Spaces:
Sleeping
Sleeping
File size: 15,573 Bytes
57cf043 |
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 121 122 123 124 125 126 127 128 129 130 131 132 133 134 135 136 137 138 139 140 141 142 143 144 145 146 147 148 149 150 151 152 153 154 155 156 157 158 159 160 161 162 163 164 165 166 167 168 169 170 171 172 173 174 175 176 177 178 179 180 181 182 183 184 185 186 187 188 189 190 191 192 193 194 195 196 197 198 199 200 201 202 203 204 205 206 207 208 209 210 211 212 213 214 215 216 217 218 219 220 221 222 223 224 225 226 227 228 229 230 231 232 233 234 235 236 237 238 239 240 241 242 243 244 245 246 247 248 249 250 251 252 253 254 255 256 257 258 259 260 261 262 263 264 265 266 267 268 269 270 271 272 273 274 275 276 277 278 279 280 281 282 283 284 285 286 287 288 289 290 291 292 293 294 295 296 297 298 299 300 301 302 303 304 305 306 307 308 309 310 311 312 313 314 315 316 317 318 319 320 321 322 323 324 325 326 327 328 329 330 331 332 333 334 335 336 337 338 339 340 341 342 343 344 345 346 347 348 349 350 351 352 353 354 355 356 357 358 359 360 361 362 363 364 365 366 |
import json
import logging
from collections import defaultdict
from pathlib import Path
from typing import Callable
import numpy as np
from components.embedding_extraction import EmbeddingExtractor
from components.parser.abbreviations.abbreviation import Abbreviation
from components.parser.abbreviations.structures import AbbreviationsCollection
from components.parser.features.dataset_creator import DatasetCreator
from components.parser.features.documents_dataset import DatasetRow, DocumentsDataset
from components.parser.features.hierarchy_parser import Hierarchy, HierarchyParser
from components.parser.paths import DatasetPaths
from components.parser.xml import ParsedXMLs, XMLParser
from components.parser.xml.constants import ACTUAL_STATUSES
logger = logging.getLogger(__name__)
class DatasetCreationPipeline:
"""
Пайплайн для обработки XML файлов со следующими шагами:
1. Парсинг XML файлов из директории
2. Извлечение аббревиатур из распаршенного контента
3. Применение аббревиатур к текстовому и табличному контенту
4. Обработка контента с помощью HierarchyParser
5. Создание и сохранение финального датасета
"""
def __init__(
self,
dataset_id: int,
prepared_abbreviations: list[Abbreviation],
document_ids: list[int],
document_formats: list[str],
datasets_path: Path,
documents_path: Path,
vectorizer: EmbeddingExtractor | None = None,
save_intermediate_files: bool = False,
old_dataset_id: int | None = None,
) -> None:
"""
Инициализация пайплайна.
Args:
dataset_id: Идентификатор датасета
vectorizer: Векторизатор для создания эмбеддингов
prepared_abbreviations: Датафрейм с аббревиатурами, извлечёнными ранее
xml_ids: Список идентификаторов XML файлов
save_intermediate_files: Флаг, указывающий, нужно ли сохранять промежуточные файлы
old_dataset: Старый датасет, если он есть
"""
self.datasets_path = datasets_path
self.documents_path = documents_path
self.dataset_id = dataset_id
self.paths = DatasetPaths(
self.datasets_path / str(dataset_id), save_intermediate_files
)
self.document_ids = document_ids
self.document_formats = document_formats
self.prepared_abbreviations = self._group_abbreviations(prepared_abbreviations)
self.dataset_creator = DatasetCreator()
self.vectorizer = vectorizer
self.xml_parser = XMLParser()
self.hierarchy_parser = HierarchyParser()
self.abbreviations: AbbreviationsCollection | None = None
self.info: ParsedXMLs | None = None
self.dataset: DocumentsDataset | None = None
self.old_paths = (
DatasetPaths(
self.datasets_path / str(old_dataset_id),
save_intermediate_files,
)
if old_dataset_id
else None
)
logger.info(f'DatasetCreationPipeline initialized for {dataset_id}')
def run(
self,
progress_callback: Callable[[int, int], None] | None = None,
) -> DocumentsDataset:
"""
Выполнение полного пайплайна обработки.
Args:
progress_callback: Функция, которая будет вызываться при каждом шаге векторизации.
