'jauretche'.
+    """
+    try:
+        # Agregar "?" si el texto tiene 3 o más palabras y no termina con "?"
+        if len(texto.split()) >= 3 and not texto.endswith("?"):
+            texto += "?"
+
+        # Palabras a ignorar (en minúsculas)
+        palabras_ignorar = ["unaj", "arturo", "jauretche", "profode"]
+        reemplazos = {}
+
+        # Reemplazar palabras ignoradas por marcadores temporales
+        def reemplazar_ignoradas(match):
+            palabra = match.group(0)
+            marcador = f"__IGNORAR_{len(reemplazos)}__"
+            reemplazos[marcador] = palabra
+            return marcador
+
+        patron_ignorar = re.compile(r'\b(' + '|'.join(palabras_ignorar) + r')\b', re.IGNORECASE)
+        texto_temporal = patron_ignorar.sub(reemplazar_ignoradas, texto)
+
+        # Inicializar el corrector de LanguageTool
+        tool = language_tool_python.LanguageToolPublicAPI(idioma)
+
+        # Obtener las correcciones sugeridas
+        texto_corregido = tool.correct(texto_temporal)
+
+        # Restaurar las palabras ignoradas
+        for marcador, palabra_original in reemplazos.items():
+            texto_corregido = texto_corregido.replace(marcador, palabra_original)
+
+        # Diccionario con palabras interrogativas y sus versiones acentuadas
+        palabras_interrogativas = {
+            "como": "cómo", "cuando": "cuándo", "donde": "dónde", "que": "qué",
+            "quien": "quién", "cual": "cuál", "cuanto": "cuánto"
+        }
+
+        # Si la oración es interrogativa, corregir solo la primera palabra interrogativa
+        if texto_corregido.endswith("?"):
+            palabras = texto_corregido[:-1].split()  # Remover "?" y dividir en palabras
+            primera_encontrada = False
+
+            for i, palabra in enumerate(palabras):
+                palabra_limpia = palabra.lower().strip("¿")  # Remover el signo "¿" si existe
+
+                # Si es una palabra interrogativa y es la primera encontrada, corregir
+                if palabra_limpia in palabras_interrogativas:
+                    if not primera_encontrada:
+                        palabras[i] = palabras_interrogativas[palabra_limpia]
+                        primera_encontrada = True
+
+            texto_corregido = " ".join(palabras) + "?"
+
+            # Asegurar que la oración comienza con "¿"
+            if not texto_corregido.startswith("¿"):
+                texto_corregido = "¿" + texto_corregido
+
+        # Mantener solo el último signo "¿" y eliminar los anteriores
+        if texto_corregido.count("¿") > 1:
+            ultima_pos = texto_corregido.rfind("¿")
+            texto_corregido = texto_corregido[:ultima_pos].replace("¿", "") + texto_corregido[ultima_pos:]
+
+        return texto_corregido
+
+    except Exception:
+        return texto
+
+def normalizar_clave(texto):
+    reemplazos = {
+        "á": "a", "é": "e", "í": "i", "ó": "o", "ú": "u",
+        "ä": "a", "ë": "e", "ï": "i", "ö": "o", "ü": "u"
+    }
+    for acentuada, normal in reemplazos.items():
+        texto = texto.replace(acentuada, normal)
+
+    return texto.strip().replace(" ", "+")
+
+estado_chatbot = {
+    "esperando_confirmacion": False,
+    "opciones": [],
+    "texto_original": ""
+}
+
+def obtener_respuesta_chatbot(text):
+    global estado_chatbot
+
+        # Si no está esperando confirmación, resetea su estado antes de procesar la nueva consulta
+    if not estado_chatbot["esperando_confirmacion"]:
+        estado_chatbot["opciones"] = []  # Limpia opciones anteriores
+        estado_chatbot["texto_original"] = ""  # Resetea el estado previo
+
+    if estado_chatbot["esperando_confirmacion"]:
+        if text.lower() in afirmaciones:
+            estado_chatbot["esperando_confirmacion"] = False  # Se resetea el estado
+            respuesta = obtener_respuesta_sin_repetir(estado_chatbot["opciones"][0]["label"])
+            estado_chatbot["opciones"] = []  # Limpia opciones anteriores
+            estado_chatbot["texto_original"] = ""  # Resetea el estado previo
+            return respuesta
+        elif text.lower() in negaciones:
+            if len(estado_chatbot["opciones"]) > 1:
+                estado_chatbot["esperando_confirmacion"] = False  # Se resetea el estado
+                return obtener_respuesta_sin_repetir(estado_chatbot["opciones"][1]["label"])
+            else:
+                estado_chatbot["esperando_confirmacion"] = False  # Se resetea el estado
+                return "No tengo más opciones, ¿podés reformular la pregunta?"
