/**
 * Từ khóa ngữ nghĩa chung — tách "câu hỏi về ảnh" khỏi "lookup sản phẩm".
 * =========================================================================
 *
 * Trường ảnh này trộn hai thứ: ảnh interiors (xếp bằng CLIP cosine) và sản phẩm
 * catalogue (xếp lexical). merge.js ghép chúng, và có rule "crowd-out": khi
 * truy vấn rõ ràng là câu hỏi về SẢN PHẨM, mọi ảnh interiors bị gỡ khỏi trường.
 *
 * Rule đó từng nuốt luôn truy vấn ngữ nghĩa. "Bàn", "ghế", "nội thất", "nhà
 * phố", "biệt thự" khớp vào tên và specs của nhiều sản phẩm, nên rule crowd-out
 * kích hoạt và trường chỉ còn thẻ sản phẩm — mất khả năng tìm ảnh theo ngữ
 * nghĩa. Tập này là danh sách token (đã gấp dấu: NFD + bỏ dấu + đ→d +
 * lowercase, đúng normalizeText của catalogue.js) mà một truy vấn chứa vào là
 * đang hỏi về CẢNH / KHÔNG GIAN / ĐỒ ĐẸP, không phải sản phẩm cụ thể. merge.js
 * dùng nó để:
 *   * đếm token "giống sản phẩm" (productLikeTerms) -- chỉ khi query có >= 2
 *     token product-like và tất cả cùng nằm trong tên một sản phẩm thì crowd-out
 *     mới được phép gỡ interiors;
 *   * giữ 100% hành vi lookup: trúng SKU/mã model/tên chính xác (score >= 700,
 *     relevance.js EXACT_SCORE_FLOOR) vẫn luôn crowd-out.
 *   * quyết định neon ring: products never ring on semantic queries.
 *
 * Nguyên tắc chọn từ: token chỉ được vào đây khi nó KHÔNG thể là danh từ chỉ một
 * dòng sản phẩm chủ lực. "ban"/"ghe" có mặt (tìm "bàn","ghế" là tìm ảnh).
 * "ke","tu","may","bep","kinh" KHÔNG có mặt (vừa là từ khóa ảnh vừa là dòng SP
 * chủ lực "kệ xoong","bếp từ","máy hút mùi","kính cường lực"); giữ nguyên
 * product-like, với rule >= 2 token, một token duy nhất ("bếp","tủ") không
 * kích hoạt crowd-out nên ảnh vẫn hiện.
 */

export const SEMANTIC_TERMS = new Set([
  // ── nhà ở / bất động sản ──
  'nha', 'pho', 'ong', 'lien', 'chung', 'cu', 'biet', 'thu',
  'villa', 'vien', 'penthouse', 'dat', 'khu',
  // ── nội thất / trang trí ──
  'noi', 'that', 'trang', 'tri', 'decor',
  // ── phòng ──
  'phong', 'khach', 'ngu', 'an', 'tam',
  // ── kết cấu / hạng nhà (không bao giờ nằm trong tên dòng SP chủ lực) ──
  'cap', 'tang', 'lau', 'mai', 'tre', 'ham',
  // ── đồ gỗ / vật liệu trang trí ──
  'ban', 'ghe', 'tham', 'den', 'rem', 'goi', 'nem', 'go', 'tre',
  'nua', 'gom', 'su', 'dong', 'vai', 'nen', 'nghe',
  // ── cảnh quan / kiến trúc ──
  'hoa', 'cay', 'xanh', 'san', 'vuon', 'tuong', 'tran', 'gach',
  'cua', 'so', 'mau', 'sac',
  // ── tính từ chung / meta ──
  'xinh', 'dep', 'nhieu', 'lon', 'nho', 'sang', 'vang', 'bac',
  'anh', 'hinh',
]);

/**
 * Từ khóa của truy vấn LOẠI HÌNH NHÀ Ở / KIẾN TRÚC / NỘI THẤT.
 *
 * Những từ này định nghĩa "tôi đang tìm ẢNH một không gian", và chúng trái
 * nghĩa hoàn toàn với intent mua sắm: một câu hỏi "biệt thự", "nhà phố",
 * "phòng ngủ", "nhà cấp 4" không bao giờ là tên dòng sản phẩm. merge.js dùng
 * tập này để KHÓA các kết quả sản phẩm rác (khóa cửa "dùng cho cửa phòng ngủ",
 * tay nắm "phòng tắm") ra khỏi field khi intent là không gian -- những SP đó
 * chỉ khớp vài từ rải rác trong tên/spec dài, không phải là câu trả lời cho
 * "phòng khách".
 *
 * Giữ HẸP có chủ đích: "san" là sân (cảnh quan) nhưng cũng là "sàn" (vật liệu
 * sàn -- một mặt hàng), "tuong" là tường nhưng "tủ ống" không liên quan; nên
 * chỉ các từ mang NGHĨA LOẠI HÌNH NHÀ ở đây. Các đôi như "mai" (mái) vẫn nằm
 * ngoài vì "mái hiên" có thể là phụ kiện.
 */
export const SPACE_QUERY_TERMS = new Set([
  'nha', 'pho', 'ong', 'lien', 'chung', 'cu', 'biet', 'thu',
  'villa', 'vien', 'penthouse', 'cap', 'tang', 'lau', 'mai',
  'can', 'ho', 'khach', 'ngu', 'tam', 'an', 'bep', 'phong',
]);

