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)