+
+        else:
+            return "Por favor, respondé 'sí' o 'no'."
+
+    prediction = chatbot(text)
+    prediction = sorted(prediction, key=lambda x: x["score"], reverse=True)  # Ordenar por score
+
+    label_principal = prediction[0]["label"]
+    score_principal = prediction[0]["score"]
+
+    if score_principal >= 0.1:
+        print("(Grado de seguridad en la respuesta: ", score_principal, ")")
+        return obtener_respuesta_sin_repetir(label_principal)
+
+    elif 0.20 <= score_principal < 0.4:
+        estado_chatbot["esperando_confirmacion"] = True
+        estado_chatbot["opciones"] = prediction[:2]
+        estado_chatbot["texto_original"] = text
+
+        opciones_texto = ", ".join(
+            [f"{alt['label']} ({alt['score']:.2f})" for alt in estado_chatbot["opciones"]]
+        )
+        return f"No estoy seguro de la respuesta correscta. ¿Te referís a alguna de estas opciones? Opción 1: {opciones_texto} (Si/No)"
+
+    else:
+        print(f"No tengo una respuesta precisa. ¿Puedes decirme una palabra clave de tu pregunta para que pueda ayudarte? Ingresa una o dos palabras:")
+        clave = "info"
+        clave = normalizar_clave(clave)
+
+        # Verificar si la palabra clave no es una negación
+        if clave not in negaciones:
+            # Si no es una negación, proporcionar el enlace
+            return f"Prueba consultando el siguiente enlace: https://www.unaj.edu.ar/?s={clave} o reformula tu pregunta. Escribela a continuación:"
+        else:
+            # Si la clave es una negación, podrías manejarlo aquí
+            return "Comprendo, intenta reformular tu pregunta por favor para que pueda entenderla. Prueba usando frases cortas y claras."
+
+faq = ['¿Cuándo puedo inscribirme a carreras?', '¿Qué carreras tiene la UNAJ?', '¿Qué posgrados tiene la UNAJ?', '¿Qué cursos de oficios tiene la UNAJ y cómo puedo inscribirme?', '¿Qué otras propuestas de formación ofrece la UNAJ?', '¿Puedo estudiar idiomas en la UNAJ?', '¿Qué hago si no puedo ingresar al SIU GUARANÍ?', '¿Cuándo comienza y termina el cuatrimestre?', '¿Dónde encuentro el calendario académico?', '¿Cuándo puedo reincorporarme?', '¿Cuándo puedo cambiar de carrera?', '¿Cómo pido equivalencias?', '¿Cómo pido una licencia estudiantil?']