/**
 * Đồng nghĩa ngữ nghĩa, dùng để MỞ RỘNG truy vấn lexical (avatar interiors
 * không có embedding, chỉ match caption).
 *
 * "nhà phố" cũng nên bắt được caption "nhà ống"; "biệt thự" bắt được "villa";
 * "nội thất" bắt được "trang trí". Danh sách giữ HẸP: "nha" → "vien" bắt cả
 * "gạch viên", "viên đá" -- false positive. Chỉ giữ cặp đồng nghĩa thực sự.
 */
export const SEMANTIC_SYNONYMS = {
  nha: ['ong', 'biet', 'thu', 'lien'],
  pho: ['nha', 'ong', 'lien'],
  ong: ['nha', 'pho', 'lien'],
  lien: ['nha', 'pho', 'ong'],
  biet: ['thu', 'villa', 'vuon'],
  thu: ['biet', 'villa', 'vuon'],
  villa: ['biet', 'thu'],
  vuon: ['biet', 'thu'],
  noi: ['that'],
  that: ['noi'],
  trang: ['tri'],
  tri: ['trang'],
  phong: ['khach', 'ngu', 'tam'],
  khach: ['phong'],
  ngu: ['phong'],
  tam: ['phong'],
  ban: ['ghe'],
  ghe: ['ban'],
};

/** True khi một token (đã gấp dấu) là từ khóa ngữ nghĩa chung. */
export function isSemanticTerm(token) {
  return SEMANTIC_TERMS.has(String(token || '').trim().toLowerCase());
}

/**
 * True khi truy vấn đang hỏi về MỘT KHÔNG GIAN / LOẠI HÌNH NHÀ Ở, không phải
 * về một sản phẩm.
 *
 * "phòng khách", "phòng ngủ", "nhà phố", "biệt thự", "nhà cấp 4" đều dẫn tới
 * đây. Ý nghĩa: một token keyword-space và MỘT token semantic khác ("phong"
 * + "khach") diễn đạt KHÔNG GIAN; nhiều token đều là keyword-space (nhà + cấp
 * 4, biệt thự + vườn) cũng vậy. merge.js đóng vai trò này để KHÔNG trả sản
 * phẩm rác (khóa cửa "dùng cho phòng ngủ") lấn ảnh nội thất.
 */
export function isSpaceQuery(query) {
  // Gấp dấu y hệt normalizeText (catalogue.js) — query thô có dấu "phòng
  // khách", nhưng SPACE_QUERY_TERMS lưu dạng đã gấp "phong"/"khach".
  const folded = String(query || '').trim()
    .normalize('NFD').replace(/[\u0300-\u036f]/g, '')
    .replace(/đ/g, 'd').replace(/Đ/g, 'D')
    .toLowerCase();
  const tokens = folded.split(/[^a-z0-9]+/).filter(token => token.length > 1);
  if (!tokens.length) return false;
  const keywordSpace = tokens.filter(token => SPACE_QUERY_TERMS.has(token));
  const semantic = tokens.filter(token => SEMANTIC_TERMS.has(token));
  // Keyword-space duy nhất + ít nhất một semantic ("nhà vệ sinh", "khách
  // sạn", "phòng") vẫn là không gian; nhiều keyword-space ("nhà cấp 4") cũng
  // vậy. "bếp từ" (bep + tu, đều không semantic) không qua được.
  return keywordSpace.length > 0 && (semantic.length >= 1 || keywordSpace.length >= 2);
}

/**
 * Lọc tập token xuống còn phần THỰC SỰ nêu tên sản phẩm.
 *
 * "ban ghe" -> [] (cả hai đều là từ khóa ảnh);
 * "ke xoong" -> ["ke", "xoong"];
 * "bep tu" -> ["bep", "tu"].
 */
export function productLikeTerms(tokens) {
  return tokens.filter(token => !isSemanticTerm(token));
}

/**
 * Mở rộng một tập token bằng đồng nghĩa ngữ nghĩa, giữ thứ tự và không trùng.
 * Dùng cho searchAvatarInteriors (match caption lexical).
 */
export function expandQueryTerms(terms) {
  const expanded = new Set(terms);
  for (const term of terms) {
    for (const alias of SEMANTIC_SYNONYMS[term] ?? []) expanded.add(alias);
  }
  return [...expanded];
}