From 42ef68ab95c47f37e72a1481d4c5284e4d36572f Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: complexluise Date: Mon, 28 Oct 2024 22:13:02 -0500 Subject: [PATCH 1/5] =?UTF-8?q?=F0=9F=93=9D=20feat:=20add=20.gitignore=20f?= =?UTF-8?q?ile=20to=20ignore=20certain=20directories?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- .gitignore | 2 ++ 1 file changed, 2 insertions(+) create mode 100644 .gitignore diff --git a/.gitignore b/.gitignore new file mode 100644 index 0000000..6d1f126 --- /dev/null +++ b/.gitignore @@ -0,0 +1,2 @@ +/modelos/* +/.idea/* From d9b9da9d7566b4c56a5a10457b20dbbee5b31582 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: complexluise Date: Mon, 28 Oct 2024 22:37:09 -0500 Subject: [PATCH 2/5] =?UTF-8?q?=F0=9F=9A=80=20feat:=20Add=20topic=20networ?= =?UTF-8?q?k=20analysis=20command=20#4?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit Added a new command to the CLI that allows for the generation of a thematic network based on the similarity of bibliographic topics. The command includes options for specifying the similarity threshold, the embedding model to use, and the output path for the generated GraphML file. Additionally, the command displays statistics of the generated network. Also, refactored the 'limpiar_koha' command for improved CLI grouping. --- bibloclean/cli.py | 69 +++++++++++++++++++++++++++--- bibloclean/modelamiento_topicos.py | 35 +++++++++++++++ 2 files changed, 97 insertions(+), 7 deletions(-) diff --git a/bibloclean/cli.py b/bibloclean/cli.py index 6dd070f..71d1acb 100644 --- a/bibloclean/cli.py +++ b/bibloclean/cli.py @@ -2,9 +2,14 @@ import logging from pathlib import Path from bibloclean.limpiar_tablas import BibliotecaDataProcessor +import pandas as pd +@click.group() +def cli(): + """Herramientas para procesamiento de datos bibliográficos""" + pass -@click.command() +@cli.command() @click.argument("archivo", type=click.Path(exists=True)) @click.option( "--salida", @@ -16,11 +21,7 @@ "--verbose", "-v", is_flag=True, help="Mostrar información detallada del proceso" ) def limpiar_koha(archivo, salida, verbose): - """ - Limpia y procesa archivos de datos bibliográficos de KOHA. - - ARCHIVO: Ruta al archivo CSV/Excel que contiene los datos a procesar - """ + """Limpia y procesa archivos de datos bibliográficos de KOHA.""" # Configurar logging nivel_log = logging.INFO if verbose else logging.WARNING logging.basicConfig( @@ -62,6 +63,60 @@ def limpiar_koha(archivo, salida, verbose): click.echo(f"❌ Error: {str(e)}", err=True) raise click.Abort() +@cli.command() +@click.argument("archivo", type=click.Path(exists=True)) +@click.option( + "--umbral", + "-u", + default=0.7, + help="Umbral de similaridad para conexiones entre temas (0-1)" +) +@click.option( + "--modelo", + "-m", + default="jinaai/jina-embeddings-v3", + help="Modelo de embeddings a utilizar" +) +@click.option( + "--salida", + "-s", + default="clean_data/red_temas.graphml", + help="Ruta de salida para el archivo GraphML" +) +def analizar_red(archivo, umbral, modelo, salida): + """ + Genera red de correlaciones entre temas bibliográficos. + + ARCHIVO: CSV procesado con temas asignados + """ + from bibloclean.modelamiento_topicos import ProcesadorMateriasEmbeddings, construir_red, exportar_graphml + from bibloclean.extraer_vocabulario import extraer_vocabulario + + click.echo("🔄 Iniciando análisis de red temática") + + # Cargar tesauro + with open("raw_data/vocabulario.html", "r", encoding="utf-8") as f: + tesauro = extraer_vocabulario(f.read()) + + # Inicializar procesador y red + procesador = ProcesadorMateriasEmbeddings(tesauro, modelo_nombre=modelo) + + # Cargar datos + df = pd.read_csv(archivo) + + # Construir y exportar red + grafo = construir_red(umbral, df, procesador) + + # Crear directorio si no existe + Path(salida).