import csv
import random
import json

def create_training_data():
    training_data = []
    
    # Read CSV file
    with open('telex-utf8.csv', 'r', encoding='utf-8') as f:
        reader = csv.reader(f)
        word_data = list(reader)
    
    for row in word_data:
        if len(row) < 11:  # Skip incomplete rows
            continue
            
        thai_word = row[1]
        english_syn = row[3]
        category = row[4]
        thai_syn = row[5]
        example = row[6]
        antonym = row[7]
        definition = row[8]
        related_eng = row[9]
        unit_label = row[10]
        
        if not thai_word:  # Skip entries without Thai word
            continue
            
        # Create different types of prompts
        prompt_types = [
            f"คำว่า '{thai_word}' แปลว่าอะไร",
            f"ช่วยอธิบายความหมายของคำว่า '{thai_word}'", 
            f"'{thai_word}' มีความหมายว่าอย่างไร",
            f"ขอตัวอย่างประโยคของคำว่า '{thai_word}'",
            f"ยกตัวอย่างการใช้คำว่า '{thai_word}'",
            f"ช่วยอธิบายคำว่า '{thai_word}' หน่อย",
            f"'{thai_word}' หมายถึงอะไร",
            f"อยากทราบความหมายของคำว่า '{thai_word}'",
            f"คำว่า '{thai_word}' ใช้ในบริบทไหนได้บ้าง",
            f"ขอความหมายของคำว่า '{thai_word}'",
            f"'{thai_word}' คืออะไร",
            f"ช่วยยกตัวอย่างการใช้คำว่า '{thai_word}' ในประโยค",
            f"คำว่า '{thai_word}' สามารถใช้ในประโยคอย่างไรได้บ้าง",
            f"อยากรู้ว่าคำว่า '{thai_word}' ใช้ในประโยคยังไง",
            f"ขอทราบความหมายและตัวอย่างการใช้คำว่า '{thai_word}'",
            f"ช่วยอธิบายความหมายและยกตัวอย่างการใช้คำว่า '{thai_word}'",
            f"'{thai_word}' มีวิธีใช้อย่างไร",
            f"คำว่า '{thai_word}' มีความหมายและใช้อย่างไร",
            f"อยากทราบรายละเอียดเกี่ยวกับคำว่า '{thai_word}'",
            f"ขอคำอธิบายและตัวอย่างการใช้คำว่า '{thai_word}'"
        ]
        
        # Randomly select prompt type
        prompt = random.choice(prompt_types)
        # Convert category abbreviation to full name
        category_mapping = {
            'N': 'Noun (คำนาม)',
            'V': 'Verb (คำกริยา)',
            'VT': 'Transitive Verb (คำกริยาที่ต้องการกรรม)',
            'VI': 'Intransitive Verb (คำกริยาไม่ต้องการกรรม)',
            'ADJ': 'Adjective (คำคุณศัพท์)', 
            'ADV': 'Adverb (คำวิเศษณ์)',
            'PREP': 'Preposition (คำบุพบท)',
            'CONJ': 'Conjunction (คำสันธาน)',
            'CLAS': 'Classifier (คำลักษณนาม)',
            'PRON': 'Pronoun (คำสรรพนาม)',
            'DET': 'Determiner (คำกำหนด)',
            'ABBR': 'Abbreviation (คำย่อ)'
        }
        
        # Map the abbreviated category to full name, default to original if not found
        category = category_mapping.get(category, category)
        # Create response based on available information
        response = f"คำว่า '{thai_word}' เป็นคำประเภท {category}"
        
        if english_syn:
            response += f" แปลเป็นภาษาอังกฤษว่า {english_syn}"
            
        if definition:
            response += f"\nความหมาย: {definition}"
            
        if thai_syn:
            response += f"\nคำที่มีความหมายเหมือนกัน: {thai_syn}"
            
        if antonym:
            response += f"\nคำที่มีความหมายตรงข้าม: {antonym}"
            
        if example:
            response += f"\nตัวอย่างประโยค: {example}"
            
        if unit_label:
            response += f"\nลักษณนาม: {unit_label}"
            
        if related_eng:
            response += f"\nคำภาษาอังกฤษที่เกี่ยวข้อง: {related_eng}"

        # Create data in both formats
        # Format 1: Qwen2 conversation format
        conversation = (
            "<|im_start|>system\n"
            "คุณคือผู้ช่วยตอบคำถามที่ฉลาดและซื่อสัตย์<|im_end|>\n"
            f"<|im_start|>user\n{prompt}<|im_end|>\n"
            f"<|im_start|>assistant\n{response}<|im_end|>"
        )
        
        # Format 2: JSONL format
        json_data = {
            "instruction": prompt,
            "output": response
        }
        
        training_data.append((conversation, json_data))
        
    return training_data

# Generate training data
training_examples = create_training_data()

# Write to output files
with open('lexitron2_telex_finetune.qwen2.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for example, _ in training_examples:
        example = example.replace('\n', '\\n')
        f.write(example + '\n')

with open('lexitron2_telex_finetune.jsonl', 'w', encoding='utf-8') as f:
    for _, json_data in training_examples:
        f.write(json.dumps(json_data, ensure_ascii=False) + '\n')