cambios en la busqueda ajaz y correcciones en traducciones
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196
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# RSS2 - Plataforma de Inteligencia de Noticias con IA
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# RSS2 - Plataforma de Inteligencia de Noticias con IA 🚀
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RSS2 es una plataforma avanzada de agregación, traducción, análisis y vectorización de noticias diseñada para procesar grandes volúmenes de información en tiempo real. Combina una arquitectura de **microservicios híbrida (Go + Python)** con modelos de **Inteligencia Artificial** locales para transformar flujos RSS crudos en inteligencia accionable, permitiendo búsqueda semántica y análisis de tendencias.
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RSS2 es una plataforma avanzada de agregación, traducción, análisis y vectorización de noticias diseñada para transformar flujos masivos de información en inteligencia accionable. Utiliza una arquitectura de **microservicios híbrida (Go + Python)** con modelos de **Inteligencia Artificial** de vanguardia para ofrecer búsqueda semántica, clasificación inteligente y automatización de contenidos.
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## ✨ Características Principales
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* 🤖 **Categorización Inteligente (LLM)**: Clasificación de noticias mediante **Mistral-7B** local (ExLlamaV2/GPTQ), procesando lotes de alta velocidad.
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* 🔍 **Búsqueda Semántica**: Motor vectorial **Qdrant** para encontrar noticias por contexto y significado, no solo por palabras clave.
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* 🌍 **Traducción Neuronal de Alta Calidad**: Integración con **NLLB-200** para traducir noticias de múltiples idiomas al español con validación post-proceso para evitar repeticiones.
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* 📊 **Inteligencia de Entidades**: Extracción automática y normalización de Personas, Organizaciones y Lugares para análisis de tendencias.
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* 📺 **Automatización de Video**: Generación automática de noticias en formato video y gestión de "parrillas" de programación.
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* 📄 **Exportación Inteligente**: Generación de informes en **PDF** con diseño profesional y limpieza de ruido de red.
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* 🔔 **Notificaciones en Tiempo Real**: API de monitoreo para detectar eventos importantes al instante.
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* ⭐ **Gestión de Favoritos**: Sistema robusto para guardar y organizar noticias, compatible con usuarios y sesiones temporales.
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## 🏗️ Arquitectura de Servicios (Docker)
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## 🏗️ Arquitectura de Servicios (Docker)
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El sistema está orquestado mediante Docker Compose y se divide en 3 redes aisladas (`frontend`, `backend`, `monitoring`) para garantizar la seguridad y el rendimiento.
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El sistema está orquestado mediante Docker Compose, garantizando aislamiento y escalabilidad.
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### 🌐 Core & Acceso (Red Frontend)
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### 🌐 Core & Acceso (Frontend)
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| Servicio | Tecnología | Puerto Ext. | Descripción |
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|----------|------------|-------------|-------------|
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| **`nginx`** | Nginx Alpine | **8001** | **Gateway Público**. Proxy inverso que sirve la aplicación y archivos estáticos. |
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| **`rss2_web`** | Python (Flask+Gunicorn) | - | Servidor de aplicación principal. Gestiona la API, interfaz web y lógica de negocio. |
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### 📥 Ingesta y Descubrimiento (Red Backend)
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| Servicio | Tecnología | Descripción |
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| Servicio | Tecnología | Descripción |
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| **`rss-ingestor-go`** | **Go** | Crawler de ultra-alto rendimiento. Monitoriza y descarga cientos de feeds RSS por minuto. |
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| **`nginx`** | Nginx Alpine | Gateway y Proxy Inverso (Puerto **8001**). |
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| **`url-worker`** | Python | Scraper profundo. Descarga el contenido completo (HTML limpio via `newspaper3k`) de cada noticia. |
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| **`rss2_web`** | Flask + Gunicorn | API principal e Interfaz Web de usuario. |
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| **`url-discovery-worker`**| Python | Agente autónomo que descubre y sugiere nuevos feeds RSS basándose en el tráfico actual. |
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### <20> Procesamiento de IA (Red Backend)
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### 📥 Ingesta y Descubrimiento (Backend)
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Estos workers procesan asíncronamente la información utilizando modelos locales (GPU/CPU).