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True) + exportar_graphml(grafo, salida) + + # Mostrar estadísticas + click.echo(f"✨ Red generada con éxito:") + click.echo(f" - Nodos: {grafo.number_of_nodes()}") + click.echo(f" - Conexiones: {grafo.number_of_edges()}") + click.echo(f" - Archivo guardado en: {salida}") + if __name__ == "__main__": - limpiar_koha() + cli() diff --git a/bibloclean/modelamiento_topicos.py b/bibloclean/modelamiento_topicos.py index f2c913a..1e1bf3f 100644 --- a/bibloclean/modelamiento_topicos.py +++ b/bibloclean/modelamiento_topicos.py @@ -1,4 +1,5 @@ import logging +import networkx as nx import os import pandas as pd import re @@ -165,3 +166,37 @@ def procesar_dataframe(self, df: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame: end_time = time.time() logging.info(f"Total execution time: {end_time - start_time:.2f} seconds") + + +def construir_red(umbral_similaridad, df: pd.DataFrame, procesador: ProcesadorMateriasEmbeddings) -> nx.Graph: + """Construye red de correlaciones entre temas usando embeddings""" + grafo = nx.Graph() + + # Obtener temas únicos y sus embeddings + temas_unicos = df['tema_general'].dropna().unique() + embeddings_temas = procesador.modelo.encode(temas_unicos, device=procesador.device) + + # Calcular matriz de similaridad + matriz_similaridad = cosine_similarity(embeddings_temas, embeddings_temas) + + # Construir grafo + for i, tema1 in enumerate(temas_unicos): + for j, tema2 in enumerate(temas_unicos[i + 1:], i + 1): + similaridad = matriz_similaridad[i, j] + if similaridad >= umbral_similaridad: + # Añadir nodos con atributos + frecuencia1 = len(df[df['tema_general'] == tema1]) + frecuencia2 = len(df[df['tema_general'] == tema2]) + + grafo.add_node(tema1, frequency=frecuencia1) + grafo.add_node(tema2, frequency=frecuencia2) + + # Añadir arista con peso + grafo.add_edge(tema1, tema2, weight=float(similaridad)) + + return grafo + + +def exportar_graphml(grafo, ruta_salida: str): + """Exporta el grafo en formato GraphML""" + nx.write_graphml(grafo, ruta_salida) From bf8a0b4fd251c0f1a9b835ba836c8b558c8b904e Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: complexluise Date: Mon, 28 Oct 2024 22:39:01 -0500 Subject: [PATCH 3/5] analysis artifacts --- .../Betweenness Centrality Distribution.png | Bin 0 -> 17514 bytes .../Closeness Centrality Distribution.png | Bin 0 -> 13779 bytes .../statistics/Eccentricity Distribution.png | Bin 0 -> 17223 bytes ...onic Closeness Centrality Distribution.png | Bin 0 -> 14275 bytes analysis/statistics/analysis.md | 19 + analysis/statistics/report.html | 1 + ...mas_colecciones_bibliotecas._etiquetas.svg | 7379 +++++++++++++++++ ...lecciones_bibliotecas._grado_3_o_mayor.svg | 3375 ++++++++ analysis/temas_colecciones_bibliotecas.svg | 4666 +++++++++++ clean_data/red_temas.graphml | 3955 +++++++++ 10 files changed, 19395 insertions(+) create mode 100644 analysis/statistics/Betweenness Centrality Distribution.png create mode 100644 analysis/statistics/Closeness Centrality Distribution.png create mode 100644 analysis/statistics/Eccentricity Distribution.png create mode 100644 analysis/statistics/Harmonic Closeness Centrality Distribution.png create mode 100644 analysis/statistics/analysis.md create mode 100644 analysis/statistics/report.html create mode 100644 analysis/temas_colecciones_bibliotecas._etiquetas.svg create mode 100644 analysis/temas_colecciones_bibliotecas._grado_3_o_mayor.svg create mode 100644 analysis/temas_colecciones_bibliotecas.svg create mode 100644 clean_data/red_temas.graphml diff --git a/analysis/statistics/Betweenness Centrality Distribution.png b/analysis/statistics/Betweenness Centrality Distribution.png new file mode 100644 index 0000000000000000000000000000000000000000..02aaec537eee1058f336034e7cb784bb51aa073c GIT binary patch literal 17514 zcmeHv2~<;O*DjxyIw0~{6%^FeI#3l%6#*4UTB)ESASg2=pbR2}K?H;lQdG2#s0hfI zS_EWFWC$`P3`Jy2RY*tzL}nobWJn~*aPV(#f7u0I-q;OKyE!zi&h5z?mw^wj80+8twl--3a(eIT>k|=`(e43!qUpO zhoMc{`%7MEwEnuK?0U4nBS}=PBKk$#86$ou7T~4jsaOd=gkm&%rNZqNlZZ-gP1dJK z#we1O$RV%D?FSH%{rZu0+bz?4A#>GB#@@b6@7-;#DJol^BfhYVELD-bQDHzuwa`w8 zs0PwWmaxf;V48~;dUjkn)a;5dZJ7tK4zpi!TJCz`6 zw?|wi!V|>rRHOmDQk@D>6JB)e8FPmk?ApovF=1SZN{7C6?Sz#-e*`D-7Pe=>){Z-N z`t7&i?P=mcec)?zNOm@m-};uGJKdXnnBKQ#t>&(XFTujYEjHi z(Wb?V7dKL7j8%->S8H0daK(L4$?x2mnJX%RU@CBHi;jM3&_S}=bGkqPUA9P7#YJ(#k4+ zt3Q!MBE|MJ?4bBi(u_jt*V=WOA*SxTS3vmpAWvDMR#q`qI*ToBYqJQe2=5V4ONS8G z;Lo3)X{c=-W3nW~s+kOEYsn70$NsQrp?gBO7+8?A^$Nk$;RJ*3dNrgk6isiwZx~^b z2&b@wRjeZK*O~NqZKp!k?p3f%Mw*KR*xtcX()qzAMkI&BiALpKiAfzS6N_0=Oo6m} zA~H0e?91xx-`)j}$Rp(UNR6MF)6WP4`x|PZ(kUp@QuK#q=PtzLa^a9Z*?