# -*- coding: utf-8 -*-
from nltk.corpus import stopwords 
from nltk.tokenize import word_tokenize 
import pandas

# Arabic Stop words
arastopword = stopwords.words('arabic')  

names = ['aya']
data = pandas.read_csv('data/qr_with/quran.txt',  names=names)
print("All Ayat: ", len(data ))
print(data)

# Enter terms
Searchfor = 'هارون وزير فرعون'

# similarity degree
simdegree = 0.2

Result = [] 
def findsimilarity(X, Y):
    # tokenization 
    X_list = word_tokenize(X)  
    Y_list = word_tokenize(Y) 
      
    # sw contains the list of stopwords 
    #sw = stopwords.words('arabic')  
    l1 =[];l2 =[] 
      
    # remove stop words from string 
    X_set = {w for w in X_list if not w in arastopword}  
    Y_set = {w for w in Y_list if not w in arastopword} 
      
    # form a set containing keywords of both strings  
    rvector = X_set.union(Y_set)  
    for w in rvector: 
        #print(w)
        if w in X_set: l1.append(1) # create a vector 
        else: l1.append(0) 
        if w in Y_set: l2.append(1) 
        else: l2.append(0) 
    c = 0

  
    # cosine formula  
    for i in range(len(rvector)): 
        c+= l1[i]*l2[i] 
    cosine = c / float((sum(l1)*sum(l2))**0.5) 
    
    #print("similarity: "  , cosine) 

    if cosine > simdegree:      
        Result.append([Y, round(cosine, 4)])

for d in data['aya']:
    findsimilarity(Searchfor, d)

def takeSecond(elem):
    return elem[1]

# sort the result
Result.sort(key=takeSecond)

# print the final result
for j in Result:
    print(j[0])
    print(j[1])
    print('')
    

وأضل فرعون قومه وما هدى
0.25

قال فرعون وما رب العالمين
0.25

فأرسل فرعون في المدائن حاشرين
0.25

من فرعون إنه كان عاليا من المسرفين
0.25

اذهب إلى فرعون إنه طغى
0.2887

اذهبا إلى فرعون إنه طغى
0.2887

قوم فرعون ألا يتقون
0.2887

اذهب إلى فرعون إنه طغى
0.2887

هارون أخي
0.3536

فرعون وثمود
0.3536