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title: Analisis-Lenguaje Robot
emoji: 🦀
colorFrom: yellow
colorTo: red
sdk: gradio
sdk_version: 5.28.0
app_file: app.py
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license: cc
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# Universidad Autónoma de Tamaulipas
# Proyecto - Analizador en Hugginface
INTEGRANTES
- Gutiérrez Garcés Edwin
- Ruiz Yañez Aaron Alfonso
- Garcés Hernández Jesús Eduardo
- Moreno Reyes Luis Daniel
# Analizador Semántico - Lenguaje de Robots
**Proyecto Final – Programación de Sistemas de Base 2**
Este proyecto implementa un traductor semántico completo para un lenguaje personalizado de control de robots. Originalmente desarrollado en Java con JFlex y CUP, fue migrado completamente a **Python** para ser compatible con la plataforma **Hugging Face Spaces**, donde se ejecuta con una interfaz gráfica construida en **Gradio**.
## Funcionalidades
- **Lexer (`lexer.py`)**
Reconoce más de 50 instrucciones propias del lenguaje del robot: control de movimiento, sensores, comunicación, estados, etc.
- **Parser (`parser.py`)**
Analiza la estructura sintáctica del programa y construye un **árbol de sintaxis abstracta (AST)**.
- **Análisis Semántico (`semantico.py`)**
- Verifica el uso correcto de variables
- Evalúa compatibilidad de tipos (`int`, `float`, `boolean`)
- Valida condiciones en estructuras `IF` y `WHILE`
- Detecta errores como funciones mal usadas o variables no declaradas
- Genera anotaciones funcionales explicando el propósito de cada instrucción válida
- **Integración con NLP (`sugerencias_nlp.py`)**
- Procesa comentarios y errores semánticos
- Genera sugerencias simuladas o reales usando la API de Hugging Face
- Convierte anotaciones en descripciones legibles
- **Código intermedio (`codigo_intermedio.py`)**
Generación de pseudocódigo en formato de tres direcciones con instrucciones como `PARAM`, `CALL`, `STORE`.
- **Salida estructurada (`analisis.json`)**
Contiene:
- Variables declaradas
- Errores semánticos con sugerencias
- Anotaciones funcionales
- Comentarios interpretados
## Formato de entrada
El sistema analiza archivos `.txt` que contienen código en el lenguaje personalizado.
Ejemplo:
```txt
int x;
float y;
x = 5;
y = x + 3.5;
IF (y > 5) THEN {
MOVE_FORWARD(10);
PRINT("Listo");
}
```
## Estructura del Proyecto
- `lexer.py` – Análisis léxico
- `parser.py` – Generación del AST
- `semantico.py` – Validación y anotaciones semánticas
- `codigo_intermedio.py` – Generación de código de tres direcciones
- `sugerencias_nlp.py` – Procesamiento NLP de errores y comentarios
- `main.py` – Ejecución desde línea de comandos
- `app.py` – Interfaz web (Gradio) para Hugging Face Space
- `requirements.txt` – Dependencias mínimas
## ¿Cómo usar este Space?
1. Sube un archivo `.txt` con tu código del lenguaje de robot
2. El sistema analizará el código y detectará errores
3. Se mostrarán los errores semánticos, sugerencias y anotaciones
4. Podrás visualizar y descargar el contenido de `analisis.json`
> El proyecto también genera un archivo `codigo_intermedio.txt` con pseudocódigo basado en el análisis semántico.
## Importante
- El sistema está preparado para conectarse con modelos como **CodeBERT** o **GPT-2**.
- Debido a restricciones del entorno gratuito de Hugging Face, las sugerencias no pueden ser generadas en tiempo real.
Desarrollado por [Ethgoin](https://huggingface.co/Ethgoin)
Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference
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