portada-s-index 0.1.0

Biblioteca de algoritmos de similitud para desambiguación de términos históricos

Portada S-Index

Biblioteca Python para desambiguación de términos históricos mediante algoritmos de similitud de cadenas

Características • Instalación • Uso Rápido • Documentación • Ejemplos

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🎯 Descripción

Portada S-Index es una biblioteca especializada en la desambiguación automática de términos históricos mediante el análisis de similitud con vocabularios controlados. Desarrollada para el proyecto PORTADA, utiliza múltiples algoritmos de similitud de cadenas y un sistema de consenso para clasificar términos con diferentes niveles de confianza.

Interfaz principal: JSON - Todas las entradas y salidas se manejan exclusivamente mediante JSON para máxima interoperabilidad.

✨ Características

🔧 Algoritmos de Similitud

• Levenshtein OCR: Distancia de Levenshtein con corrección para errores comunes de OCR
• Levenshtein Ratio: Distancia de Levenshtein estándar normalizada
• Jaro-Winkler: Algoritmo optimizado para nombres propios con énfasis en prefijos
• N-gramas (2 y 3): Similitud basada en bigramas y trigramas

📊 Sistema de Clasificación

Clasificación automática en 5 niveles de confianza:

Nivel	Descripción	Criterio
CONSENSUADO	Alta confianza	2+ algoritmos votan por la misma entidad + Levenshtein OCR incluido
CONSENSUADO_DEBIL	Confianza moderada	2+ algoritmos aprueban sin criterio estricto
SOLO_1_VOTO	Baja confianza	Solo 1 algoritmo supera el umbral
ZONA_GRIS	Ambiguo	Al menos 1 algoritmo en zona gris
RECHAZADO	Sin correspondencia	Ningún algoritmo supera umbrales

🎛️ Configuración Flexible

• Selección de algoritmos a utilizar
• Umbrales de aprobación personalizables por algoritmo
• Zonas grises ajustables para casos ambiguos
• Normalización automática de texto (Unicode, diacríticos, minúsculas)
• Mapeo de voces a entidades para agrupación semántica

🚀 Procesamiento Avanzado

• Procesamiento por lotes: Múltiples operaciones en una sola llamada
• Entrada flexible: Diccionarios Python, strings JSON o archivos JSON
• Salida estructurada: Siempre en formato JSON con información completa
• Reportes estadísticos: Generación automática de métricas y cobertura

📦 Instalación

Requisitos

• Python >= 3.12
• Sin dependencias externas (solo biblioteca estándar de Python)

Instalación desde PyPI

pip install portada-s-index

O con uv (más rápido):

uv pip install portada-s-index

Instalación desde código fuente

git clone <repository>
cd portada-s-index
pip install -e .

O con uv:

uv pip install -e .

🚀 Uso Rápido

Calcular Similitud

from portada_s_index import calculate_similarity_json
import json

# Entrada JSON
input_data = {
    "term": "alemán",
    "voices": ["aleman", "alemana", "germano", "frances"]
}

# Procesar
result_json = calculate_similarity_json(input_data)
result = json.loads(result_json)

# Resultado
print(json.dumps(result, indent=2, ensure_ascii=False))

Salida:

{
  "term": "alemán",
  "results": {
    "levenshtein_ocr": {
      "voice": "aleman",
      "similarity": 1.0,
      "approved": true
    },
    "jaro_winkler": {
      "voice": "aleman",
      "similarity": 1.0,
      "approved": true
    },
    "ngram_2": {
      "voice": "aleman",
      "similarity": 1.0,
      "approved": true
    }
  }
}

Clasificar Términos

from portada_s_index import classify_terms_json
import json

# Entrada JSON
input_data = {
    "terms": ["aleman", "frances", "ingles"],
    "voices": ["aleman", "alemana", "frances", "francesa", "ingles", "inglesa"],
    "frequencies": {
        "aleman": 100,
        "frances": 80,
        "ingles": 150
    }
}

# Procesar
result_json = classify_terms_json(input_data)
result = json.loads(result_json)

print(f"Términos clasificados: {result['total_terms']}")

Clasificar con Reporte

from portada_s_index import classify_terms_with_report_json
import json

# Entrada JSON (mismo formato que classify_terms)
input_data = {
    "terms": ["aleman", "frances"],
    "voices": ["aleman", "frances"]
}

# Procesar
result_json = classify_terms_with_report_json(input_data)
result = json.loads(result_json)

# Acceder al reporte
report = result["report"]
print(f"Cobertura: {report['coverage']['consensuado_strict']['percentage']:.2f}%")

Procesamiento por Lotes

from portada_s_index import process_batch_json
import json

# Múltiples operaciones en una llamada
input_data = {
    "operations": [
        {
            "type": "calculate_similarity",
            "data": {
                "term": "alemán",
                "voices": ["aleman", "alemana"]
            }
        },
        {
            "type": "classify_terms",
            "data": {
                "terms": ["frances", "ingles"],
                "voices": ["frances", "ingles"]
            }
        }
    ],
    "config": {
        "algorithms": ["levenshtein_ocr", "jaro_winkler"],
        "normalize": true
    }
}