Принимает два аргумента: current и total.
current - текущий шаг векторизации.
total - общее количество шагов векторизации.
Returns:
DocumentsDataset: Векторизованный датасет.
"""
logger.info(f'Running pipeline for {self.dataset_id}')
# Создание выходной директории
Path(self.paths.root_path).mkdir(parents=True, exist_ok=True)
logger.info('Folder created')
logger.info('Processing XML files...')
# Парсинг XML файлов
parsed_xmls = self.process_xml_files()
logger.info('XML files processed')
logger.info('Saving XML info...')
self.info = [xml.only_info() for xml in parsed_xmls.xmls]
parsed_xmls.to_pandas().to_csv(
self.paths.xml_info,
index=False,
)
logger.info('XML info saved')
logger.info('Saving txt files...')
# Сохранение промежуточных txt файлов
if self.paths.save_intermediate_files:
self._save_txt_files(parsed_xmls)
logger.info('Txt files saved')
logger.info('Processing abbreviations...')
# Обработка аббревиатур
self.abbreviations = self.process_abbreviations(parsed_xmls)
logger.info('Abbreviations processed')
logger.info('Saving abbreviations...')
AbbreviationsCollection(self.abbreviations).to_pandas().to_csv(
self.paths.abbreviations,
index=False,
)
logger.info('Abbreviations saved')
logger.info('Saving txt files with abbreviations...')
# Сохранение промежуточных txt файлов с применением аббревиатур
if self.paths.save_intermediate_files:
self._save_txt_files(parsed_xmls)
logger.info('Txt files with abbreviations saved')
logger.info('Extracting hierarchies...')
hierarchies = self._extract_hierarchies(parsed_xmls)
logger.info('Hierarchies extracted')
logger.info('Saving hierarchies...')
if self.paths.save_intermediate_files:
self._save_hierarchies(hierarchies)
logger.info('Hierarchies saved')
logger.info('Creating dataset...')
dataset = self.create_dataset(parsed_xmls, hierarchies)
if self.vectorizer:
logger.info('Vectorizing dataset...')
dataset.vectorize_with(
self.vectorizer,
progress_callback=progress_callback,
)
logger.info('Dataset vectorized')
logger.info('Saving dataset...')
dataset.to_pickle(self.paths.dataset)
logger.info('Dataset saved')
return dataset
def process_xml_files(self) -> ParsedXMLs:
"""
Парсинг XML файлов из указанной директории.
Возвращает:
ParsedXMLs: Структура с данными из всех XML файлов
"""
parsed_xmls = []
for document_id, document_format in zip(
self.document_ids, self.document_formats
):
parsed_xml = XMLParser.parse(
self.documents_path / f'{document_id}.{document_format}',
include_content=True,
)
if ('состав' in parsed_xml.name.lower()) or (
'составы' in parsed_xml.name.lower()
):
continue
if parsed_xml.status not in ACTUAL_STATUSES:
continue
parsed_xml.id = document_id
parsed_xmls.append(parsed_xml)
return ParsedXMLs(parsed_xmls)
def process_abbreviations(
self,
parsed_xmls: ParsedXMLs,
) -> list[Abbreviation]:
"""
Обработка и применение аббревиатур к контенту документов.
Теперь аббревиатуры уже извлечены во время парсинга, этот метод:
1. Устанавливает document_id для извлеченных аббревиатур
2. Применяет только документно-специфичные аббревиатуры к соответствующим документам
3. Объединяет все аббревиатуры (извлеченные и предварительно подготовленные) для возврата
Args:
parsed_xmls: Структура с данными из всех XML файлов
Returns:
list[Abbreviation]: Список всех аббревиатур для датасета
"""
all_abbreviations = {}
# Итерируем по документам
for xml in parsed_xmls.xmls:
# Устанавливаем document_id для извлеченных аббревиатур, если они есть
doc_specific_abbreviations = []
if xml.abbreviations:
for abbreviation in xml.abbreviations:
abbreviation.document_id = xml.id
doc_specific_abbreviations = xml.abbreviations
# Применяем только аббревиатуры, извлеченные из этого документа
if doc_specific_abbreviations:
# Если есть аббревиатуры из документа, применяем их
xml.apply_abbreviations(doc_specific_abbreviations)
# Получаем подготовленные аббревиатуры для текущего документа
prepared_abbr = self.prepared_abbreviations.get(xml.id, [])
# Объединяем все аббревиатуры для возврата (не для применения)
combined_abbr = (doc_specific_abbreviations or []) + prepared_abbr
# Сохраняем объединенный список в document.abbreviations и в общем словаре
if combined_abbr:
xml.abbreviations = combined_abbr
all_abbreviations[xml.id] = combined_abbr
return self._ungroup_abbreviations(all_abbreviations)
def _get_already_parsed_xmls(
self,
) -> tuple[list[int], list[DatasetRow], list[np.ndarray]]:
if self.old_paths:
self.old_dataset = DocumentsDataset.from_pickle(self.old_paths.dataset)
ids = set([int(row.DocNumber) for row in self.old_dataset.rows])
ids = ids.intersection(self.xml_ids)
rows = [row for row in self.old_dataset.rows if row.DocNumber in ids]
embs = [
emb
for row, emb in zip(rows, self.old_dataset.vectors)
if row.DocNumber in ids
]
return ids, rows, embs
return [], [], []
def _extract_hierarchies(
self,
parsed_xmls: ParsedXMLs,
) -> dict[int, tuple[Hierarchy, Hierarchy]]:
"""
Извлечение иерархических структур из текстового и табличного контента.