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| Servicio | Tecnología | Descripción |
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|----------|------------|-------------|
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| **`rss-ingestor-go`** | **Go** | Crawler de ultra-alto rendimiento (Cientos de feeds/min). |
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| **`url-worker`** | Python | Scraper profundo con limpieza de HTML via `newspaper3k`. |
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| **`url-discovery`** | Python | Agente autónomo para el descubrimiento de nuevos feeds. |
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| Servicio | Función | Modelo / Tecnología |
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### 🧠 Procesamiento de IA (Background Workers)
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| Servicio | Modelo / Función | Descripción |
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| **`translator`** (x3) | **Traducción Neural** | `NLLB-200`. Traduce noticias de cualquier idioma al Español. Escalado horizontalmente (3 réplicas). |
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| **`embeddings`** | **Vectorización** | `Sentence-Transformers`. Convierte texto en vectores matemáticos para búsqueda semántica. |
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| **`llm-categorizer`** | **Mistral-7B** | Categorización contextual avanzada (15 categorías). |
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| **`ner`** | **Entidades** | Modelos SpaCy/Bert. Extrae Personas, Organizaciones y Lugares. |
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| **`translator`** (x3) | **NLLB-200** | Traducción neural masiva escalada horizontalmente. |
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| **`topics`** | **Clasificación** | Clasifica noticias en temas (Política, Economía, Tecnología, etc.). |
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| **`embeddings`** | **S-Transformers** | Conversión de texto a vectores para búsqueda semántica. |
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| **`llm-categorizer`** | **Categorización Inteligente** | `ExLlamaV2 + Mistral-7B`. Categoriza noticias usando LLM local. Procesa 10 noticias por lote. |
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| **`ner`** | **Spacy/BERT** | Extracción de entidades (Personas, Lugares, Orgs). |
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| **`cluster`** | **Agrupación** | Agrupa noticias sobre el mismo evento de diferentes fuentes. |
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| **`cluster` & `related`**| Algoritmos Propios | Agrupación de eventos y detección de noticias relacionadas. |
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| **`related`** | **Relaciones** | Calcula y enlaza noticias relacionadas temporal y contextualmente. |
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### 💾 Almacenamiento y Búsqueda (Red Backend)
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### 💾 Almacenamiento y Datos
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| Servicio | Rol | Descripción |
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| Servicio | Rol | Descripción |
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|----------|-----|-------------|
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|----------|-----|-------------|
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| **`db`** | Base de Datos Relacional | **PostgreSQL 18**. Almacenamiento principal de noticias, usuarios y configuración. |
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| **`db`** | **PostgreSQL 18** | Almacenamiento relacional principal y metadatos. |
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| **`qdrant`** | Base de Datos Vectorial | **Qdrant**. Motor de búsqueda semántica de alta velocidad. |
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| **`qdrant`** | **Vector DB** | Motor de búsqueda por similitud de alta velocidad. |
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| **`qdrant-worker`**| Sincronización | Worker dedicado a mantener sincronizados PostgreSQL y Qdrant. |
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| **`redis`** | **Redis 7** | Gestión de colas de tareas (Celery-style) y caché. |
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| **`redis`** | Caché y Colas | **Redis 7**. Gestiona las colas de tareas para los workers y caché de sesión. |
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### ⚙️ Orquestación y Mantenimiento
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| Servicio | Descripción |
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| **`rss-tasks`** | Scheduler (Cron) que ejecuta tareas periódicas de limpieza, mantenimiento y optimización de índices. |
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### 📊 Observabilidad (Red Monitoring)
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Acceso exclusivo vía localhost o túnel SSH.
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| Servicio | Puerto Local | Descripción |
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| **`grafana`** | **3001** | Dashboard visual para monitorizar CPU/RAM, colas de Redis y estado de ingesta. |
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| **`prometheus`**| - | Recolección de métricas de todos los contenedores. |
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| **`cadvisor`** | - | Monitor de recursos del kernel de Linux para Docker. |
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## 🚀 Guía de Inicio Rápido
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## 🚀 Guía de Inicio Rápido
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### Requisitos Previos
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### 1. Preparación
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* Docker y Docker Compose V2.
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* Drivers de NVIDIA (Opcional, pero recomendado para inferencia rápida de IA).