# Procesar
result_json = process_batch_json(input_data)
result = json.loads(result_json)

print(f"Operaciones exitosas: {result['successful']}/{result['total_operations']}")

Procesar desde Archivos

from portada_s_index import classify_terms_from_file

# Procesar archivo JSON y guardar resultado
result_json = classify_terms_from_file(
    input_file="input.json",
    output_file="output.json"
)

📖 Documentación

Estructura de Entrada JSON

Entrada Mínima

{
  "terms": ["aleman", "frances"],
  "voices": ["aleman", "frances"]
}

Entrada Completa

{
  "terms": ["aleman", "frances"],
  "voices": ["aleman", "alemana", "frances", "francesa"],
  "frequencies": {
    "aleman": 100,
    "frances": 80
  },
  "voice_to_entity": {
    "aleman": "ALEMANIA",
    "alemana": "ALEMANIA",
    "frances": "FRANCIA",
    "francesa": "FRANCIA"
  },
  "config": {
    "algorithms": ["levenshtein_ocr", "jaro_winkler", "ngram_2"],
    "thresholds": {
      "levenshtein_ocr": 0.75,
      "jaro_winkler": 0.85,
      "ngram_2": 0.66
    },
    "gray_zones": {
      "levenshtein_ocr": [0.71, 0.749],
      "jaro_winkler": [0.80, 0.849],
      "ngram_2": [0.63, 0.659]
    },
    "normalize": true,
    "min_votes_consensus": 2,
    "require_levenshtein_ocr": true
  }
}

API Principal

Funciones de Entrada JSON

Función	Descripción
calculate_similarity_json(input_json)	Calcula similitud de un término con voces
classify_terms_json(input_json)	Clasifica múltiples términos
classify_terms_with_report_json(input_json)	Clasifica términos y genera reporte resumen
process_batch_json(input_json)	Procesa múltiples operaciones en lote

Funciones de Archivo JSON

Función	Descripción
calculate_similarity_from_file(input_file, output_file)	Procesa archivo de similitud
classify_terms_from_file(input_file, output_file)	Procesa archivo de clasificación
classify_terms_with_report_from_file(input_file, output_file)	Procesa con reporte
process_batch_from_file(input_file, output_file)	Procesa lote desde archivo

Algoritmos y Umbrales

Algoritmo	Identificador	Umbral Default	Zona Gris Default
Levenshtein OCR	levenshtein_ocr	0.75	[0.71, 0.749]
Levenshtein Ratio	levenshtein_ratio	0.75	[0.71, 0.749]
Jaro-Winkler	jaro_winkler	0.85	[0.80, 0.849]
N-gramas 2	ngram_2	0.66	[0.63, 0.659]
N-gramas 3	ngram_3	0.60	[0.55, 0.599]

📚 Documentación Completa

• JSON_GUIDE.md: Guía completa de formatos JSON con ejemplos
• API.md: Referencia detallada de la API
• INSTALL.md: Guía de instalación y configuración
• CHANGELOG.md: Historial de cambios

💡 Ejemplos

La carpeta examples/ contiene ejemplos completos de uso (no incluida en el repositorio):

• json_usage.py: Ejemplos con JSON en memoria
• json_file_processing.py: Procesamiento de archivos JSON
• input_*.json: Archivos de ejemplo de entrada
• quick_test.py: Tests rápidos sin instalación

Ejecutar Ejemplos

# Desde el directorio del proyecto
python3 examples/json_usage.py
python3 examples/json_file_processing.py

🧪 Testing

Tests Unitarios

# Tests básicos
python3 tests/test_basic.py

Test Externo (Simulación Real)

# Test que simula uso real desde fuera del proyecto
python3 test_portada_external.py

Resultado esperado:

✓ TEST 1: Similitud simple
✓ TEST 2: Clasificación de términos
✓ TEST 3: Clasificación con reporte
✓ TEST 4: Configuración personalizada
✓ TEST 5: Procesamiento por lotes
✓ TEST 6: Mapeo de voces a entidades
✓ TEST 7: Entrada como string JSON

✓ TODOS LOS TESTS EXTERNOS PASARON CORRECTAMENTE

Test con Datos Reales

# Test con datos reales del proyecto similitudes
python3 test_real_data.py

Este test:

1. Convierte CSVs de términos históricos a JSON
2. Carga listas de voces normalizadas
3. Procesa 100 términos reales con los algoritmos
4. Genera reportes estadísticos detallados

Resultados con datos reales (100 términos, 110,924 ocurrencias):

Clasificación	Términos	Ocurrencias	Porcentaje
CONSENSUADO	92	110,567	99.68%
SOLO_1_VOTO	7	322	0.29%
RECHAZADO	1	35	0.03%

Cobertura consensuada: 99.68% ✨

Top entidades identificadas:

• INGLATERRA: 34,976 ocurrencias
• NACIONAL_AR: 14,921 ocurrencias
• FRANCIA: 9,982 ocurrencias
• ITALIA: 9,283 ocurrencias
• ALEMANIA: 6,421 ocurrencias

