🔧✨refactor: Update import paths and file paths

Update the import paths to reflect the correct file structure in 'cli.py', 'modelamiento_topicos.py' and 'limpiar_tablas.py'. Also, adjust the file paths for loading the model and thesaurus within 'modelamiento_topicos.py' and 'limpiar_tablas.py'.

src/cli.py

@@ -1,7 +1,7 @@
 import click
 import logging
 from pathlib import Path
-from limpiar_tablas import BibliotecaDataProcessor
+from src.limpiar_tablas import BibliotecaDataProcessor
 
 
 @click.command()

src/limpiar_tablas.py

@@ -6,8 +6,8 @@
 from typing import List, Dict, Union, Tuple
 from dataclasses import dataclass
 
-from modelamiento_topicos import ProcesadorMateriasEmbeddings
-from extraer_vocabulario import extraer_vocabulario, Termino
+from src.modelamiento_topicos import ProcesadorMateriasEmbeddings
+from src.extraer_vocabulario import extraer_vocabulario
 
 
 @dataclass
@@ -422,7 +422,7 @@ def _modelar_topicos(self, columna_tema: str = "Tema principal") -> pd.DataFrame
             raise ValueError(f"La columna '{columna_tema}' no existe en el DataFrame.")
 
         # Cargar el tesauro
-        with open("../raw_data/vocabulario.html", "r", encoding="utf-8") as f:
+        with open("./raw_data/vocabulario.html", "r", encoding="utf-8") as f:
             html_content = f.read()
         tesauro = extraer_vocabulario(html_content)
 

src/modelamiento_topicos.py

@@ -12,7 +12,7 @@
 from sentence_transformers import SentenceTransformer
 from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
 
-from extraer_vocabulario import Termino
+from src.extraer_vocabulario import Termino
 
 logging.basicConfig(
     level=logging.INFO, format="%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s"
@@ -48,7 +48,7 @@ def __init__(
 
     @staticmethod
     def cargar_o_descargar_modelo(modelo_nombre: str) -> SentenceTransformer:
-        modelo_path = os.path.join("../modelos", modelo_nombre)
+        modelo_path = os.path.join("./modelos", modelo_nombre)
         if os.path.exists(modelo_path):
             logging.info(f"Cargando modelo existente desde {modelo_path}")
             modelo = SentenceTransformer(modelo_path, trust_remote_code=True)