~#wff<+3 z*h;0jw0K6bcWi1<+X0>#dB&`fJ&DC2`i5b%WnCe=BT^prZ)m-?DEE3ae4q{MElBnw zinl=cNBrQp7tXpW!}ZX}z`Z&5mJ5rT2NRHKPEv|gL}5hI`y4EPSvaQG z%ij+ltq{l-I1;+9Ru3X>UM@Vtvr41YslZbzH(z7At9exHMMSuliaQ%%s(#i9Q;yD^ zkXXA;oXaSeEE~K3m4DL)8)=O0N|*6ofio{As#Hhw@-t=M=h%6i^Y4@|*0d zk0y=vi5=XqRkYQchR?$4aVPfOez&B&r_bx5g9>cUbxKK-GrMTyP0eLu1b?b4(hd>k z;YWTKc(V8G1MI<8{*fckED!Dp?X8V23n3rRfI)-N2`H$OWE3ySA&LWdRyZ0<+|3$f zz(u_(%zIl*$D)>OA}m|IeJiRd#N(A2cI3YJu&oJ3dp8q7yt1Cg#OFYryKtgL+}6Wq z{QdDp;+fY}2E&nW#5OXqLEEs3D6r&PweG^Si+$JKPi;xY#pH2VWcc*2hdo$Z2BrS= zNNI6EP7i4`@Z`jvCP8gRkDiAx{Lx!Y=hs=5loDichfRiXMaQPsNIb>#Ng)c4?q=VY zW;qmj4l*Vxr`ujNWS3rP*pOs7`PTULQtWSRZOM+>o4dbwytb`*TV_bXHF`VHyQOF@( zbem12L~N%G8H*f7VWZPi$Z|RlAIZ%vX_#_G@SE(8G2@n*K03V{`2=6@!NjcJi7yoA z2&e@vJ{6%87DJkG%b>ABQBmHzJ=e}ba{Px{63a+LBGG+dKXWK-WyUCazcj3w=Y_PZ 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zPcLe|ng3Vv1TwR_I~xsD#|}IJ_I<#9-oAr|T8=VaAM2Lccem;4T!8}x|Dhy)Z{c>L zaAP(55z$WUDv?t^G0HO7`0!_y5hkWw!kMz0K22im;}Gp#r{tGvAYewdw+krAKGpmgwl|_SRQd~M zMjEv@2!z7-m9p*{1%+RC{pQOI8*{6Jlja{Hoey`%UNF5J5j7^zXSTjB$iNp zdS(3f7L|^LRch+JMLxxHQ&{jxvt}mLiKxXlxYV0btFxzk?E*vkPBES}r=yi)a#Ehn z=vcd^f~I<7mT)BmmeQ5hdt7df-?M%PLA3g^rbWuqWXi*Lzqox?b<4h?3Pm{2F{8Y! z7u2S|uCb3X;yvuf%yzp?ua^t7vVGp4ZRBiGDtG3fKA-%;3r&&<)gLSORXYf^t8xPl zbpMyKSFgv_JBz}(=VYzf^?JDTawCqFjjIuVAXe6UzS1h&y^nyrLz@74a(>#{+HOHL z0xmnhq(qlamAcM!*dbAtM%+`cXf&D^$fbzxjrRvsj^XW}e#ehBw2?bTV7>>>5B!?% zQlZB;h&G<=JJ%eqO=U8Z$A+=AclXV99~J2NcDjNr4lqqJ%B%xaHS&rg*=E!p<UP2sEZ(*TX|_}S>E zG(s@h*{MTb0!gut;=Z}8!l(?JzW;I?QpA=ybXT7B!ArsH{8Gm6hi~53gVao2AK!t? z%D5vht7tnC)zQ%rcWY;K!m=uJ?ZOmF&B58OpjbR+C3U>J!Uw}F^)FqoFAIhKSi62GCp{q zhuju(@F1gNC6@ROz-@hNgLvyP9*rPv+ROr*iT?%+VUI05!>+OuW?@*NC(H>|hsaJz^T9{U4% zK%$XF%mP1;-AQPJOGWN$b_q)t6^)aGe#v`1j&(*fMJuX)PQ_XHL~(D}Rn`J~RoA1< z9kHcDJYjLb{XVDOLLHT~r06K&?1W0PkH}(tgtf*nRc?8mRZ=}wW(N_ySyDHoF0F{l 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Graph Distance Report


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Results:

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Ulrik Brandes, A Faster Algorithm for Betweenness Centrality, in Journal of Mathematical Sociology 25(2):163-177, (2001)
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0.7839474678039551 + + + 0.701427161693573 + + + 0.7661672830581665 + + + 0.7094048857688904 + + + 0.741701066493988 + + + 0.7526190876960754 + + + 0.8558809161186218 + + + 0.9155114889144897 + + + 0.7006127834320068 + + + 0.7358704209327698 + + + 0.7116793394088745 + + + 0.7294514179229736 + + + 0.7094759941101074 + + + 0.7623245716094971 + + + 0.7782725095748901 + + + 0.7526248693466187 + + + 0.7469545006752014 + + + 0.7135235071182251 + + + 0.744429886341095 + + + 0.7217293381690979 + + + 0.7718600034713745 + + + 0.7274867296218872 + + + 0.7061825394630432 + + + 0.7041004300117493 + + + 0.7990853190422058 + + + 0.8056624531745911 + + + 0.7370345592498779 + + + 0.7106479406356812 + + + 0.7829754948616028 + + + 0.7071905732154846 + + + 0.7081322073936462 + + + 0.7562525272369385 + + + 0.7471145391464233 + + + 0.7706420421600342 + + + 0.7798032760620117 + + + 0.7127120494842529 + + + 0.7476696968078613 + + + 0.7784245014190674 + + + 0.8078781962394714 + + + 0.7742254137992859 + + + 0.7236784100532532 + + + 0.7418276071548462 + + + 0.8990199565887451 + + + 0.8003919720649719 + + + 0.7977613806724548 + + + 0.7917168736457825 + + + 0.724493682384491 + + + 0.7208968997001648 + + + 0.7679497599601746 + + + 0.7135998010635376 + + + From 969ca9d9fae9f8268edc1d7f4b7e63bd3c6ba145 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: complexluise Date: Mon, 28 Oct 2024 23:07:34 -0500 Subject: [PATCH 4/5] :sparkles: feat(README): update project documentation #4 The README.md file was updated to improve the project documentation. The changes include a rephrasing of the general description of the project, the addition of more detailed instructions on how to use the project's functionalities, a refinement of the prerequisites section and a clearer explanation of the project's structure. The content in Spanish was also revised for better clarity and comprehension. --- README.md | 135 +++++++++++++++++++++++++++++++++--------------------- 1 file changed, 84 insertions(+), 51 deletions(-) diff --git a/README.md b/README.md index 7ce9ad4..466f6a9 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -2,102 +2,135 @@ ## Descripción General -**BibloClean** es un paquete Python diseñado para el procesamiento integral de datos bibliográficos, utilizando un pipeline ETL (Extracción, Transformación, Carga) para procesar registros MARC21 y normalizar la información extraída. El paquete extrae datos desde archivos CSV/Excel, realiza la limpieza y normalización del contenido, genera embeddings para análisis temático, e identifica y normaliza entidades dentro de los registros bibliográficos. - -Este paquete es ideal para bibliotecarios y gestores de información que necesitan procesar grandes volúmenes de registros bibliográficos y normalizarlos para mejorar la calidad de sus catálogos. +**BibloClean** es un paquete Python diseñado para el procesamiento integral de datos bibliográficos, utilizando un pipeline ETL (Extracción, Transformación, Carga) para procesar registros MARC21 y normalizar la información extraída. Este paquete facilita la limpieza, normalización y análisis de datos bibliográficos, y es especialmente útil para bibliotecarios y gestores de información que manejan grandes volúmenes de registros MARC21. ### Características Principales -- **Extracción de datos**: Carga registros desde archivos CSV/Excel -- **Preprocesamiento de texto**: Limpia y normaliza campos bibliográficos -- **Generación de embeddings**: Crea representaciones vectoriales para análisis temático -- **Normalización de entidades**: Detecta y normaliza autores, títulos y lugares -- **Exportación de resultados**: Guarda los datos procesados en formato estructurado +- **Extracción de datos**: Carga registros desde archivos CSV/Excel. +- **Preprocesamiento de texto**: Limpia y normaliza campos bibliográficos. +- **Generación de embeddings**: Crea representaciones vectoriales para análisis temático. +- **Normalización de entidades**: Detecta y normaliza autores, títulos y lugares. +- **Red de correlaciones temáticas**: Genera redes de conexiones entre temas basados en umbrales de similitud. +- **Exportación de resultados**: Guarda los datos procesados en un formato estructurado y exporta redes temáticas a formato GraphML. ### Limitaciones -- El paquete asume que los datos de entrada están en formato CSV/Excel -- Los pipelines están diseñados específicamente para datos bibliográficos MARC21 -- El rendimiento depende de la calidad de los modelos de embedding utilizados -- Se requiere una estructura específica de columnas en los datos de entrada +- Los datos de entrada deben estar en formato CSV o Excel. +- Los pipelines están diseñados específicamente para datos bibliográficos MARC21. +- El rendimiento depende de la calidad de los modelos de embedding y el tamaño de los datos. +- La estructura de columnas en los datos de entrada debe cumplir con un formato específico. ## Prerrequisitos ### 1. Instalación -Instalar el paquete y sus dependencias: +Para instalar el paquete y sus dependencias: ```bash git clone https://github.com/complexluise/limpieza_marc21 cd limpieza_marc21 -# Si tienes GPU debes instalar esta versión de pytoch de lo contrario omite la siguiente linea +# Si tienes una GPU, instala PyTorch para mejor rendimiento en embeddings pip3 install torch --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 pip install -r requirements.txt ``` ### 2. Estructura de Datos -Los datos de entrada deben seguir la estructura de campos MARC21 especificada en la documentación, incluyendo: +Los datos de entrada deben seguir la estructura de campos MARC21 especificada en la documentación, como: -- Campos de autor (100$a) -- Campos de título (245$a, 245$b) -- Campos temáticos (650$a) -- Campos de clasificación (082$a) -- Campos de biblioteca (943$a-g) +- **Campos de autor**: 100$a +- **Campos de título**: 245$a, 245$b +- **Campos temáticos**: 650$a +- **Campos de clasificación**: 082$a +- **Campos de biblioteca**: 943$a-g -Ten en cuenta que se usan los nombres de la primera fila como la columnas a procesar. -Tu archivo CSV o Excel debería tener las