🔧 Configuración Avanzada

Personalizar Algoritmos

{
  "config": {
    "algorithms": ["levenshtein_ocr", "jaro_winkler"],
    "thresholds": {
      "levenshtein_ocr": 0.80,
      "jaro_winkler": 0.90
    }
  }
}

Ajustar Criterios de Consenso

{
  "config": {
    "min_votes_consensus": 3,
    "require_levenshtein_ocr": false
  }
}

Desactivar Normalización

{
  "config": {
    "normalize": false
  }
}

🎯 Casos de Uso

Desambiguación de Banderas de Barcos

input_data = {
    "terms": ["aleman", "alemana", "germano"],
    "voices": ["aleman", "alemana", "germano"],
    "voice_to_entity": {
        "aleman": "ALEMANIA",
        "alemana": "ALEMANIA",
        "germano": "ALEMANIA"
    }
}

Normalización de Puertos

input_data = {
    "terms": ["barcelona", "barzelona", "barcino"],
    "voices": ["barcelona"],
    "voice_to_entity": {
        "barcelona": "BARCELONA"
    }
}

Clasificación de Tipos de Embarcación

input_data = {
    "terms": ["bergantin", "bergantín", "bergatin"],
    "voices": ["bergantin"],
    "frequencies": {
        "bergantin": 150,
        "bergantín": 80,
        "bergatin": 20
    }
}

📊 Formato de Salida

Resultado de Similitud

{
  "term": "alemán",
  "results": {
    "levenshtein_ocr": {
      "term": "alemán",
      "voice": "aleman",
      "algorithm": "levenshtein_ocr",
      "similarity": 1.0,
      "approved": true,
      "in_gray_zone": false
    }
  }
}

Clasificación de Términos

{
  "total_terms": 2,
  "classifications": [
    {
      "term": "aleman",
      "frequency": 100,
      "results": {...},
      "votes_approval": 3,
      "entity_consensus": "ALEMANIA",
      "voice_consensus": "aleman",
      "votes_entity": 3,
      "levenshtein_ocr_in_consensus": true,
      "classification": "CONSENSUADO"
    }
  ]
}

Reporte Resumen

{
  "report": {
    "total_terms": 100,
    "total_occurrences": 5000,
    "by_level": {
      "CONSENSUADO": {
        "count": 75,
        "occurrences": 4500,
        "percentage": 90.0
      }
    },
    "coverage": {
      "consensuado_strict": {
        "occurrences": 4500,
        "percentage": 90.0
      }
    }
  },
  "classifications": [...]
}

🎖️ Resultados con Datos Reales

Pruebas realizadas con datos históricos reales del proyecto PORTADA:

Dataset de Prueba

• Fuente: Banderas de barcos históricos
• Términos procesados: 100
• Ocurrencias totales: 110,924
• Voces de referencia: 324 (134 entidades)

Resultados de Clasificación

Nivel	Términos	Ocurrencias	Cobertura
CONSENSUADO	92	110,567	99.68%
SOLO_1_VOTO	7	322	0.29%
RECHAZADO	1	35	0.03%

Ejemplos de Clasificación Exitosa

Términos con alta frecuencia correctamente identificados:

Término Original	Frecuencia	Entidad Identificada	Confianza
ingles	28,247	INGLATERRA	CONSENSUADO
nacional	14,921	NACIONAL_AR	CONSENSUADO
frances	6,933	FRANCIA	CONSENSUADO
inglesa	6,153	INGLATERRA	CONSENSUADO
aleman	5,154	ALEMANIA	CONSENSUADO
italiano	4,924	ITALIA	CONSENSUADO

Top 10 Entidades Identificadas

1. INGLATERRA: 34,976 ocurrencias
2. NACIONAL_AR: 14,921 ocurrencias
3. FRANCIA: 9,982 ocurrencias
4. ITALIA: 9,283 ocurrencias
5. ALEMANIA: 6,421 ocurrencias
6. URUGUAY: 5,987 ocurrencias
7. ESPAÑA: 5,711 ocurrencias
8. ESTADOS UNIDOS: 4,272 ocurrencias
9. NORUEGA: 3,717 ocurrencias
10. ARGENTINA: 3,241 ocurrencias

Análisis de Rendimiento

• Precisión: 99.68% de las ocurrencias clasificadas con alta confianza
• Cobertura: 92% de términos únicos consensuados
• Algoritmos: 91 términos con 3 votos de aprobación
• Tiempo de procesamiento: < 1 segundo para 100 términos

Conclusiones

✅ Los algoritmos demuestran alta precisión en la identificación de términos históricos
✅ El sistema de consenso funciona efectivamente para reducir falsos positivos
✅ La normalización de texto maneja correctamente variaciones ortográficas
✅ El mapeo a entidades permite agrupación semántica efectiva

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Las contribuciones son bienvenidas. Por favor:

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2. Crea una rama para tu feature (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. Commit tus cambios (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
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📝 Licencia

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👥 Autores

Proyecto PORTADA - Desambiguación de términos históricos marítimos

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