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title: Analisis-Lenguaje Robot
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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