Chat bot law

[Yoshigeith]

chat bot in application and available in browser to effectively advise lawyers and law teachers of each country, generating a specific language library for each different country and can have interaction and collection of information via chat or text processing via pdf files referring to the legislation of each country

[Yoshigeith]

chat bot in application and available in browser to effectively advise lawyers and law teachers of each country, generating a specific language library for each different country and can have interaction and collection of information via chat or text processing via pdf files referring to the legislation of each country

from flask import Flask, request, jsonify
import os
from werkzeug.utils import secure_filename
import PyMuPDF
import spacy

app = Flask(name)

Carga el modelo de lenguaje en español

nlp = spacy.load("es_core_news_sm")

Ruta para recibir mensajes del usuario

@app.route('/mensaje', methods=['POST'])
def recibir_mensaje():
mensaje = request.json['mensaje']

# Procesa el mensaje utilizando el modelo de lenguaje
doc = nlp(mensaje)

# Ejemplo de lógica para identificar la intención del mensaje en el contexto del derecho mexicano
respuesta = procesar_mensaje(doc)

return jsonify({'respuesta': respuesta})

def procesar_mensaje(doc):
# Ejemplo de lógica para procesar el mensaje y generar una respuesta relevante en el contexto del derecho mexicano
return "Ejemplo de respuesta relevante al derecho mexicano"

Ruta para subir documentos PDF

@app.route('/subir_pdf', methods=['POST'])
def subir_pdf():
archivo = request.files['archivo']
# Guardar el archivo en el servidor
nombre_archivo = secure_filename(archivo.filename)
archivo.save(os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], nombre_archivo))

# Procesar el documento PDF y extraer su texto
texto_extraido = extraer_texto_desde_pdf(nombre_archivo)

# Aquí iría la lógica para procesar el texto extraído del PDF, como identificación de palabras clave, resumen automático, etc.

# Ejemplo de respuesta
return jsonify({'texto_extraido': texto_extraido})

def extraer_texto_desde_pdf(nombre_archivo):
texto = ""
with open(nombre_archivo, "rb") as archivo_pdf:
documento = PyMuPDF.open(archivo_pdf)
for pagina in documento.pages:
texto += pagina.text
return texto

if name == 'main':
app.run() # Importa las bibliotecas necesarias para procesamiento de lenguaje natural
import spacy

Carga el modelo de lenguaje en español

nlp = spacy.load("es_core_news_sm")

Ruta para recibir mensajes del usuario

@app.route('/mensaje', methods=['POST'])
def recibir_mensaje():
mensaje = request.json['mensaje']

# Procesa el mensaje utilizando el modelo de lenguaje
doc = nlp(mensaje)

# Ejemplo de integración de NLP avanzado para comprender el mensaje en el contexto legal
respuesta = procesar_mensaje_avanzado(doc)

return jsonify({'respuesta': respuesta})

def procesar_mensaje_avanzado(doc):
# Ejemplo de integración de NLP avanzado para comprender el mensaje en el contexto legal
# Aquí puedes implementar análisis semántico, identificación de intenciones, etc.
# Por ejemplo, identificar entidades relevantes, como nombres de leyes, conceptos legales, etc.
entidades_legales = [ent.text for ent in doc.ents if ent.label_ == "LAW"]

if entidades_legales:
    respuesta = "Se ha identificado la presencia de entidades legales en el mensaje."
else:
    respuesta = "No se han identificado entidades legales relevantes en el mensaje."

return respuesta

Importa las bibliotecas necesarias para procesamiento de lenguaje natural

import spacy

Carga el modelo de lenguaje en español

nlp = spacy.load("es_core_news_sm")

Ruta para recibir mensajes del usuario

@app.route('/mensaje', methods=['POST'])
def recibir_mensaje():
mensaje = request.json['mensaje']