siguientes columnas: +El archivo CSV o Excel debe tener las siguientes columnas: | 100$a | 245$a | 245$b | 245$c | 082$a | 082$b | 082$2 | 090$a | 090$b | 650$a | 650$y | 650$v | 650$x | 520$a | 943$a | 943$b | 943$c | 943$d | 943$e | 943$f | 943$g | |-------------------|-----------------------------------------|-----------------------------------------------|-------------------|-------|-------|-------|-------|-------|---------------------------------------------|--------|--------|--------------------|-------------------------------------------------------|-----------|--------|--------|--------|--------|--------|--------| | Nombre principal (autor) | Título principal | Subtítulo | Mención de responsabilidad | Número de clasificación Dewey | Número adicional de clasificación | Edición de la clasificación Dewey | Clasificación local | Número de clasificación local adicional | Tema principal | Periodo cronológico | Forma del término | Subdivisión temática | Resumen | Biblioteca_1 | Biblioteca_2 | Biblioteca_3 | Biblioteca_6 | Biblioteca_5 | Biblioteca_4 | Biblioteca_7 | | Goldberg, Beatriz | ¿Cómo voy a hacer esto a la edad que tengo?: | aprenda a enfrentar las crisis y los cambios a cualquier edad/ | Beatriz Goldberg | 155.25 | | 20 | | | Autoestima;Autorrealización (Psicología);Tristeza | | | Aspectos psicologicos | FAJM | | | | | | | | - ### 3. Directorios del Proyecto -``` + +```plaintext ├── raw_data/ # Datos de entrada sin procesar ├── clean_data/ # Datos procesados y limpios ├── modelos/ # Modelos de embeddings guardados -└── bibloclean/ # Código fuente +└── bibloclean/ # Código fuente +└── analysis/ # Artefactos de salida de las redes temáticas ``` ## Uso + ### 1. Preparación de Datos -1. Colocar los archivos CSV/Excel en la carpeta raw_data/ -2. Verificar que las columnas coincidan con la estructura requerida -3. Asegurar que los datos estén codificados en UTF-8 + +1. Colocar los archivos CSV/Excel en la carpeta `raw_data/`. +2. Verificar que las columnas coincidan con la estructura requerida. +3. Asegurar que los datos estén codificados en UTF-8. + ### 2. Ejecución del Pipeline -```python -python bibloclean archivo.csv -``` -Opciones disponibles: +Las funcionalidades principales están disponibles a través de una interfaz de línea de comandos (CLI) que permite realizar la limpieza y generación de redes temáticas. + +#### Comandos Disponibles + +1. **Limpieza de datos bibliográficos de KOHA** + + ```bash + python bibloclean limpiar-koha archivo.csv --salida --verbose + ``` + + - **archivo**: Ruta al archivo CSV/Excel a procesar. + - **--salida, -s**: Directorio para guardar los resultados (por defecto: `clean_data`). + - **--verbose, -v**: Muestra información detallada del proceso. + + Este comando procesa los datos, aplicando limpieza y normalización a los registros bibliográficos, y los guarda en el directorio de salida especificado. + +2. **Generación de red de correlaciones temáticas** + + ```bash + python bibloclean analizar-red archivo.csv --umbral --modelo --salida + ``` + + - **archivo**: Archivo CSV con los temas asignados. + - **--umbral, -u**: Umbral de similaridad para conexiones entre temas (rango de 0 a 1; por defecto: 0.7). + - **--modelo, -m**: Nombre del modelo de embeddings disponible en [SentenceTransformers](https://www.sbert.net/docs/sentence_transformer/pretrained_models.html) a utilizar (por defecto: `jinaai/jina-embeddings-v3`). + - **--salida, -s**: Ruta para guardar el archivo de la red en formato GraphML. + + Este comando genera una red temática que representa las relaciones entre temas en el archivo CSV, basada en un umbral de similitud y un modelo de embeddings. -- archivo: Ruta al archivo CSV/Excel a procesar -- --salida, -s: Directorio para guardar resultados -- --verbose, -v: Mostrar información detallada ### 3. Resultados -Los datos procesados se guardan en clean_data/ con las siguientes mejoras: -- Campos normalizados -- Análisis temático -- Estadísticas de procesamiento +- Los datos procesados se guardan en `clean_data/` con los siguientes atributos mejorados: + - Campos normalizados. + - Análisis temático. + - Estadísticas de procesamiento. +- La red de temas