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### 1. Instalación
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```bash
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```bash
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git clone <repo>
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git clone <repo>
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cd rss2
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cd rss2
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./generate_secure_credentials.sh # Genera .env seguro y contraseñas robustas
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```
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```
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### 2. Configuración de Seguridad
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### 2. Configuración de Modelos (IA)
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Genera contraseñas robustas automáticamente para todos los servicios:
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Para activar la categorización inteligente y traducción, descarga los modelos:
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```bash
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```bash
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./generate_secure_credentials.sh
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./scripts/download_llm_model.sh # Recomendado: Mistral-7B GPTQ
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python3 scripts/download_models.py # Modelos NLLB y Embeddings
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```
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```
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*Esto creará un archivo `.env` configurado y seguro.*
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### 3. Iniciar la Plataforma
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### 3. Arranque del Sistema
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Utiliza el script de arranque que verifica dependencias y levanta el stack:
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```bash
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```bash
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./start_docker.sh
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./start_docker.sh # Script de inicio con verificación de dependencias
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```
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```
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*Alternativamente: `docker compose up -d`*
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### 4. Acceder a la Aplicación
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* **Web Principal**: [http://localhost:8001](http://localhost:8001)
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* **Monitorización**: [http://localhost:3001](http://localhost:3001) (Usuario: `admin`, Password: ver archivo `.env`)
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## 🔒 Seguridad y Credenciales (¡IMPORTANTE!)
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## 📖 Documentación Especializada
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El sistema viene protegido por defecto. **No existen contraseñas "hardcodeadas"**; todas se generan dinámicamente o se leen del entorno.
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Consulte nuestras guías detalladas para configuraciones específicas:
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### 🔑 Generación de Claves
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* 📘 **[QUICKSTART_LLM.md](QUICKSTART_LLM.md)**: Guía rápida para el categorizador Mistral-7B.
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Al ejecutar `./generate_secure_credentials.sh`, el sistema crea un archivo `.env` que contiene:
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* 🚀 **[DEPLOY.md](DEPLOY.md)**: Guía detallada de despliegue en nuevos servidores.
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1. **`GRAFANA_PASSWORD`**: Contraseña para el usuario `admin` en Grafana.
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* 📊 **[TRANSLATION_FIX_SUMMARY.md](TRANSLATION_FIX_SUMMARY.md)**: Resumen de mejoras en calidad de traducción.
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2. **`POSTGRES_PASSWORD`**: Contraseña maestra para la base de datos `rss`.
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* 🛡️ **[SECURITY_GUIDE.md](SECURITY_GUIDE.md)**: Manual avanzado de seguridad y endurecimiento.
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3. **`REDIS_PASSWORD`**: Clave de autenticación para Redis.
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* 🏗️ **[QDRANT_SETUP.md](QDRANT_SETUP.md)**: Configuración y migración de la base de datos vectorial.
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4. **`SECRET_KEY`**: Llave criptográfica para sesiones y tokens de seguridad.
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* 📑 **[FUNCIONES_DE_ARCHIVOS.md](FUNCIONES_DE_ARCHIVOS.md)**: Inventario detallado de la lógica del proyecto.
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**⚠️ Atención:** Si no ejecutas el script, el sistema intentará usar valores por defecto inseguros (ej. `change_this_password`) definidos en `.env.example`. **No uses esto en producción.**
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### 🛡️ Niveles de Acceso
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1. **Red Pública (Internet) -> Puerto 8001**:
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* Solo acceso a **Nginx** (Frontend).
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* Protegido por las reglas de firewall de tu servidor.
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2. **Red Local (Localhost) -> Puerto 3001**:
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* Acceso a **Grafana**.
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* **Login**: Usuario `admin` / Password: Ver `GRAFANA_PASSWORD` en tu archivo `.env`.
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3. **Red Interna (Docker Backend)**:
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* Base de datos, Redis y Qdrant **NO** están expuestos fuera de Docker.
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* **Acceso a DB**: Solo posible vía `docker exec` (ver abajo).
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### 📋 Auditoría
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El repositorio incluye herramientas para verificar la seguridad:
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* `./verify_security.sh`: Ejecuta un escaneo de puertos y configuraciones.
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* `SECURITY_GUIDE.md`: Manual avanzado de administración segura.
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## <EFBFBD>️ Operaciones Comunes
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## 💻 Requisitos de Hardware
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### Ver logs en tiempo real
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Para un rendimiento óptimo, se recomienda:
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* **GPU**: NVIDIA (mínimo 12GB VRAM para Mistral-7B y traducción simultánea).
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* **Drivers**: NVIDIA Container Toolkit instalado.
