"""
🔒 Turkish PII Detector - Inference Script
Türkçe PII Tespit Modeli Kullanım Örneği

Bu script, turkish-pii-detector modelinin nasıl kullanılacağını gösterir.
"""

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForTokenClassification
from transformers import pipeline
import torch

def load_pii_detector(model_name: str = "username/turkish-pii-detector"):
    """
    PII tespit modelini yükler
    
    Args:
        model_name: Hugging Face model adı veya yerel yol
    
    Returns:
        NER pipeline
    """
    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
    model = AutoModelForTokenClassification.from_pretrained(model_name)
    
    pii_detector = pipeline(
        "ner",
        model=model,
        tokenizer=tokenizer,
        aggregation_strategy="simple",
        device=0 if torch.cuda.is_available() else -1
    )
    
    return pii_detector

def detect_pii(text: str, detector) -> list:
    """
    Metinde PII tespiti yapar
    
    Args:
        text: Analiz edilecek metin
        detector: NER pipeline
    
    Returns:
        Tespit edilen PII listesi
    """
    results = detector(text)
    
    # Sonuçları düzenle
    pii_list = []
    for entity in results:
        pii_list.append({
            "type": entity["entity_group"],
            "text": entity["word"],
            "score": round(entity["score"], 4),
            "start": entity["start"],
            "end": entity["end"]
        })
    
    return pii_list

def mask_pii(text: str, pii_list: list) -> str:
    """
    Tespit edilen PII'leri maskeler
    
    Args:
        text: Orijinal metin
        pii_list: PII listesi
    
    Returns:
        Maskelenmiş metin
    """
    masked_text = text
    
    # Sondan başa doğru maskele
    for pii in sorted(pii_list, key=lambda x: x["start"], reverse=True):
        mask = f"[{pii['type']}]"
        masked_text = masked_text[:pii["start"]] + mask + masked_text[pii["end"]:]
    
    return masked_text

def analyze_document(text: str, detector, confidence_threshold: float = 0.7) -> dict:
    """
    Belge analizi yapar
    
    Args:
        text: Analiz edilecek belge
        detector: NER pipeline
        confidence_threshold: Minimum güven eşiği
    
    Returns:
        Analiz sonuçları
    """
    all_pii = detect_pii(text, detector)
    
    # Güven eşiğine göre filtrele
    filtered_pii = [p for p in all_pii if p["score"] >= confidence_threshold]
    
    # İstatistikler
    pii_by_type = {}
    for pii in filtered_pii:
        pii_type = pii["type"]
        if pii_type not in pii_by_type:
            pii_by_type[pii_type] = []
        pii_by_type[pii_type].append(pii["text"])
    
    return {
        "original_text": text,
        "masked_text": mask_pii(text, filtered_pii),
        "pii_found": filtered_pii,
        "pii_count": len(filtered_pii),
        "pii_by_type": pii_by_type,
        "has_pii": len(filtered_pii) > 0,
        "confidence_threshold": confidence_threshold
    }

# Örnek kullanım
if __name__ == "__main__":
    # Örnek metinler
    test_texts = [
        "Merhaba, ben Ahmet Yılmaz. Bana ahmet.yilmaz@email.com adresinden ulaşabilirsiniz.",
        "Müşteri TC: 12345678901, telefon: 0532 123 45 67",
        "IBAN: TR33 0006 1005 1978 6457 8413 26 hesabına havale yapılmıştır.",
        "Bugün hava çok güzel, parkta yürüyüş yapmak istiyorum.",
        "Dr. Fatma Demir, İstanbul Üniversitesi'nde görev yapmaktadır."
    ]
    
    print("=" * 60)
    print("🔒 Türkçe PII Tespit Modeli Demo")
    print("=" * 60)
    
    # NOT: Gerçek kullanımda model adını güncelleyin
    # detector = load_pii_detector("username/turkish-pii-detector")
    
    # Demo için simülasyon
    print("\n⚠️  Demo modu: Gerçek model yüklenmedi")
    print("    Gerçek kullanım için model adını güncelleyin\n")
    
    for i, text in enumerate(test_texts, 1):
        print(f"\n📝 Metin {i}:")
        print(f"   {text}")
        print("-" * 40)
        
        # Simüle edilmiş sonuçlar
        if "Ahmet" in text or "TC:" in text or "IBAN" in text or "Fatma" in text:
            print("   🔴 PII tespit edildi!")
        else:
            print("   ✅ PII bulunamadı")
    
    print("\n" + "=" * 60)
    print("Demo tamamlandı!")
    print("=" * 60)