generada se guarda en el formato GraphML en la ubicación especificada por el usuario, ideal para visualización en herramientas de análisis de redes. + ## Contribuciones -Agradecemos las contribuciones a **bibloclean**: + +Agradecemos las contribuciones a **BibloClean**: ### Reportar Problemas -1. Revisar los issues existentes -2. Crear nuevo issue con descripción detallada -3. Incluir pasos para reproducir el problema + +1. Revisar los issues existentes. +2. Crear un nuevo issue con una descripción detallada. +3. Incluir pasos para reproducir el problema. + ### Realizar Mejoras -1. Fork del repositorio -2. Crear rama para nuevas características -3. Seguir estándares de código del proyecto -4. Enviar pull request + +1. Hacer fork del repositorio. +2. Crear una rama para la nueva funcionalidad. +3. Seguir los estándares de código del proyecto. +4. Enviar un pull request. + ### Proponer Cambios Mayores -1. Abrir issue para discutir la propuesta -2. Detallar justificación e implementación -3. Esperar retroalimentación antes de comenzar + +1. Abrir un issue para discutir la propuesta. +2. Detallar la justificación e implementación. +3. Esperar retroalimentación antes de comenzar. + ## Licencia -Limpieza Koha está licenciado bajo Apache License Version 2.0. + +**BibloClean** está licenciado bajo Apache License Version 2.0. \ No newline at end of file From 97faf49381f425ce9e5a6e13b2bdee385bb77c51 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: complexluise Date: Mon, 28 Oct 2024 23:16:50 -0500 Subject: [PATCH 5/5] :memo: update normalization explanation --- "Explicaci\303\263n transformaci\303\263n.md" | 126 ------------------ README.md | 2 + explicacion_normalizacion.md | 78 +++++++++++ 3 files changed, 80 insertions(+), 126 deletions(-) delete mode 100644 "Explicaci\303\263n transformaci\303\263n.md" create mode 100644 explicacion_normalizacion.md diff --git "a/Explicaci\303\263n transformaci\303\263n.md" "b/Explicaci\303\263n transformaci\303\263n.md" deleted file mode 100644 index 685e8cc..0000000 --- "a/Explicaci\303\263n transformaci\303\263n.md" +++ /dev/null @@ -1,126 +0,0 @@ -# Transformaciones aplicadas a los datos bibliográficos -## Limpieza general -- Se eliminan registros que no tienen biblioteca asignada -- Se conservan solo los datos válidos y se guardan por separado los descartados -- Se eliminan espacios innecesarios y caracteres especiales - -## Normalización de Lugares de publicación -- "Santafé de Bogotá" se convierte en "Bogotá" -- "México" se convierte en "Ciudad de México" -- "New York" se convierte en "Nueva York" -- "Köln" se convierte en "Colonia" - - -### Manejo de múltiples ciudades - -Cuando un registro tiene múltiples ciudades separadas por comas, mantiene hasta 2 ciudades -Ejemplo: "Barcelona, Bogotá" → Devuelve ambas ciudades - - -### Limpieza del formato - -- Elimina paréntesis y su contenido: "Madrid (España)" → "Madrid" -- Elimina espacios extra y caracteres especiales -- Elimina números y símbolos innecesarios - -### Manejo de ubicaciones faltantes o poco claras - -- Los valores vacíos se convierten en "Lugar no identificado" -- Los valores con "##" o marcadores poco claros similares se convierten en "Lugar no identificado" - -### Preservación de nombres originales cuando corresponde - -- Las ciudades que no necesitan estandarización mantienen sus nombres originales -- Los acentos y caracteres especiales se preservan cuando son correctos - -## Normalización de Fechas de publicación -### Extracción del año más reciente -- De un rango de años como "2019-2020", se toma el 2020 -- Si hay varios años mencionados, se selecciona el más actual -### Limpieza de símbolos y marcadores especiales -- Se eliminan símbolos como ©, #, ;, [] -- Se quitan palabras como "circa", "Aprox." o "c." -- Se remueven signos de interrogación y corchetes -### Manejo de formatos diversos -- Identifica años escritos como secuencias de 4 dígitos -- Funciona con años sueltos como "2020" -- Procesa años con marcadores de copyright como "©2021" -### Casos especiales -- Cuando no se encuentra un año válido, se marca como no disponible -- Si la fecha está vacía, se indica que no hay información -- Elimina texto adicional manteniendo solo el año - -## Nombres de autores -### Formato estándar "Apellido, Nombre" -- Mantiene el formato bibliográfico tradicional -- Asegura consistencia en todo el catálogo -- Ejemplo: "GARCÍA MÁRQUEZ, GABRIEL" → "García Márquez, Gabriel" -### Corrección de mayúsculas y minúsculas -- Primera letra en mayúscula para nombres y apellidos -- Respeta prefijos nobiliarios en minúscula -- Ejemplo: "browne, anthony" → "Browne, Anthony" -### Manejo de múltiples autores -- Separa autores usando punto y coma -- Normaliza cada autor individualmente -- Ejemplo: "Süskind, Patrick,; Gambolini, Gerardo" → "Süskind, Patrick; Gambolini, Gerardo" -### Limpieza de títulos y elementos adicionales -- Elimina títulos académicos (Dr., PhD., Mr., etc.) -- Quita puntuación extra y espacios innecesarios -- Ejemplo: "Dr. Cardona Marín, PhD., Guillermo" → "Cardona Marín, Guillermo" -### Casos especiales -- Autores desconocidos se marcan como "Desconocido" -- Preserva caracteres especiales y acentos correctos -- Mantiene prefijos como "von", "van", "de" en minúscula - -## Títulos -### Limpieza básica del texto -- Elimina espacios innecesarios al inicio y final -- Quita números y punto y coma al principio del título -- Ejemplo: " El príncipe " → "El príncipe" -### Eliminación de elementos bibliográficos -- Remueve barras diagonales al final (/) -- Quita dos puntos y comas al final (:,) -- Ejemplo: "Prince of the elves /" → "Prince of the elves" -### Manejo de caracteres especiales -- Mantiene caracteres válidos como en "C++" -- Elimina símbolos innecesarios (#%&*{}[]^~) -- Preserva acrónimos y abreviaturas comunes -### Corrección de espacios y puntuación -- Ajusta espacios alrededor de signos de puntuación -- Elimina espacios múltiples -- Ejemplo: "Historia del arte :," → "Historia del arte" -### Casos especiales -- Títulos vacíos se marcan como "Sin título" -- Mantiene la integridad de títulos con caracteres especiales válidos -- Preserva mayúsculas y minúsculas según corresponda - -# Modelado de Tópicos usando Embeddings - -## Proceso General -1. Se utiliza el modelo de embeddings "jinaai/jina-embeddings-v3" para convertir texto a vectores -2. El modelo se carga en GPU si está disponible para mejor rendimiento -3. Se procesan tanto los términos del tesauro como los temas de los libros - -## Tesauro y Jerarquía -- Se cargan términos del tesauro desde vocabulario.html -- Se extraen específicamente los términos de nivel 3 para mayor especificidad -- Se generan embeddings para cada término del tesauro - -## Procesamiento de Temas -1. Normalización del texto: - -- Eliminación de acentos -- Conversión a minúsculas -- Eliminación de texto entre paréntesis -- Remoción de frases comunes como "en la literatura" -2. Comparación vectorial: - -- Se generan embeddings para los temas de los libros -- Se calcula similitud coseno entre temas y términos del tesauro -- Se selecciona el término más similar para cada tema - - -## Resultados -- Se añaden dos columnas al DataFrame: - - tema_general: el término del tesauro más cercano - - score_tema_general: el puntaje de similitud \ No newline at end of file diff --git a/README.md b/README.md index 466f6a9..e83439a 100644 --- a/README.md +++ b/README.md @@ -20,6 +20,8 @@ - El rendimiento depende de la calidad de los modelos de embedding y el tamaño de los datos. - La estructura de columnas en los datos de entrada debe cumplir con un formato específico. +Para obtener más información detallada sobre las transformaciones realizadas visitar [Explicación de las normalizaciones](https://complexluise.github.io/bibloclean/explicacion_normalizacion). + ## Prerrequisitos ### 1. Instalación diff --git a/explicacion_normalizacion.md b/explicacion_normalizacion.md new file mode 100644 index 0000000..0216154 --- /dev/null +++ b/explicacion_normalizacion.md @@ -0,0 +1,78 @@ +# Transformaciones aplicadas al catálogo bibliográfico + +## ¿Qué columnas se procesan? +- Biblioteca +- Lugar de publicación +- Fecha de publicación +- Tema principal +- Autor +- Título +- Número Dewey +- Periodo cronológico + +## ¿Qué se hace con cada columna? +### Detalle de las Transformaciones Normalizadas en