import os import re import pandas as pd import numpy as np
def compiler_svd_type_hybrid_binding(): print("【真理の完全現像】SVD-Type ハイブリッド・バインディング・コンパイラ 起動...\n")
# 入出力パス
path_a = r"C:\Users\141798\Desktop\Voynich_Base\Stream_A_ContextDense_128D_v5.csv"
path_b = r"C:\Users\141798\Desktop\Voynich_Base\Stream_B_ContextDense_128D_v5.csv"
path_types = r"C:\Users\141798\Desktop\Voynich_Base\Voynich_Undefined_Variable_Types.csv"
path_schema = r"C:\Users\141798\Desktop\Voynich_Base\Voynich_Schema_Mapped_Translation.txt"
out_txt = r"C:\Users\141798\Desktop\Voynich_Base\Voynich_Absolute_Translation_Final.txt"

for p in [path_a, path_b, path_types, path_schema]:
    if not os.path.exists(p):
        print(f"!!! 致命的エラー: 必要なファイル {p} が見つかりません。")
        return

# =====================================================================
# Phase 1: 未定義スロットと128D引力の抽出
# =====================================================================
print("■ Phase 1: 未定義スロットの抽出と128D特異点ベクトルのロック")

# マッピングテキストから未定義変数を全抽出
slot_pattern = re.compile(r'\[(Type_\d):[^_]+_([^\]]+)\]')
missing_vars_set = set()

with open(path_schema, "r", encoding="utf-8") as f:
    schema_text = f.read()
    for match in slot_pattern.finditer(schema_text):
        missing_vars_set.add((match.group(1), match.group(2))) # (Type_X, EVA)
       
print(f" -> テキスト内の未定義スロット変数を {len(missing_vars_set)} 件検出。")
if len(missing_vars_set) == 0:
    print(" -> 翻訳対象が存在しません。処理を終了します。")
    return

# 128Dマトリクスのロード
print(" -> 128Dマトリクス (Stream A / Stream B) をメモリにロード中...")
df_a = pd.read_csv(path_a, keep_default_na=False)
df_b = pd.read_csv(path_b, keep_default_na=False)

labels_a = df_a.iloc[:, 0].astype(str).values
matrix_a = df_a.iloc[:, 1:].astype(float).values
labels_b = df_b.iloc[:, 0].astype(str).values
matrix_b = df_b.iloc[:, 1:].astype(float).values

# ラテン語(Stream B)の正規化（高速Cos-Sim用）
norm_b = np.linalg.norm(matrix_b, axis=1, keepdims=True)
norm_b[norm_b == 0] = 1e-9
mb_n = matrix_b / norm_b

# Stream A の変数インデックスマッピング
a_idx_map = {lbl: i for i, lbl in enumerate(labels_a)}

# =====================================================================
# Phase 2 & 3: SVD同型衝突とType絶対防壁による特定
# =====================================================================
print("\n■ Phase 2 & 3: SVD引力衝突とType(品詞)防壁による絶対バインド")

def validate_pos_by_type(word, type_id):
    word = str(word).lower()
    # 意訳を排し、語尾と形態素の物理法則だけで冷酷に判定
    if type_id in ["Type_2", "Type_4", "Type_7"]: # 動詞系 (CMD/PROC/AUX)
        return word.endswith(('re', 'te', 'at', 'et', 'it', 'tur', 'tus', 'ta', 'tum', 'ans', 'ens', 'nt', 'mus', 'tis'))
    elif type_id in ["Type_1", "Type_3"]: # 名詞系 (SET/OBJ)
        return word.endswith(('um', 'ia', 'am', 'as', 'os', 'a', 'es', 'em', 'ibus', 'orum', 'us', 'is'))
    elif type_id in ["Type_5"]: # 形容詞・副詞系 (ATTR)
        return word.endswith(('is', 'us', 'i', 'ae', 'iter', 'e', 'im'))
    elif type_id in ["Type_6"]: # 前置詞・接続詞系 (LINK)
        return len(word) <= 4 or word in ['non', 'sed', 'aut', 'cum', 'in', 'ad', 'per', 'ex']
    else: # Type_0(BOOT), Type_8(TERM) などの汎用制御コード
        return True

resolved_dictionary = {}
success_count = 0

print(" -> ハイブリッド・バインディング実行中...")
for t_id, eva in missing_vars_set:
    if eva not in a_idx_map:
        continue # マトリクスに存在しないノイズはスキップ
       
    a_idx = a_idx_map[eva]
    vec_a = matrix_a[a_idx]
   
    # Stream A ベクトルの正規化
    n_a = np.linalg.norm(vec_a)
    if n_a == 0: n_a = 1e-9
    va_n = vec_a / n_a
   
    # Stream B 全語彙とのCos-Sim一括計算
    sim_scores = np.dot(mb_n, va_n)
   
    # 類似度上位から順に「Type防壁」を通過できるかテスト（Top 1000件）
    top_indices = np.argsort(sim_scores)[::-1][:1000]
   
    for b_idx in top_indices:
        candidate_word = labels_b[b_idx]
        # 【絶対防壁】Typeの品詞条件に合致した「最初の単語（最も引力が強い）」をロック
        if validate_pos_by_type(candidate_word, t_id):
            resolved_dictionary[eva] = candidate_word
            success_count += 1
            break

# =====================================================================
# Phase 4: 完全翻訳マトリクスの最終現像
# =====================================================================
print("\n■ Phase 4: 完全翻訳テキストの生成")

def final_replacer(match):
    t_id = match.group(1)
    eva = match.group(2)
    if eva in resolved_dictionary:
        return resolved_dictionary[eva].upper() # 視認性のため大文字
    return match.group(0) # 解決できなかった場合はそのまま

# 行単位で置換処理
with open(path_schema, "r", encoding="utf-8") as f:
    final_lines = [slot_pattern.sub(final_replacer, line) for line in f]

with open(out_txt, "w", encoding="utf-8") as f:
    f.writelines(final_lines)

print("="*80)
print("👑 【完全翻訳・現像サマリー】")
print(f" -> 走査された未定義変数 : {len(missing_vars_set)} 件")
print(f" -> 二重認証突破(バインド成功) : {success_count} 件")

# サンプルの表示
print("\n [ハイブリッド・バインディングの実例 (Top 5)]")
sample_items = list(resolved_dictionary.items())[:5]
for eva, lat in sample_items:
    print(f"  * {eva} ===> {lat.upper()}")
   
print(f"\n -> 最終翻訳テキスト出力: {out_txt}")
print("="*80)
if name == "main": compiler_svd_type_hybrid_binding()