+
+for f in faq:
+    print(f)
+    print(obtener_respuesta_chatbot(corregir_preguntas(f.lower())))
+    print("-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------")
+
+# Instalar librerías necesarias
+
+import gradio as gr
+from pyngrok import ngrok
+
+
+import pandas as pd
+from datetime import datetime
+from bs4 import BeautifulSoup
+
+# Nombre del archivo CSV
+feedback_file = "feedback.csv"
+
+# Inicializar CSV si no existe
+def init_csv():
+    try:
+        pd.read_csv(feedback_file)
+    except FileNotFoundError:
+        df = pd.DataFrame(columns=["timestamp", "question", "response", "feedback"])
+        df.to_csv(feedback_file, index=False)
+
+# Extrae el texto de la respuesta HTML
+def limpiar_html(texto_html):
+    return BeautifulSoup(texto_html, "html.parser").get_text()
+
+# Guardar el feedback cuando se hace clic en "Nuevo Mensaje"
+def guardar_feedback(question, response, feedback):
+    timestamp = datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+    response_limpia = limpiar_html(response)
+    new_data = pd.DataFrame([[timestamp, question, response_limpia, feedback]],
+                            columns=["timestamp", "question", "response", "feedback"])
+    new_data.to_csv(feedback_file, mode='a', header=False, index=False)
+    return "", "", 10, gr.update(interactive=False)  # limpia todo y desactiva "Nuevo Mensaje"
+
+# Convierte las URL en hipervinculos clickeables
+def convertir_urls_a_links(texto):
+    # Expresión regular para encontrar URLs
+    url_pattern = r"(https?://[^\s]+)"
+    # Reemplaza cada URL por una etiqueta <a>
+    return re.sub(url_pattern, r'<a href="\1" target="_blank">\1</a>', texto)
+
+# Simulación de respuesta del chatbot (reemplazar por tu modelo real)
+def chatbot_response(question):
+    mensaje_corregido = corregir_preguntas(question)
+    respuesta_raw = obtener_respuesta_chatbot(mensaje_corregido)
+    respuesta = convertir_urls_a_links(respuesta_raw)
+
+    # Agrega un contenedor con estilo para simular una caja
+    respuesta_contenedor = f"""
+    <div style='background-color:#2b2b2b; color:#f1f1f1; border:0px solid #515057;
+                padding:10px; border-radius:5px; white-space:pre-wrap'>
+        {respuesta}
+    </div>
+    """
+
+    return respuesta_contenedor, gr.update(visible=True, interactive=True)
+
+# Inicializamos el CSV
+init_csv()
+
+# Interfaz Gradio
+with gr.Blocks(css="""
+body {
+  background-color: black;
+  color: #00ffff;
+}
+.gr-button {
+  background-color: #00ffff !important;
+  color: black !important;
+}
+.gr-textbox textarea, .gr-number input {
+  background-color: #111;
+  color: #00ffff;
+  border: 1px solid #00ffff;
+}
+""") as demo:
+    with gr.Row():
+        gr.HTML("<div style='flex:1'></div><img src='https://guarani.unaj.edu.ar/_comp/unaj/img/logo-transparente.png' height='60px' style='margin:10px'/>")
+
+    gr.Markdown("# Chatbot UNAJ\n## Hola! Soy Arturito, el bot de la UNAJ y estoy para responder tus preguntas sobre la Universidad Nacional Arturo Jauretche")
+
+    question_input = gr.Textbox(label="Mensaje", placeholder="Escribí tu consulta...")
+    submit_btn = gr.Button("Enviar Mensaje")
+
+    # Se usa un HTML para que los links de la respuesta sean clickeables
+    response_output = gr.HTML()
+
+    # Se coloca un slider que permite captar el feedback de la respuesta
+    feedback_slider = gr.Slider(minimum=1, maximum=10, value=10, step=1,
+                                label="¿Qué tan útil fue la respuesta? (1 = Nada útil, 10 = Muy útil)", interactive=True)
+
+    # Aparece un boton para "Nuevo Mensaje" que limpia el cuadro de "Mensaje" y guarda la respuesta y puntuación.
+    new_message_btn = gr.Button("Nuevo Mensaje", visible=False)
+
+    # Evento al hacer clic en "Enviar Mensaje"
+    submit_btn.click(fn=chatbot_response,
+                     inputs=question_input,
+                     outputs=[response_output, new_message_btn])
+
+    # Evento al hacer clic en "Nuevo Mensaje"
+    new_message_btn.click(fn=guardar_feedback,
+                          inputs=[question_input, response_output, feedback_slider],
+                          outputs=[question_input, response_output, feedback_slider, new_message_btn])
+
+demo.launch(share=True)

requirements.txt

@@ -0,0 +1,17 @@
+transformers==4.17
+torch
+scikit-learn
+numpy
+pandas
+matplotlib
+seaborn
+wordcloud
+missingno
+keras
+tensorflow
+nltk
+language-tool-python
+spacy
+gradio
+pyngrok
+beautifulsoup4