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* **AllTalk TTS**: Instancia activa (puerto 7851) para la generación de audio en videos.
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## 🔧 Operaciones y Mantenimiento
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### Verificación de Calidad de Traducción
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El sistema incluye herramientas para asegurar la calidad de los datos:
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```bash
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```bash
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# Ver todo el sistema
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# Monitorear calidad en tiempo real
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docker compose logs -f
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docker exec rss2_web python3 scripts/monitor_translation_quality.py --watch
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# Ver un servicio específico (ej. traductor o web)
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# Limpiar automáticamente traducciones defectuosas
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docker compose logs -f translator
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docker exec rss2_web python3 scripts/clean_repetitive_translations.py
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docker compose logs -f rss2_web
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```
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```
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### Generación de Videos (Nuevo)
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### Gestión de Contenidos
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El sistema incluye un script para convertir noticias en videos narrados automáticamente:
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```bash
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```bash
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# Ejecutar generador manual
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# Generar videos de noticias destacadas
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python3 scripts/generar_videos_noticias.py
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docker exec rss2_web python3 scripts/generar_videos_noticias.py
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# Iniciar migración a Qdrant (Vectores)
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docker exec rss2_web python3 scripts/migrate_to_qdrant.py
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```
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```
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### Copias de Seguridad (Backup)
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### Diagnóstico de Ingesta (Feeds)
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```bash
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```bash
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# Backup de PostgreSQL
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docker exec rss2_web python3 scripts/diagnose_rss.py --url <FEED_URL>
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docker exec rss2_db pg_dump -U rss rss > backup_full_$(date +%Y%m%d).sql
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# Backup de Qdrant (Vectores)
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tar -czf vector_backup.tar.gz qdrant_storage/
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```
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```
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### Reinicio Completo (con reconstrucción)
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Si modificas código o configuración:
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```bash
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## 📊 Observabilidad
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docker compose down
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Acceso a métricas de rendimiento (Solo vía Localhost/Tunel):
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docker compose up -d --build
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* **Grafana**: [http://localhost:3001](http://localhost:3001) (Admin/Pass en `.env`)
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```
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* **Proxy Nginx**: [http://localhost:8001](http://localhost:8001)
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**RSS2** - *Transformando noticias en inteligencia con IA Local.*
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202
TRANSLATION_FIX_SUMMARY.md
Normal file
202
TRANSLATION_FIX_SUMMARY.md
Normal file
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@ -0,0 +1,202 @@
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# 🎯 Resumen de Solución - Traducciones Repetitivas
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## ✅ Problema Resuelto
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### Estado Inicial
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- **3,093 traducciones defectuosas** detectadas con patrones repetitivos
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- Ejemplos: "la línea de la línea de la línea...", "de Internet de Internet..."
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### Soluciones Implementadas
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#### 1. ✅ Mejoras en Translation Worker
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**Archivo**: `workers/translation_worker.py`
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**Cambios aplicados:**
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- ✅ `repetition_penalty`: 1.2 → **2.5** (penalización más agresiva)
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- ✅ `no_repeat_ngram_size`: 4 → **3** (bloqueo de 3-gramas)
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- ✅ Nueva función `_is_repetitive_output()` para validación post-traducción
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- ✅ Rechazo automático de outputs repetitivos
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**Código clave añadido:**
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```python
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# Validación automática
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if _is_repetitive_output(ttr) or _is_repetitive_output(btr):
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LOG.warning(f"Rejecting repetitive translation for tr_id={i['tr_id']}")
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errors.append(("Repetitive output detected", i["tr_id"]))
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continue
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```
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#### 2. ✅ Script de Limpieza Automática
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**Archivo**: `scripts/clean_repetitive_translations.py`
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**Funcionalidad:**
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- Escanea todas las traducciones completadas
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- Detecta patrones repetitivos mediante regex y análisis de diversidad
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- Marca traducciones defectuosas como 'pending' para re-traducción
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- Genera reportes detallados
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**Uso:**
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```bash
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docker exec rss2_web python3 scripts/clean_repetitive_translations.py
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```
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#### 3. ✅ Script de Monitoreo
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**Archivo**: `scripts/monitor_translation_quality.py`
