import gradio as gr
from transformers.utils import logging
import time
import joblib
import re
import numpy as np

logging.set_verbosity_info()
logger = logging.get_logger("transformers")

western_stop = ['ենք', 'էի', 'թ', 'ին', 'մենք', 'որոնք', 'պիտի', 'և', 'որպեսզի', 'վրայ', 'կ՚', 'կը', 'մը', 'մըն',
                'անոր', 'ալ', 'ան', 'քեզ', 'եթէ', 'թէ', 'որպէս']

grabar_stop = ['դու', 'եք', 'ըստ', 'նա', 'պիտի', 'վրայ', 'զի', 'ընդ', 'քո', 'քեզ', 'եթէ', 'թէ', 'որպէս']

eastern_stop = ['դու', 'ենք', 'եք', 'էի', 'ըստ', 'ին', 'հետո', 'մենք', 'մեջ', 'նա', 'նաև', 'նրա', 'նրանք', 'որը',
                'որոնք', 'որպես', 'ում', 'վրա', 'և', 'որպեսզի']

western_stop = set(western_stop)
grabar_stop = set(grabar_stop)
eastern_stop = set(eastern_stop)

def get_lexical_desc(words):
    intersect_western = len(set(words) & western_stop) / len(western_stop)
    intersect_grabar = len(set(words) & grabar_stop) / len(grabar_stop)
    intersect_eastern = len(set(words) & eastern_stop) // len(eastern_stop)

    return np.array([intersect_western, intersect_grabar, intersect_eastern])

grabar_suffixes = ['աւք', 'եալ', 'եան', 'իւք', 'ոյց', 'ովք', 'ուց', 'ուցան']

grabar_prefixes = ['ապա', 'արտ', 'բաղ', 'բաղա', 'դեր', 'ենթ', 'ենթա', 'ընթա', ' համ', 'համա', 'հան', 'հոմ', 'հոմա',
                   'տար', 'տարա']

eastern_suffixes = ['աբար', 'ագին', 'ագույն', 'ածո', 'ածու', 'ական', 'ակերտ', 'ային', 'անակ', 'անի', 'անոց', 'անք',
                    'ապան', 'ապանակ', 'ապատ', 'ապես', 'աստան', 'ավետ', 'ավուն', 'արան', 'արար', 'արեն', 'արք', 'ացի',
                    'ացն-', 'ացու', 'բան', 'բար', 'գին', 'գույն', 'եղեն', 'ենի', 'երեն', 'երորդ', 'եցն-', 'լիկ', 'կերտ',
                    'կոտ', 'մունք ', 'յալ', 'յակ', 'յան', 'յանց', 'յուն նախա-', 'ներ', 'նոց', 'ոնք', 'ովին', 'որդ',
                    'որեն', 'ոցի', 'ուք', 'պան', 'պանակ', 'ստան', 'ված', 'վածք', 'ավոր', 'վոր', 'ություն', 'ուլ', 'ուկ',
                    'ուհի', 'ում', 'ույթ', 'ույր', 'ուն', 'ուտ', 'ուրդ', 'ուց']

eastern_prefixes = ['ամենա', 'այսր', 'անդր', 'ապա', 'ավտո', 'արտ', 'արտա', 'բենզա', ', գեր', 'գերա', 'դեր', 'ենթա',
                    'եվրա', ' էլեկտրա', 'թեր', 'թերա', 'կենս', 'կինո', 'հակ', 'հակա', 'համ', 'համա', 'հար', 'հարա',
                    'հեռա', 'հեռուստա', 'հոմա', 'մակ', 'մակրո', 'միկրո', 'միջ', 'նախ', 'ներ', 'ստոր', 'վեր', 'վերա',
                    'տար', 'տարա', 'փոխ', 'քառ', 'քառա']

western_reform = ['իլ', 'իուն', 'եան', 'յ', 'օ', 'է', 'յ', 'վո', 'ոյ', 'եա', 'եօ', 'իւ', 'ու', 'ւ,' 'յե', 'եյ', 'զի',
                  'եւ', 'ել', 'յուն', 'յան', 'ում', 'ո', 'ե', 'հ', 'ո', 'ույ', 'յա', 'յո', 'յու', 'վ', 'ե', ]

morphems=[]
morphems.extend(grabar_suffixes)
morphems.extend(grabar_prefixes)
morphems.extend(eastern_suffixes)
morphems.extend(eastern_prefixes)
morphems.extend(western_reform)

def get_morphemic_desc(words):
    res=[]
    for morphema in morphems:
        positions = []
        for word in words:
            pos = word.find(morphema)
            if pos != -1:
                positions.append((pos+1)/len(word))
        if len(positions)==0:

            res.append(0)
        else:
            # std=np.std(positions)
            res.append(np.mean(positions))

    return np.array(res)


def preprocess(text):
    punctuation=['.','-',',','!','?','(','—',')','՛','։','՝','՜','’','«','»','*','\n','=',':','[',']','/',';','․','`','\t','%','$','\xa0','\r','_','●','՜', ',', '.', '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', ':', '-', '—', '։','՞']
    text=text.lower()

    for spaced in punctuation:
        text = text.replace(spaced, '')

    text = re.sub(" +", " ", text)
    txt = text.split(' ')
    words = [t for t in txt if t != '']
    return words