# Procesa el mensaje utilizando el modelo de lenguaje
doc = nlp(mensaje)

# Ejemplo de integración de NLP avanzado para comprender el mensaje en el contexto legal
respuesta = procesar_mensaje_avanzado(doc)

return jsonify({'respuesta': respuesta})

def procesar_mensaje_avanzado(doc):
# Ejemplo de integración de NLP avanzado para comprender el mensaje en el contexto legal
# Aquí puedes implementar análisis semántico, identificación de intenciones, etc.
# Por ejemplo, identificar entidades relevantes, como nombres de leyes, conceptos legales, etc.
entidades_legales = [ent.text for ent in doc.ents if ent.label_ == "LAW"]

if entidades_legales:
    respuesta = "Se ha identificado la presencia de entidades legales en el mensaje."
else:
    respuesta = "No se han identificado entidades legales relevantes en el mensaje."

return respuesta

Importar las bibliotecas necesarias

import spacy # Biblioteca para procesamiento de lenguaje natural
import PyMuPDF # Biblioteca para trabajar con documentos PDF
from flask import Flask, request, jsonify # Biblioteca para crear una API web

Cargar el modelo de lenguaje en español

nlp = spacy.load("es_core_news_sm")

Crear una instancia de la aplicación Flask

app = Flask(name)

Resto del código para definir las rutas y funciones de la API web, procesamiento de texto, etc.

...

from flask import Flask, request, jsonify
import os
from werkzeug.utils import secure_filename
import PyMuPDF
import spacy

app = Flask(name)

Carga el modelo de lenguaje en español

nlp = spacy.load("es_core_news_sm")

Ruta para recibir mensajes del usuario

@app.route('/mensaje', methods=['POST'])
def recibir_mensaje():
mensaje = request.json['mensaje']

# Procesa el mensaje utilizando el modelo de lenguaje
doc = nlp(mensaje)

# Ejemplo de lógica para identificar la intención del mensaje en el contexto del derecho mexicano
respuesta = procesar_mensaje(doc)

return jsonify({'respuesta': respuesta})

def procesar_mensaje(doc):
# Ejemplo de lógica para procesar el mensaje y generar una respuesta relevante en el contexto del derecho mexicano
return "Ejemplo de respuesta relevante al derecho mexicano"

Ruta para subir documentos PDF

@app.route('/subir_pdf', methods=['POST'])
def subir_pdf():
archivo = request.files['archivo']
# Guardar el archivo en el servidor
nombre_archivo = secure_filename(archivo.filename)
archivo.save(os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], nombre_archivo))

# Procesar el documento PDF y extraer su texto
texto_extraido = extraer_texto_desde_pdf(nombre_archivo)

# Aquí iría la lógica para procesar el texto extraído del PDF, como identificación de palabras clave, resumen automático, etc.

# Ejemplo de respuesta
return jsonify({'texto_extraido': texto_extraido})

def extraer_texto_desde_pdf(nombre_archivo):
texto = ""
with open(nombre_archivo, "rb") as archivo_pdf:
documento = PyMuPDF.open(archivo_pdf)
for pagina in documento.pages:
texto += pagina.text
return texto

if name == 'main':
app.run() # Importa las bibliotecas necesarias para procesamiento de lenguaje natural
import spacy

Carga el modelo de lenguaje en español

nlp = spacy.load("es_core_news_sm")

Ruta para recibir mensajes del usuario

@app.route('/mensaje', methods=['POST'])
def recibir_mensaje():
mensaje = request.json['mensaje']

# Procesa el mensaje utilizando el modelo de lenguaje
doc = nlp(mensaje)

# Ejemplo de integración de NLP avanzado para comprender el mensaje en el contexto legal
respuesta = procesar_mensaje_avanzado(doc)

return jsonify({'respuesta': respuesta})

def procesar_mensaje_avanzado(doc):
# Ejemplo de integración de NLP avanzado para comprender el mensaje en el contexto legal
# Aquí puedes implementar análisis semántico, identificación de intenciones, etc.
# Por ejemplo, identificar entidades relevantes, como nombres de leyes, conceptos legales, etc.
entidades_legales = [ent.text for ent in doc.ents if ent.label_ == "LAW"]

if entidades_legales:
    respuesta = "Se ha identificado la presencia de entidades legales en el mensaje."
else:
    respuesta = "No se han identificado entidades legales relevantes en el mensaje."

return respuesta

[bernhardreiter]

Your issues does not seem to belong to the Vuejs template called CoPilot. Please delete it.

[Yoshigeith]

Sorry i dont know this.