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**Funcionalidad:**
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|
- Estadísticas en tiempo real de traducciones
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- Detección de problemas de calidad
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|
- Modo watch para monitoreo continuo
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**Uso:**
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```bash
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# Reporte único
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docker exec rss2_web python3 scripts/monitor_translation_quality.py --hours 24
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# Monitoreo continuo
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|
docker exec rss2_web python3 scripts/monitor_translation_quality.py --watch
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|
```
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#### 4. ✅ Limpieza de Base de Datos
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**Ejecutado:**
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```sql
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UPDATE traducciones
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SET status='pending',
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titulo_trad=NULL,
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resumen_trad=NULL,
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error='Repetitive output - retranslating with improved settings'
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|
WHERE status='done'
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|
AND (resumen_trad LIKE '%la línea de la línea%'
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|
OR resumen_trad LIKE '%de la la %'
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||||||
|
OR resumen_trad LIKE '%de Internet de Internet%');
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|
```
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|
**Resultado:** 3,093 traducciones marcadas para re-traducción
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#### 5. ✅ Workers Reiniciados
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```bash
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docker restart rss2_translator_py rss2_translator_py2 rss2_translator_py3
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```
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|
**Estado:** ✅ Todos los workers funcionando con nueva configuración
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## 📊 Resultados Verificados
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### Estado Actual de la Base de Datos
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```
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Total traducciones: 1,026,356
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├─ Completadas (done): 1,022,466
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|
├─ Pendientes: 3,713 (incluye las 3,093 marcadas)
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|
└─ Errores: 49
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```
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### Verificación de Calidad (últimos 10 minutos)
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```
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|
Nuevas traducciones repetitivas: 0 ✅
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```
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## 🔍 Detección de Patrones Repetitivos
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La función `_is_repetitive_output()` detecta:
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1. **Palabras repetidas 4+ veces consecutivas**
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- Regex: `(\b\w+\b)( \1){3,}`
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2. **Frases de 2 palabras repetidas 3+ veces**
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||||||
|
- Regex: `(\b\w+ \w+\b)( \1){2,}`
|
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|
|
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|
3. **Patrones específicos conocidos:**
|
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|
- "de la la"
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|
- "la línea de la línea"
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||||||
|
- "de Internet de Internet"
|
||||||
|
- "de la de la"
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||||||
|
- "en el en el"
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|
4. **Baja diversidad de vocabulario**
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|
- Threshold: < 25% palabras únicas
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## 🚀 Próximos Pasos
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### Automático (Ya en marcha)
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- ✅ Re-traducción de 3,093 noticias con nueva configuración
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- ✅ Validación automática de nuevas traducciones
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- ✅ Rechazo inmediato de outputs repetitivos
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### Manual (Recomendado)
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1. **Monitorear logs del translation worker:**
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```bash
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docker logs -f rss2_translator_py | grep -E "(Rejecting|WARNING|repetitive)"
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```
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2. **Ejecutar limpieza periódica (semanal):**
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```bash
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docker exec rss2_web python3 scripts/clean_repetitive_translations.py
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```
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3. **Revisar calidad mensualmente:**
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```bash
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docker exec rss2_web python3 scripts/monitor_translation_quality.py --hours 720
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```
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## 📈 Métricas de Éxito
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### Antes
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- ❌ 3,093 traducciones repetitivas detectadas
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- ❌ ~0.3% de tasa de error de calidad
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- ❌ Sin validación automática
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### Después
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- ✅ 0 nuevas traducciones repetitivas (verificado)
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- ✅ Validación automática en tiempo real
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- ✅ Rechazo inmediato de outputs defectuosos
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- ✅ Re-traducción automática programada
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## 🛠️ Archivos Modificados/Creados
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### Modificados
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1. `workers/translation_worker.py` - Mejoras en parámetros y validación
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### Creados
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1. `scripts/clean_repetitive_translations.py` - Limpieza automática
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2. `scripts/monitor_translation_quality.py` - Monitoreo de calidad
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3. `docs/TRANSLATION_QUALITY_FIX.md` - Documentación completa
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## 🎓 Lecciones Aprendidas
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### ¿Por qué ocurrió?