Cada Columna + +--- + +### 1. **Biblioteca** + - **Verificación de biblioteca asignada**: Los registros se filtran para asegurar que al menos una biblioteca esté especificada. Si un registro carece de este dato, se considera incompleto y se guarda en un archivo separado. + +--- + +### 2. **Lugar de Publicación** + - **Estandarización de nombres**: + - **Ciudades conocidas**: Se reemplazan las variantes comunes con el nombre estandarizado. Ejemplo: `"México"` se convierte en `"Ciudad de México"`; `"New York"` en `"Nueva York"`. + - **Múltiples lugares**: Si el lugar de publicación incluye múltiples ubicaciones, se guardan únicamente las dos primeras. + - **Paréntesis y espacios**: Se eliminan paréntesis y espacios superfluos. Por ejemplo, `"León ( España)"` se convierte en `"León"`. + - **Lugar no identificado**: En casos de falta de datos o caracteres inválidos, se marca como `"Lugar no identificado"`. + +--- + +### 3. **Fecha de Publicación** + - **Extracción del año**: Se extrae únicamente el año de los datos de fecha, eliminando caracteres no numéricos y manteniendo únicamente los dígitos del año. + - **Rango de fechas**: Si la fecha incluye un rango (por ejemplo, `"2019-2020"`), se selecciona el año más reciente. + - **Símbolos y prefijos**: Se eliminan símbolos como `©`, `c.` (circa), y palabras como `"aprox."`. Si el valor no es numérico, como `"sin fecha"`, se asigna como `None`. + +--- + +### 4. **Autor** + - **Formato de Nombre**: Los nombres se organizan en formato `"Apellido, Nombre"`. Se ajustan mayúsculas y minúsculas para consistencia. + - **Múltiples autores**: Si hay varios autores en un campo, se separan con punto y coma (`;`). Ejemplo: `"Süskind, Patrick,; Gambolini, Gerardo"` se convierte en `"Süskind, Patrick; Gambolini, Gerardo"`. + - **Títulos académicos**: Se eliminan títulos como `"Dr."`, `"PhD"`, y partículas nobiliarias se mantienen, como en `"von Goethe"`. + - **Autor desconocido**: Si el campo está vacío o contiene `np.nan`, se asigna `"Desconocido"`. + +--- + +### 5. **Título** + - **Eliminación de símbolos especiales**: Se eliminan símbolos no necesarios (por ejemplo, signos de exclamación, puntos) para mantener un formato limpio. + - **Mantenimiento de acrónimos**: Siglas y acrónimos como `C++` se conservan tal como aparecen. + - **Título desconocido**: Si el campo está vacío, se asigna `"Sin título"`. + +--- + +### 6. **Número Dewey** + - **Tres primeros dígitos**: Se extraen solo los primeros tres dígitos del número Dewey para facilitar la clasificación. + - **Eliminación de prefijos y separadores**: Se eliminan prefijos no numéricos y caracteres adicionales como `;`, `/`, `-` y espacios. + - **Casos especiales**: Si el número tiene menos de tres dígitos o no es numérico, se deja vacío (`""`). + +--- + +### 7. **Periodo Cronológico** + - **Conversión a siglos en números romanos**: Se traduce el formato de siglos a números romanos, por ejemplo, `"Siglo xx"` a `"XX"`, sin importar el caso o espacios. + - **Rangos de siglos**: Si el periodo contiene un rango, se selecciona el siglo más reciente. + - **Casos de siglos repetidos**: Si se repite el mismo siglo o el mismo rango, se retiene el último siglo. + - **Asignación de siglo a años específicos**: Si se encuentran fechas en lugar de siglos, se asigna el siglo correspondiente (por ejemplo, `"1830-1990"` se convierte en `"XX"`). + - **Sin siglo identificable**: Si no se encuentra un dato válido, se asigna `None`. + +--- + +### 8. **Tema** + - **Comparación con vocabulario controlado**: Cada tema se compara con un vocabulario estandarizado y se selecciona el tema más cercano en significado. + - **Puntaje de confianza**: Se asigna un puntaje de confianza que mide la exactitud de la correspondencia entre el tema original y el tema controlado. + +--- + +### **Archivos de Salida** +1. **_procesado.csv**: Contiene los registros con datos normalizados y clasificados según los criterios mencionados. +2. **_descartados.csv**: Archiva los registros que no cumplen con los requisitos de normalización, especialmente aquellos sin biblioteca asignada o sin suficientes datos de referencia para otras columnas. \ No newline at end of file