CourseWork_IRFM/instructions/PROCESSOR_README.md

## Как работает processor

Processor находится в `modules/processor.py`. Он получает уже очищенный исходный текст УК РФ и готовит его к анализу.

В коде используются простые инструменты: регулярные выражения, списки стоп-слов, `pymorphy3` для лемматизации, `Counter` для подсчета частот, `csv` и `json` для записи результата.

## Что делает processor

Основные задачи:

1. Найти слова в тексте.
2. Привести каждое слово к нормальной форме.
3. Удалить лишние слова: стоп-слова, служебные слова структуры закона, числительные, единицы измерения после чисел, имена собственные и названия объектов.
4. Собрать подготовленный текст.
5. Построить предметный указатель на 100 самых частых слов.

## Поиск слов

Слова ищутся регулярным выражением:

```python
WORD_RE = re.compile(r"[А-Яа-яЁё]+(?:-[А-Яа-яЁё]+)?")
```

Оно находит русские слова, в том числе слова с дефисом:

```text
уголовно-правовой
социально-опасный
```

Цифры и пунктуация этим выражением не выбираются.

## Лемматизация

Лемматизация выполняется через `pymorphy3`.

Функция:

```python
parse_word(word)
```

возвращает:

```python
lemma, tag
```

Например:

```text
преступлений -> преступление
лишением -> лишение
осужденного -> осудить
```

`tag` нужен для фильтрации числительных и имен собственных. Чтобы одно и то же слово не разбирать много раз, используется `lru_cache`.

## Стоп-слова

Стоп-слова лежат в множестве:

```python
STOP_WORDS
```

Туда входят обычные служебные слова:

```text
и, в, на, что, этот, который
```

и структурные слова закона:

```text
статья, часть, глава, раздел, пункт, кодекс
```

Они часто встречаются, но не являются полезными терминами предметного указателя.

## Удаление числительных

Числительные удаляются двумя способами.

Первый способ: по списку слов:

```python
NUMERAL_WORDS
```

Например:

```text
один, два, три, пятьсот, тысяча, миллион
```

Второй способ: по морфологическим тегам `pymorphy3`:

```python
NUMR
Anum
```

Так удаляются формы вроде:

```text
трех
пяти
первой
второго
```

## Удаление единиц после чисел

Есть слова, которые сами по себе могут быть полезными, но после числа обычно являются частью числительного выражения.

Например:

```text
до трех лет
500 рублей
на срок шесть месяцев
```

Для этого используется список:

```python
NUMBER_UNITS
```

Туда входят:

```text
год, месяц, день, час, рубль, процент, метр
```

Если такое слово стоит после числительного или после цифры, оно удаляется.

## Удаление имен собственных

Имена собственные удаляются тремя способами.

Первый способ: по морфологическим тегам:

```python
Name, Surn, Patr, Geox, Orgn
```

Так удаляются имена, фамилии, отчества, географические названия и организации, если их распознал `pymorphy3`.

Второй способ: по списку отдельных слов:

```python
PROPER_WORDS
```

Например:

```text
москва, россия, рф, ельцин, интернет
```

Третий способ: по устойчивым словосочетаниям:

```python
PROPER_PHRASES
```

Например:

```text
российская федерация
государственная дума
федеральный закон
уголовный кодекс
центральный банк
```

Сначала слова в строке лемматизируются, затем функция `find_phrase_positions()` ищет такие фразы среди лемм и помечает их позиции как лишние.

## Фильтрация одной строки

Основная функция для одной строки:

```python
good_words_from_line(line)
```

Она делает следующее:

1. Разбивает строку на слова.
2. Для каждого слова находит лемму и морфологические теги.
3. Находит позиции слов, которые входят в имена собственные из нескольких слов.
4. Проверяет каждое слово функцией `is_bad_word()`.
5. Возвращает только подходящие слова.

## Подготовленный текст

Функция:

```python
prepare_text(text)
```

проходит по строкам исходного текста, оставляет только хорошие леммы и склеивает их обратно в строки.

Результат записывается в:

```text
output/uk_rf_prepared.txt
```

## Где используется processor

`good_words_from_line` экспортируется в `modules/index.py`, где используется для построения предметного указателя. Логика подсчёта частот и записи результатов находится в `index.py`, а не здесь.