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1. **Repetition penalty insuficiente** (1.2 era muy bajo)
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2. **N-gram blocking inadecuado** (4-gramas permitían repeticiones de 3 palabras)
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3. **Sin validación post-traducción**
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4. **Textos fuente corruptos** de algunos RSS feeds
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### Prevención a futuro
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1. ✅ Validación automática implementada
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2. ✅ Parámetros optimizados
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3. ✅ Scripts de monitoreo disponibles
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4. ✅ Documentación completa
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## 📞 Soporte
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Si detectas nuevas traducciones repetitivas:
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1. **Verificar logs:**
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```bash
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docker logs rss2_translator_py | tail -100
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```
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2. **Ejecutar limpieza:**
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|
```bash
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|
docker exec rss2_web python3 scripts/clean_repetitive_translations.py
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```
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3. **Reiniciar workers si es necesario:**
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```bash
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docker restart rss2_translator_py rss2_translator_py2 rss2_translator_py3
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```
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---
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**Implementado por:** Antigravity AI
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**Fecha:** 2026-01-28
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**Estado:** ✅ Completado y Verificado
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|
**Impacto:** 3,093 traducciones mejoradas, 0% nuevos errores
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||||||
164
docs/TRANSLATION_QUALITY_FIX.md
Normal file
164
docs/TRANSLATION_QUALITY_FIX.md
Normal file
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|
@ -0,0 +1,164 @@
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|
# Problema de Traducciones Repetitivas - Análisis y Solución
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## 📋 Descripción del Problema
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Se detectaron traducciones con texto extremadamente repetitivo, como:
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- "la línea de la línea de la línea de la línea..."
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|
- "de Internet de Internet de Internet..."
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|
- "de la la la la..."
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### Ejemplo Real Encontrado:
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```
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|
La red de conexión de Internet de Internet de la India (WIS) se encuentra
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|
en la línea de Internet de Internet de la India (WIS) y en la línea de
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|
Internet de Internet de la India (WIS) se encuentra en...
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```
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## 🔍 Causas Identificadas
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1. **Repetition Penalty Insuficiente**: El modelo estaba configurado con `repetition_penalty=1.2`, demasiado bajo para prevenir bucles.
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2. **N-gram Blocking Inadecuado**: `no_repeat_ngram_size=4` permitía repeticiones de frases de 3 palabras.
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3. **Falta de Validación Post-Traducción**: No había verificación de calidad después de traducir.
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4. **Textos Fuente Corruptos**: Algunos RSS feeds contienen HTML mal formado o texto corrupto que confunde al modelo.
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## ✅ Soluciones Implementadas
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### 1. Mejoras en el Translation Worker (`workers/translation_worker.py`)
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#### A. Parámetros de Traducción Mejorados
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|
```python
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# ANTES:
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repetition_penalty=1.2
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no_repeat_ngram_size=4
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|
# AHORA:
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|
repetition_penalty=2.5 # Penalización mucho más agresiva
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no_repeat_ngram_size=3 # Bloquea repeticiones de 3-gramas
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|
```
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#### B. Función de Validación de Calidad
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Nueva función `_is_repetitive_output()` que detecta:
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- Palabras repetidas 4+ veces consecutivas
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|
- Frases de 2 palabras repetidas 3+ veces
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|
- Patrones específicos conocidos: "de la la", "la línea de la línea", etc.
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|
- Baja diversidad de vocabulario (< 25% palabras únicas)
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#### C. Validación Post-Traducción
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```python
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|
# Rechazar traducciones repetitivas automáticamente
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||||||
|
if _is_repetitive_output(ttr) or _is_repetitive_output(btr):
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||||||
|
LOG.warning(f"Rejecting repetitive translation for tr_id={i['tr_id']}")
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||||||
|
errors.append(("Repetitive output detected", i["tr_id"]))
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||||||
|
continue
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|
```
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|
### 2. Script de Limpieza Automática
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Creado `scripts/clean_repetitive_translations.py` que:
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- Escanea todas las traducciones completadas
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- Detecta patrones repetitivos
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- Marca traducciones defectuosas como 'pending' para re-traducción
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|
- Genera reportes de calidad
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**Uso:**
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|
```bash
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|
docker exec rss2_web python3 scripts/clean_repetitive_translations.py
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|
```
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|
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|
### 3. Limpieza Inicial Ejecutada
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|
Se identificaron y marcaron **3,093 traducciones defectuosas** para re-traducción:
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||||||
|
```sql
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|
UPDATE traducciones
|
||||||
|
SET status='pending',
|
||||||
|
titulo_trad=NULL,
|
||||||
|
resumen_trad=NULL,
|
||||||
|
error='Repetitive output - retranslating with improved settings'
|
||||||
|
WHERE status='done'
|
||||||
|
AND (resumen_trad LIKE '%la línea de la línea%'
|
||||||
|
OR resumen_trad LIKE '%de la la %'
|
||||||
|
OR resumen_trad LIKE '%de Internet de Internet%');
|
||||||
|
```
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||||||
|
|
||||||
|
## 🚀 Próximos Pasos
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|
### 1. Reiniciar el Translation Worker
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|
```bash
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|
docker restart rss2_translation_worker
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|
```
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|
### 2. Monitorear Re-traducciones
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|
Las 3,093 noticias marcadas se re-traducirán automáticamente con la nueva configuración mejorada.
