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from chatgpt_api import get_chatgpt_response
import pandas as pd
import re
import tempfile
import os
from translate import translate_text
# プロンプトを作成
def make_prompt(df):
rows = []
for index, row in df.iterrows():
theme_str = str(row["テーマ"])
if theme_str.lower() == 'nan':
continue
themes_list = theme_str.split(',')
questiontext = ""
if "Question" in row["サンプル"]:
questiontext = "・Questionがある場合は、「##リスニングスクリプト」の表現を真似しすぎず、what,why,how,when,whereなど、多様な角度から問う\n"
else:
questiontext = ""
for theme in themes_list:
new_prompt = "#条件\n"+ "・以下の「#サンプル」の形式（[問題1]##リスニングスクリプト ... ##選択肢...[問題2]##リスニングスクリプト...##選択肢...）で、"+row['レベル']+"レベルのリスニング問題を生成\n"+"・[問題1]から[問題"+str(int(row["問題数"]))+"]まで必ず##リスニングスクリプトを"+str(int(row["問題数"]))+"種類作成\n"+ "・「##リスニングスクリプト」から「##選択肢」まですべて出力\n"+ "・「##リスニングスクリプト」は"+row['スクリプトパターン']+"\n"+"・問題の難易度、word数は「##リスニングスクリプト」と同等レベル\n"+ questiontext +"・各問題は、[問題1][問題2]という形式で始める\n"+"・ただし、スクリプトの内容は、"+theme+"に関するスクリプト\n"+"・[問題1]から[問題"+str(int(row["問題数"]))+"]までの誤答選択肢はすべて異なる内容・異なるパターン \n \n"+"#サンプル\n"+row["サンプル"]
print(new_prompt)
rows.append({
"形式":row["形式2"],
"レベル":row["レベル"],
"テーマ":theme,
"選択肢読み上げ有無":row["選択肢読み上げ有無"],
"複製パターン":row["複製パターン"],
"プロンプト":new_prompt
})
result_df = pd.DataFrame(rows)
return result_df
# 問題の分割と展開
def expand_problems(df):
temp_data = []
# テキスト全体を処理
for index, row in df.iterrows():
print("返却値",row['問題1'])
# 正規表現を用いて各問題を分割
problems = re.findall(r'\[(問題\d+)\](.*?)(?=\[問題\d+\]|$)', row['問題1'], re.DOTALL)
# 各問題のIDとともに新たな行を追加
for num, text in problems:
temp_data.append({
"形式": row["形式"],
"レベル": row["レベル"],
"テーマ":row["テーマ"],
"選択肢読み上げ有無": row["選択肢読み上げ有無"],
"複製パターン": row["複製パターン"],
"問題1": text.strip()
})
# 一時リストから新しいDataFrameを作成
return pd.DataFrame(temp_data)
def create_choice_question(csv_file):
# CSVファイルを読み込む
df = pd.read_csv(csv_file.name)
# プロンプトを作成する
df_prompt = make_prompt(df)
# 問題を生成する
## 問題1を生成する
df_prompt["問題1"] = df_prompt["プロンプト"].apply(get_chatgpt_response)
## 問題1を展開する
result_df = expand_problems(df_prompt)
## 問題2を生成する
result_df["プロンプト2"] = result_df["複製パターン"]+"\n"+result_df["問題1"]
result_df["問題2"] = result_df["プロンプト2"].apply(get_chatgpt_response)
# 翻訳する
result_df["翻訳_問題1"] = result_df["問題1"].apply(translate_text)
result_df["翻訳_問題2"] = result_df["問題2"].apply(translate_text)
# csvを書き出す
with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix='.csv') as tmp:
# cp932で保存、エラーは無視（置換しても良い）
result_df.to_csv(tmp.name, index=False, encoding='cp932', errors='ignore')
output_path = tmp.name
# ファイル名を変更
new_path = os.path.join(os.path.dirname(output_path), "output.csv")
os.rename(output_path, new_path)
return new_path |