import numpy as np
import pandas as pd
import random
from gensim.models import Word2Vec
import gradio as gr
from sklearn.decomposition import PCA
import plotly.graph_objects as go
import nltk
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.stem import PorterStemmer, WordNetLemmatizer
from nltk.tag import pos_tag

from docs import NOVEL_TEXT

def download_nltk_library():
    try:
        nltk.download('punkt')
        nltk.download('stopwords')
        nltk.download('wordnet')
        nltk.download('averaged_perceptron_tagger')
        nltk.download('punkt_tab')
        return True
    except:
        return False

# Function to process each sentence
def process_text(text):

    lemmatizer = WordNetLemmatizer()
    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    
    # Tokenization
    tokens = word_tokenize(text.lower())

    # Remove stop words and apply lemmatization
    processed_tokens = [
        lemmatizer.lemmatize(token)
        for token in tokens if token.isalnum() and token not in stop_words
    ]

    return processed_tokens

# Word2Vec 모델 학습 함수
def train_word2vec(sentences):
    model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=3, min_count=2, workers=4, sg=0, epochs=100)
    return model

# def preprocess_text(file_path):
#     with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as file:
#         text = file.read()

#     # 토큰화 및 품사 태깅
#     tokens = word_tokenize(text)
#     tagged = pos_tag(tokens)

#     # 명사만 추출 (NN, NNS, NNP, NNPS)
#     nouns = [word.lower() for word, pos in tagged if pos.startswith('NN')]

#     # 중복 제거 및 정렬
#     unique_nouns = sorted(set(nouns))

#     # 간단한 문장 생성 (각 명사를 개별 문장으로 취급)
#     sentences = [[noun] for noun in unique_nouns]

#     return sentences, unique_nouns

def apply_pca(word_vectors):
    pca = PCA(n_components=3)
    return pca.fit_transform(word_vectors)

# def process_text(file_path, target_word):

def get_unique(model):
    vocablist1=list(model.wv.index_to_key)
    vocablist =[]
    for i in vocablist1:
        vocablist.append(i)
    return vocablist

def train_model(sentence):
    # 전처리
    sentences=sentence

    # Word2Vec 모델 학습
    model = train_word2vec(sentences)
    unique_words = get_unique(model)
    
    return  model, unique_words

def process_model(target_word):

    # Word2Vec 모델 로드
    model = Word2Vec.load("word2vec.model")
    unique_words = get_unique(model)

    # 각 단어의 임베딩 벡터 추출
    word_vectors = np.array([model.wv[word] for word in unique_words])

    # PCA로 차원 축소
    word_vectors_3d = apply_pca(word_vectors)

    # 색상 설정 (투명도 추가)
    colors = ['rgba(255, 255, 255, 0.15)' if word != target_word else 'rgba(255, 20, 147, 0.9)' for word in unique_words]

    # 가장 가까운 단어 10개 찾기
    if target_word in model.wv:
        similar_words = model.wv.most_similar(target_word, topn=10)
        similar_word_indices = [unique_words.index(word) for word, _ in similar_words]
        for idx in similar_word_indices:
            colors[idx] = 'rgba(255, 165, 0, 1)'  # 가까운 단어들을 주황색으로 표시

    # 가장 먼 단어 10개 찾기
    if target_word in model.wv:
        all_words = model.wv.index_to_key  # 모델에 포함된 모든 단어 리스트
        dissimilar_words = sorted(
            [(word, model.wv.similarity(target_word, word)) for word in all_words if word != target_word],
            key=lambda x: x[1]
        )[:10]  # 유사도가 가장 낮은 10개 단어 선택

        dissimilar_word_indices = [unique_words.index(word) for word, _ in dissimilar_words]
        for idx in dissimilar_word_indices:
            colors[idx] = 'rgba(138, 43, 226, 0.8)'  # 가장 먼 단어들을 보라색으로 표시

    # Plotly를 사용한 3D 산점도 생성
    fig = go.Figure(data=[go.Scatter3d(
        x=word_vectors_3d[:, 0],
        y=word_vectors_3d[:, 1],
        z=word_vectors_3d[:, 2],
        mode='markers+text',
        text=unique_words,
        textposition="top center",
        marker=dict(
            size=4,
            color=colors,
        )
    )])

    fig.update_layout(
        title="Word Embeddings 3D Visualization",
        scene=dict(
            xaxis_title="X",
            yaxis_title="Y",
            zaxis_title="Z"
        ),
        width=800,
        height=800
    )

    # 가장 가까운 단어 10개 목록 생성
    similar_words_text = ""
    if target_word in model.wv:
        similar_words_text = "가장 가까운 단어 10개:\n" + "\n".join([f"{word}: {score:.4f}" for word, score in similar_words])

    dissimilar_words_text = ""
    if target_word in model.wv:
        dissimilar_words_text = "가장 먼 단어 10개:\n" + "\n".join([f"{word}: {score:.4f}" for word, score in dissimilar_words])

    return fig, similar_words_text, dissimilar_words_text


# Gradio 인터페이스 수정
with gr.Blocks(css=".plot-box {width: 70%; height: 500px;}") as iface:
    gr.Markdown("# Word Embedding 3D 시각화")
    gr.Markdown("단어를 입력하세요. Word2Vec과 PCA를 사용하여 단어 임베딩을 3D로 시각화합니다. 입력한 단어는 빨간색으로, 가장 유사한 10개 단어는 초록색, 가장 먼 단어는 보라색으로 강조됩니다. 유사한 단어 목록은 그래프 아래에 표시됩니다.")

    download_nltk_library()

    with gr.Row():
        # 사용자 입력 박스를 강조하기 위해 스타일을 변경
        word_input = gr.Textbox(label="**강조할 단어 입력**", elem_id="input-box", placeholder="단어를 입력하세요", lines=1)
        submit_btn = gr.Button("제출", elem_id="submit-btn")

    with gr.Row():
        # 시각화 화면의 크기를 CSS로 증가
        plot_output = gr.Plot(label="Word Embedding 3D 시각화", elem_id="plot-box")

        with gr.Column(scale=0.3):  # 컬럼의 너비를 줄이기 위해 scale 값을 낮춤
            similar_words_output = gr.Textbox(label="유사한 단어", interactive=False, lines=5)
            dissimilar_words_output = gr.Textbox(label="유사하지 않은 단어", interactive=False, lines=5)

    submit_btn.click(
        fn=process_model,
        inputs=[word_input],
        outputs=[plot_output, similar_words_output, dissimilar_words_output]
    )

if __name__ == "__main__":
    iface.launch()