import os

import transformers
from transformers import pipeline
from transformers.pipelines.token_classification import TokenClassificationPipeline
import py_vncorenlp

os.system('pwd')
os.system('sudo update-alternatives --config java')
os.mkdir('/home/user/app/vncorenlp')
py_vncorenlp.download_model(save_dir='/home/user/app/vncorenlp')
rdrsegmenter = py_vncorenlp.VnCoreNLP(annotators=["wseg"], save_dir='/home/user/app/vncorenlp')

# I have to make some changes to the preprocess() method since they (Hugging Face) had changed some attributes
class MyPipeline(TokenClassificationPipeline):
  def preprocess(self, sentence, offset_mapping=None, **preprocess_params):
      tokenizer_params = preprocess_params.pop("tokenizer_params", {})
      truncation = True if self.tokenizer.model_max_length and self.tokenizer.model_max_length > 0 else False
      inputs = self.tokenizer(
          sentence,
          return_tensors=self.framework,
          truncation=truncation,
          return_special_tokens_mask=True,
          return_offsets_mapping=self.tokenizer.is_fast,
          **tokenizer_params,
      )
      inputs.pop("overflow_to_sample_mapping", None)
      num_chunks = len(inputs["input_ids"])

      # Override preprocess method with these offset_mapping lines
      length = len(inputs['input_ids'][0]) - 2
      tokens = self.tokenizer.tokenize(sentence)
      seek = 0
      offset_mapping_list = [[(0, 0)]]
      for i in range(length):
        if tokens[i][-2:] == '@@':
          offset_mapping_list[0].append((seek, seek + len(tokens[i]) - 2))
          seek += len(tokens[i]) - 2            
        else:
          offset_mapping_list[0].append((seek, seek + len(tokens[i])))
          seek += len(tokens[i]) + 1
      offset_mapping_list[0].append((0, 0))

      for i in range(num_chunks):
          if self.framework == "tf":
              model_inputs = {k: tf.expand_dims(v[i], 0) for k, v in inputs.items()}
          else:
              model_inputs = {k: v[i].unsqueeze(0) for k, v in inputs.items()}
              
          model_inputs['offset_mapping'] = offset_mapping_list
          model_inputs["sentence"] = sentence if i == 0 else None
          model_inputs["is_last"] = i == num_chunks - 1

          yield model_inputs

model_checkpoint = "DD0101/disfluency-large"

my_classifier = pipeline(
  "token-classification", model=model_checkpoint, aggregation_strategy="simple", pipeline_class=MyPipeline)


import gradio as gr

def ner(text):
  text = " ".join(rdrsegmenter.word_segment(text))
    
  output = my_classifier(text)
  for entity in output:
    entity['entity'] = entity.pop('entity_group')
      
  return {'text': text, 'entities': output}, text

examples = ['Tôi cần thuê à tôi muốn bay một chuyến khứ hồi từ Đà Nẵng đến Đà Lạt', 
            'Giá vé một chiều à không khứ hồi từ Đà Nẵng đến Vinh dưới 2 triệu đồng giá vé khứ hồi từ Quy Nhơn đến Vinh dưới 3 triệu đồng giá vé khứ hồi từ Buôn Ma Thuột đến Quy Nhơn à đến Vinh dưới 4 triệu rưỡi', 
            'Cho tôi biết các chuyến bay đến Đà Nẵng vào ngày 12 mà không ngày 14 tháng sáu',
            'Những chuyến bay nào khởi hành từ Thành phố Hồ Chí Minh bay đến Frankfurt mà nối chuyến ở Singapore và hạ cánh trước 10 giờ ý tôi là 9 giờ tối'
] 

demo = gr.Interface(ner, 
                    gr.Textbox(label='Text', placeholder="Enter sentence here..."),
                    outputs=[gr.HighlightedText(label='Highlighted Output'), gr.Textbox(label='Word-Segmentation Preprocessing')],
                    examples=examples,
                    title="Disfluency Detection",
                    description="This is an easy-to-use built in Gradio for desmontrating a NER System that identifies disfluency-entities in \
                    Vietnamese utterances",
                    theme=gr.themes.Soft())

demo.launch()