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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:

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?

Sube un archivo .txt con tu código del lenguaje de robot
El sistema analizará el código y detectará errores
Se mostrarán los errores semánticos, sugerencias y anotaciones
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 Check out the configuration reference at https://huggingface.co/docs/hub/spaces-config-reference