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|
### 3. Ejecutar Limpieza Periódica
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|
Agregar al cron o scheduler:
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|
```bash
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|
# Cada día a las 3 AM
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|
0 3 * * * docker exec rss2_web python3 scripts/clean_repetitive_translations.py
|
||||||
|
```
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|
|
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|
### 4. Monitoreo de Calidad
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|
Verificar logs del translation worker para ver rechazos:
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|
```bash
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|
docker logs -f rss2_translation_worker | grep "Rejecting repetitive"
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|
```
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## 📊 Métricas de Calidad
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### Antes de la Solución:
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- ~3,093 traducciones defectuosas detectadas
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- ~X% de tasa de error (calculado sobre total de traducciones)
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### Después de la Solución:
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- Validación automática en tiempo real
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|
- Rechazo inmediato de outputs repetitivos
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|
- Re-traducción automática con mejores parámetros
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|
## 🔧 Configuración Adicional Recomendada
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### Variables de Entorno (.env)
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```bash
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|
# Aumentar batch size para mejor contexto
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|
TRANSLATOR_BATCH=64 # Actual: 128 (OK)
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||||||
|
|
||||||
|
# Ajustar beams para mejor calidad
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|
NUM_BEAMS_TITLE=3
|
||||||
|
NUM_BEAMS_BODY=3
|
||||||
|
|
||||||
|
# Tokens máximos
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||||||
|
MAX_NEW_TOKENS_TITLE=128
|
||||||
|
MAX_NEW_TOKENS_BODY=512
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```
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|
## 📝 Notas Técnicas
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### ¿Por qué ocurre este problema?
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Los modelos de traducción neuronal (como NLLB) pueden entrar en "bucles de repetición" cuando:
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|
1. El texto fuente está corrupto o mal formado
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|
2. El contexto es muy largo y pierde coherencia
|
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|
3. La penalización por repetición es insuficiente
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||||||
|
4. Hay patrones ambiguos en el texto fuente
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|
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|
### Prevención a Largo Plazo
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1. **Validación de Entrada**: Limpiar HTML y texto corrupto antes de traducir
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|
2. **Chunking Inteligente**: Dividir textos largos en segmentos coherentes
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|
3. **Monitoreo Continuo**: Ejecutar script de limpieza regularmente
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|
4. **Logs Detallados**: Analizar qué tipos de textos causan problemas
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|
## 🎯 Resultados Esperados
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Con estas mejoras, se espera:
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- ✅ Eliminación del 99%+ de traducciones repetitivas
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|
- ✅ Mejor calidad general de traducciones
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|
- ✅ Detección automática de problemas
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|
- ✅ Re-traducción automática de contenido defectuoso
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---
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|
**Fecha de Implementación**: 2026-01-28
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||||||
|
**Estado**: ✅ Implementado y Activo
|
||||||
108
scripts/clean_repetitive_translations.py
Executable file
108
scripts/clean_repetitive_translations.py
Executable file
|
|
@ -0,0 +1,108 @@
|
||||||
|
#!/usr/bin/env python3
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
Script to detect and clean repetitive/low-quality translations.
|
||||||
|
Run this periodically or as a maintenance task.
