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| title: Analisis-Lenguaje Robot | |
| emoji: 🦀 | |
| colorFrom: yellow | |
| colorTo: red | |
| sdk: gradio | |
| sdk_version: 5.28.0 | |
| app_file: app.py | |
| pinned: false | |
| license: cc | |
| # 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 | |