| from chatgpt_api import get_chatgpt_response |
| import pandas as pd |
| import re |
| import tempfile |
| import os |
| from translate import translate_text |
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| 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(',') |
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| 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 |
|
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| |
| def expand_problems(df): |
| temp_data = [] |
| |
| for index, row in df.iterrows(): |
| print("返却値",row['問題1']) |
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| problems = re.findall(r'\[(問題\d+)\](.*?)(?=\[問題\d+\]|$)', row['問題1'], re.DOTALL) |
| |
| |
| 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() |
| }) |
|
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| |
| return pd.DataFrame(temp_data) |
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| def create_choice_question(csv_file): |
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| df = pd.read_csv(csv_file.name) |
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| df_prompt = make_prompt(df) |
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| df_prompt["問題1"] = df_prompt["プロンプト"].apply(get_chatgpt_response) |
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| |
| result_df = expand_problems(df_prompt) |
| |
| |
| 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) |
| |
| |
| 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) |
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| with tempfile.NamedTemporaryFile(delete=False, suffix='.csv') as tmp: |
| |
| result_df.to_csv(tmp.name, index=False, encoding='cp932', errors='ignore') |
| output_path = tmp.name |
| |
| new_path = os.path.join(os.path.dirname(output_path), "output.csv") |
| os.rename(output_path, new_path) |
| return new_path |
