Spaces:
Runtime error
Runtime error
File size: 3,473 Bytes
8b82e6e |
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 |
from lib.memory import *
from lib.grapher import *
from lib.pipes import *
from lib.entropy import *
class I:
def __init__(self, frases_yo, preferencias, propiedades_persona):
self.frases_yo = frases_yo
self.preferencias = preferencias
self.propiedades_persona = propiedades_persona
self.dopamina = 0.0
self.frases_yo = frases_yo
self.preferencias = preferencias
self.propiedades_persona = propiedades_persona
self.dopamina = 0.0
def obtener_paths_grafo(self, grafo_ngx):
# Funci贸n para obtener los paths de un grafo ngx
pass
def crear_circuito_logico(self):
# Funci贸n para crear un circuito l贸gico con un algoritmo espec铆fico
pass
def tomar_decision_sentimiento(self, pipa_sentimiento):
# Funci贸n para tomar una decisi贸n booleana con un an谩lisis de sentimiento
pass
def hacer_predicciones_texto(self, texto):
# Funci贸n para hacer predicciones de texto futuro por similitud
pass
def agregar_preferencia(self, preferencia):
# Funci贸n para a帽adir una entrada al dataset de preferencias
self.preferencias.append(preferencia)
def agregar_frase_yo(self, frase):
# Funci贸n para a帽adir una frase al dataset de frases de yo
self.frases_yo.append(frase)
def eliminar_preferencia(self, preferencia):
# Funci贸n para eliminar una entrada del dataset de preferencias
if preferencia in self.preferencias:
self.preferencias.remove(preferencia)
def eliminar_frase_yo(self, frase):
# Funci贸n para eliminar una frase del dataset de frases de yo
if frase in self.frases_yo:
self.frases_yo.remove(frase)
def generar_pregunta(self, prompt):
# Funci贸n para generar preguntas sobre un prompt
pregunta = prompt + " 驴Qu茅 opinas sobre esto?"
return pregunta
def responder_pregunta(self, pregunta):
# Funci贸n para responder preguntas
respuesta = "No estoy seguro de qu茅 opinar sobre eso."
return respuesta
def discriminar_y_agregar(self, informacion, dataset):
# Funci贸n para discriminar y agregar informaci贸n a los datasets
if "yo" in informacion.lower():
self.agregar_frase_yo(informacion)
elif "preferencia" in informacion.lower():
self.agregar_preferencia(informacion)
elif "propiedad" in informacion.lower():
# Aqu铆 podr铆as agregar l贸gica para actualizar las propiedades de la persona
pass
else:
# Aqu铆 podr铆as manejar otros tipos de informaci贸n
pass
if __name__ == "__main__":
# Ejemplo de uso:
frases_yo = ["Yo soy inteligente", "Yo puedo lograr lo que me proponga"]
preferencias = ["Cine", "M煤sica", "Viajar"]
propiedades_persona = {"carisma": 0.8, "destreza": 0.6, "habilidad": 0.9}
yo = Yo(frases_yo, preferencias, propiedades_persona)
# Generar pregunta
pregunta_generada = yo.generar_pregunta("Hoy es un d铆a soleado.")
print("Pregunta generada:", pregunta_generada)
# Responder pregunta
respuesta = yo.responder_pregunta(pregunta_generada)
print("Respuesta:", respuesta)
# Discriminar y agregar informaci贸n
informacion = "Me gusta ir al cine."
yo.discriminar_y_agregar(informacion, yo.preferencias)
print("Preferencias actualizadas:", yo.preferencias)
|