src/nlp/dbpedia_linker.py

"""
Módulo para el enlazado de entidades (Entity Linking) con DBpedia Spotlight.
Incluye lógica de reintentos y manejo de errores para alta disponibilidad.
"""

import requests
import pandas as pd
import logging
import time
from tqdm.auto import tqdm

logger = logging.getLogger(__name__)

class DBpediaLinker:
    def __init__(self, language='es'):
        self.api_url = f"https://api.dbpedia-spotlight.org/{language}/annotate"
        self.headers = {"Accept": "application/json"}

    def annotate_text(self, text: str, confidence: float = 0.5, max_retries: int = 3) -> list:
        """
        Extrae entidades con lógica de reintentos y pausa creciente.
        """
        if not isinstance(text, str) or len(text.strip()) < 10:
            return []

        data = {"text": text, "confidence": confidence}
        
        for attempt in range(max_retries):
            try:
                # Usamos POST para manejar textos más largos con mayor seguridad
                response = requests.post(self.api_url, data=data, headers=self.headers, timeout=20)
                response.raise_for_status()
                response_data = response.json()

                extracted_entities = []
                if 'Resources' in response_data:
                    for resource in response_data['Resources']:
                        extracted_entities.append({
                            'text': resource.get('@surfaceForm'),
                            'uri': resource.get('@URI'),
                            # Limpiamos los tipos para que sea una lista real
                            'types': resource.get('@types', '').split(',') if resource.get('@types') else []
                        })
                return extracted_entities

            except (requests.exceptions.RequestException, requests.exceptions.Timeout) as e:
                wait_time = 2 * (attempt + 1)
                logger.warning(f"Intento {attempt + 1} fallido. Reintentando en {wait_time}s... Error: {e}")
                time.sleep(wait_time)
            
            except Exception as e:
                logger.error(f"Error inesperado en DBpedia: {e}")
                break # Errores no relacionados con la red no se reintentan
        
        return []

    def process_dataframe(self, df: pd.DataFrame, column: str, confidence: float = 0.5) -> pd.DataFrame:
        """
        Aplica el enlazado semántico a todo el dataset.
        """
        logger.info(f"Iniciando enlace semántico (DBpedia) con reintentos.")
        df_result = df.copy()
        
        tqdm.pandas(desc="Enlazando con DBpedia")
        df_result['named_entities_dbpedia'] = df_result[column].progress_apply(
            lambda x: self.annotate_text(x, confidence=confidence)
        )
        
        return df_result