"""
Módulo para preprocesamiento de textos antes de la extracción de eventos.
Incluye funciones para segmentación y filtrado de oraciones usando Stanza.
"""

import re
from typing import List


def get_filtered_sentences_from_article(
    full_article_text: str,
    nlp_pipeline,
    min_sentence_words: int = 10,
    show_text: bool = False
) -> List:
    """
    Realiza los pasos 1, 2 y 3 del pipeline:
    1. Aplana el texto (normaliza espacios).
    2. Segmenta en oraciones con Stanza.
    3. Filtra las oraciones (por longitud y puntuación final).
    """
    separadores_regex = r'(\u00a0\s*| {2,}|\n+)'
    texto_limpio_y_plano = re.sub(separadores_regex, ' ', full_article_text).strip()
    
    doc = nlp_pipeline(texto_limpio_y_plano)
    sentences = doc.sentences
    
    filtered_sentences = []
    
    for s in sentences:
        sentence_text = s.text.strip()
        
        if len(sentence_text.split()) < min_sentence_words:
            continue
        
        if not sentence_text.endswith(('.', ':', '?', '!', '"', ')', '"', ']')):
            if show_text:
                print(f"DESCARTADO (Posible titulo): '{sentence_text}'")
            continue
        
        filtered_sentences.append(s)
    
    if show_text:
        print(f"Proceso completado. Se encontraron {len(filtered_sentences)} oraciones validas.")
    
    return filtered_sentences