Args:
parsed_xmls: Структура с данными из всех XML файлов
Returns:
dict[int, tuple[Hierarchy, Hierarchy]]: Словарь иерархических структур для каждого документа
"""
hierarchies = {}
for xml in parsed_xmls.xmls:
doc_id = xml.id
# Обработка текстового контента
if xml.text:
text_lines = xml.text.to_text().split('\n')
self.hierarchy_parser.parse(text_lines, doc_id, '')
text_hierarchy = self.hierarchy_parser.hierarchy()
else:
text_hierarchy = {}
# Обработка табличного контента
if xml.tables:
table_lines = xml.tables.to_text().split('\n')
self.hierarchy_parser.parse_table(table_lines, doc_id)
table_hierarchy = self.hierarchy_parser.hierarchy()
else:
table_hierarchy = {}
hierarchies[doc_id] = (text_hierarchy, table_hierarchy)
return hierarchies
def create_dataset(
self,
parsed_xmls: ParsedXMLs,
hierarchies: dict[int, tuple[Hierarchy, Hierarchy]],
) -> DocumentsDataset:
"""
Создание финального датасета с векторизацией.
Args:
parsed_xmls: Структура с данными из всех XML файлов
hierarchies: Словарь с иерархической структурой документов
Returns:
DocumentsDataset: Датасет с векторизованными текстами
"""
xmls = {xml.id: xml for xml in parsed_xmls.xmls}
self.dataset = self.dataset_creator.create_dataset(xmls, hierarchies)
return self.dataset
def _group_abbreviations(
self,
abbreviations: list[Abbreviation],
) -> dict[int, list[Abbreviation]]:
"""
Преобразует список аббревиатур в словарь, где ключи - идентификаторы документов, а значения - списки аббревиатур.
"""
doc_to_abbreviations = defaultdict(list)
for abbreviation in abbreviations:
doc_to_abbreviations[abbreviation.document_id].append(abbreviation)
return doc_to_abbreviations
def _ungroup_abbreviations(
self, abbreviations: dict[int, list[Abbreviation]]
) -> list[Abbreviation]:
"""
Преобразует словарь аббревиатур в список аббревиатур.
"""
return sum(abbreviations.values(), [])
def _save_txt_files(self, parsed_xmls: ParsedXMLs) -> None:
"""
Сохранение текстового и табличного контента в текстовые файлы.
"""
self.paths.txt_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
for xml in parsed_xmls.xmls:
with open(self.paths.txt_path / f'{xml.id}.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(xml.text.to_text())
if xml.tables:
with open(self.paths.txt_path / f'{xml.id}_table.txt', 'w', encoding='utf-8') as f:
f.write(xml.tables.to_text())
def _save_hierarchies(
self,
hierarchies: dict[int, tuple[Hierarchy, Hierarchy]],
) -> None:
"""
Сохранение иерархий в JSON файлы.
"""
self.paths.jsons_path.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
for doc_id, (text_hierarchy, table_hierarchy) in hierarchies.items():
if text_hierarchy:
with open(self.paths.jsons_path / f'{doc_id}.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(text_hierarchy, f)
if table_hierarchy:
with open(self.paths.jsons_path / f'{doc_id}_table.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(table_hierarchy, f)
|