#!/usr/bin/env python3
"""콘텐츠 요소(메타데이터) 추출 F1 평가 — 계획서 성능지표 No.3.

데이터(요소 정답 라벨)가 들어오면 즉시 측정할 수 있도록 평가환경을 선구축한다.

입력 형식 (JSONL, 한 줄당 한 건):
    {"text": "원문 ...", "characters": ["홍길동"], "motifs": ["복수"],
     "keywords": ["활빈당"], "genre": "역사"}

동작:
  - 현 추출기(RuleExtractor / OpenAIExtractor)로 text 에서 요소 예측
  - 정답 라벨과 집합 단위 F1 (요소 유형별 + 마이크로 평균)
  - 정답셋 없으면 내장 dry-run 샘플로 파이프라인 검증
  - --klue 옵션: KLUE NER 공개 데이터(PS 태그)로 인물 추출 F1 평가 (datasets 필요)

사용:
    python -m scripts.eval_metadata_f1                       # dry-run
    python -m scripts.eval_metadata_f1 data/eval/meta.jsonl  # 정답셋 평가
    python -m scripts.eval_metadata_f1 --klue --limit 500    # KLUE NER 평가
"""
from __future__ import annotations

import argparse
import json
import sys
from pathlib import Path

sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parent.parent))

from app.engine.extractor import get_extractor  # noqa: E402
from app.engine.metadata_eval import evaluate_extraction  # noqa: E402

_DRY_RUN = [
    {
        "text": "홍길동은 활빈당을 만들어 탐관오리의 재물을 빼앗아 백성에게 나누어 주었다. 복수를 꿈꿨다.",
        "characters": ["홍길동"], "motifs": ["복수"],
        "keywords": ["활빈당", "탐관오리", "재물", "백성"], "genre": "역사",
    },
    {
        "text": "어린왕자는 별을 떠나 여행하며 여우를 만나 우정을 배웠다.",
        "characters": ["어린왕자", "여우"], "motifs": ["여행", "우정"],
        "keywords": ["별", "여우"], "genre": "에세이",
    },
]


def _load(path: str | None) -> tuple[list[dict], bool]:
    if path is None:
        return _DRY_RUN, True
    p = Path(path)
    if not p.exists():
        print(f"[warn] 파일 없음: {path} → 내장 dry-run 샘플로 진행", file=sys.stderr)
        return _DRY_RUN, True
    rows = [json.loads(line) for line in p.read_text(encoding="utf-8").splitlines() if line.strip()]
    return rows, False


def _load_klue(limit: int) -> tuple[list[dict], bool]:
    """KLUE NER 공개 데이터 → 인물(PS) 정답으로 변환. datasets 미설치 시 dry-run."""
    try:
        from datasets import load_dataset
    except Exception:
        print("[warn] `datasets` 미설치 → `pip install datasets` 후 --klue 사용 가능. dry-run 진행.",
              file=sys.stderr)
        return _DRY_RUN, True
    ds = load_dataset("klue", "ner", split=f"validation[:{limit}]")
    rows: list[dict] = []
    for ex in ds:
        tokens, tags = ex["tokens"], ex["ner_tags"]
        names = ex["ner_tags"]  # placeholder; 실제 PS 추출은 라벨맵 기반
        text = "".join(tokens)
        # BIO → PS 엔티티 복원 (라벨 스킴은 데이터셋 버전에 맞춰 조정)
        persons, cur = [], ""
        label_names = ds.features["ner_tags"].feature.names
        for tok, tag in zip(tokens, tags):
            name = label_names[tag]
            if name.endswith("PS") and name.startswith("B"):
                if cur:
                    persons.append(cur)
                cur = tok
            elif name.endswith("PS") and name.startswith("I"):
                cur += tok
            else:
                if cur:
                    persons.append(cur)
                cur = ""
        if cur:
            persons.append(cur)
        rows.append({"text": text, "characters": persons, "motifs": [], "keywords": [], "genre": None})
    return rows, False


def main() -> None:
    ap = argparse.ArgumentParser(description="메타데이터 추출 F1 평가 (성능지표 No.3)")
    ap.add_argument("dataset", nargs="?", default=None, help="JSONL 정답셋 (없으면 dry-run)")
    ap.add_argument("--klue", action="store_true", help="KLUE NER 공개 데이터로 인물 F1 평가")
    ap.add_argument("--limit", type=int, default=200, help="KLUE 평가 샘플 수")
    args = ap.parse_args()

    if args.klue:
        rows, is_dry = _load_klue(args.limit)
    else:
        rows, is_dry = _load(args.dataset)

    extractor = get_extractor()
    predictions = []
    for row in rows:
        elem = extractor.extract(row.get("text", ""))
        predictions.append({
            "characters": elem.characters, "motifs": elem.motifs,
            "keywords": elem.keywords, "genre": elem.genre,
        })

    scores = evaluate_extraction(predictions, rows)

    src = "DRY-RUN (내장 샘플)" if is_dry else ("KLUE NER" if args.klue else f"{args.dataset}")
    print(f"\n=== 메타데이터 추출 F1 — {src} ({len(rows)}건) ===")
    print(f"{'field':<14}{'precision':>12}{'recall':>12}{'f1':>12}")
    for field in ("characters", "motifs", "keywords", "micro_avg"):
        s = scores[field]
        print(f"{field:<14}{s['precision']:>12.4f}{s['recall']:>12.4f}{s['f1']:>12.4f}")
    ga = scores["genre_accuracy"]
    if ga["total"]:
        print(f"\n장르 정확도: {ga['accuracy']:.4f} ({ga['correct']}/{ga['total']})")

    micro_f1 = scores["micro_avg"]["f1"]
    status = "달성" if micro_f1 >= 0.83 else "미달"
    print(f"\n목표(No.3) F1 0.83 대비 마이크로 F1 = {micro_f1:.4f} → {status}")
    if is_dry:
        print("\n※ dry-run 수치. 컴북스 요소 정답 라벨 / KLUE NER 수령 후 정식 측정.")
        print("   현 추출기는 룰 기반 폴백 → 1단계 sLLM(KLUE NER 파인튜닝) 교체 시 향상 예정.")


if __name__ == "__main__":
    main()