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import os
raw_data_path = './data/raw_data.txt'
save_folder = './data/biaozhushuju'
if not os.path.exists(save_folder):
    os.makedirs(save_folder)
with open(raw_data_path,'r',encoding='utf8') as f:
    for i,line in enumerate(f.readlines()):
        line = line.strip()  #strip()表示删除掉数据中的换行符
        # 每行数据，保存成一个文件，
        with open(os.path.join(save_folder,'%s.txt' % str(10000+i)),'w',encoding='utf8') as fo:
            fo.write(line)

import glob
def bratann_to_bio_format(text, ann_str, fstream):
    # 将每一行的元素变为list，strip()删除的字符,按照split()中的符号进行每行元素分割为list的元素
    ann_list = ann_str.strip().split('\n')
    label = ['O' for _ in range(len(text))]  # 对所有的文字赋值为标签"O"
    for i, line in enumerate(ann_list):  # enumerate函数用于遍历序列中的元素以及它们的下标
        try:
            # line：T1    疾病 4 7  高血压
            T, typ, word = line.strip().split('\t')
            t, s, e = typ.split()  # 分别t=疾病 s=起始位置下标 e=结束位置
            s, e = int(s), int(e)
            label[s] = 'B-' + t
            while s < e - 1:
                s += 1
                label[s] = 'I-' + t
        except:
            continue
    for t, l in zip(list(text), label):  # list() 构造函数在 Python 中返回一个列表，将文本以字切分为列表
        # str.join(item1,itemm2)，join函数是一个字符串操作函数,使用str符号将item1和item2串联起来
        line = ' '.join([t, l]) # 使用空格连接文字和BIO标注，如果需要 tab形式间隔，可以换成 \t
        print(line)
        fstream.write(line)
        fstream.write('\n')  # 每一个文本(一行)写完，然后进行换行
    fstream.write('\n')  # 使用换行符，将每一个文本用一个空行分开，在train.txt文档中可以很清晰的看到句与句的切分
def gen_ner_training_data():
    # 设置标注文件所在文件夹目录
    root_dir = './data/outputs'
    # 设置训练样本输出文件路径
    stream = open('./data/train.txt', 'a+', encoding='utf8')
    # ann:E:\工作空间\NER-data-process\data\biaozhushuju\outputs\10000.ann
    # txt:E:\工作空间\NER-data-process\data\biaozhushuju\10000.txt
    file_list = glob.glob(root_dir + '/*.ann')  # glob.glob() 函数的作用：在一个文件中，要遍历所有的文件内容
    for ann_path in file_list:
        # 转换路径：转换前：'./data/outputs\\10000.ann'
        # 转换为：'./data/outputs/10000.ann'
        ann_path = ann_path.replace('\\', '/')
        # 获得txt路径
        txt_path = ann_path.replace('/outputs', '').replace('ann', 'txt')  # 然后使用txt替换掉ann
        try:
            ft = open(txt_path, 'r', encoding='utf8')
            text = ft.read().strip()
            ft.close()
            fa = open(ann_path, 'r', encoding='utf8')
            ann = fa.read().strip()
            fa.close()
            if ann == '':
                continue
            bratann_to_bio_format(text, ann, stream)
        except Exception as e:
            print(ann_path, e)
    stream.close()
if __name__ == '__main__':
    gen_ner_training_data()