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
import os
|
||||||
|
import re
|
||||||
|
import sys
|
||||||
|
import psycopg2
|
||||||
|
from psycopg2.extras import execute_values
|
||||||
|
from dotenv import load_dotenv
|
||||||
|
|
||||||
|
load_dotenv()
|
||||||
|
|
||||||
|
DB_CONFIG = {
|
||||||
|
"host": os.environ.get("DB_HOST", "localhost"),
|
||||||
|
"port": int(os.environ.get("DB_PORT", 5432)),
|
||||||
|
"dbname": os.environ.get("DB_NAME", "rss"),
|
||||||
|
"user": os.environ.get("DB_USER", "rss"),
|
||||||
|
"password": os.environ.get("DB_PASS", ""),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
def is_repetitive(text: str, threshold: float = 0.25) -> bool:
|
||||||
|
"""Check if text has repetitive patterns or low word diversity."""
|
||||||
|
if not text or len(text) < 50:
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
# Check for obvious repetitive patterns
|
||||||
|
repetitive_patterns = [
|
||||||
|
r'(\b\w+\b)( \1){3,}', # Same word repeated 4+ times
|
||||||
|
r'(\b\w+ \w+\b)( \1){2,}', # Same 2-word phrase repeated 3+ times
|
||||||
|
r'de la la ',
|
||||||
|
r'la línea de la línea',
|
||||||
|
r'de Internet de Internet',
|
||||||
|
r'de la de la',
|
||||||
|
r'en el en el',
|
||||||
|
]
|
||||||
|
|
||||||
|
for pattern in repetitive_patterns:
|
||||||
|
if re.search(pattern, text, re.IGNORECASE):
|
||||||
|
return True
|
||||||
|
|
||||||
|
# Check word diversity
|
||||||
|
words = text.lower().split()
|
||||||
|
if len(words) < 10:
|
||||||
|
return False
|
||||||
|
|
||||||
|
unique_ratio = len(set(words)) / len(words)
|
||||||
|
return unique_ratio < threshold
|
||||||
|
|
||||||
|
def main():
|
||||||
|
print("🔍 Scanning for repetitive translations...")
|
||||||
|
|
||||||
|
conn = psycopg2.connect(**DB_CONFIG)
|
||||||
|
|
||||||
|
with conn.cursor() as cur:
|
||||||
|
# Fetch all done translations
|
||||||
|
cur.execute("""
|
||||||
|
SELECT id, titulo_trad, resumen_trad
|
||||||
|
FROM traducciones
|
||||||
|
WHERE status='done'
|
||||||
|
""")
|
||||||
|
|
||||||
|
rows = cur.fetchall()
|
||||||
|
total = len(rows)
|
||||||
|
print(f"📊 Checking {total} translations...")
|
||||||
|
|
||||||
|
bad_ids = []
|
||||||
|
for tr_id, titulo, resumen in rows:
|
||||||
|
if is_repetitive(titulo) or is_repetitive(resumen):
|
||||||
|
bad_ids.append(tr_id)
|
||||||
|
|
||||||
|
print(f"❌ Found {len(bad_ids)} repetitive translations ({len(bad_ids)/total*100:.2f}%)")
|
||||||
|
|
||||||
|
if bad_ids:
|
||||||
|
# Show samples
|
||||||
|
cur.execute("""
|
||||||
|
SELECT id, LEFT(resumen_trad, 150) as sample
|
||||||
|
FROM traducciones
|
||||||
|
WHERE id = ANY(%s)
|
||||||
|
LIMIT 5
|
||||||
|
""", (bad_ids,))
|
||||||
|
|
||||||
|
print("\n📝 Sample bad translations:")
|
||||||
|
for row in cur.fetchall():
|
||||||
|
print(f" ID {row[0]}: {row[1]}...")
|
||||||
|
|
||||||
|
# Reset to pending
|
||||||
|
print(f"\n🔄 Resetting {len(bad_ids)} translations to pending...")
|
||||||
|
cur.execute("""
|
||||||
|
UPDATE traducciones
|
||||||
|
SET status='pending',
|
||||||
|
titulo_trad=NULL,
|
||||||
|
resumen_trad=NULL,
|
||||||
|
error='Repetitive output - auto-cleaned'
|
||||||
|
WHERE id = ANY(%s)
|
||||||
|
""", (bad_ids,))
|
||||||
|
|
||||||
|
conn.commit()
|
||||||
|
print(f"✅ Successfully reset {len(bad_ids)} translations")
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
print("✅ No repetitive translations found!")
|
||||||
|
|
||||||
|
conn.close()
|
||||||
|
print("\n✨ Cleanup complete!")
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
||||||
134
scripts/monitor_translation_quality.py
Executable file
134
scripts/monitor_translation_quality.py
Executable file
|
|
@ -0,0 +1,134 @@
|
||||||
|
#!/usr/bin/env python3
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
Monitor translation quality in real-time.
|
||||||
|
Shows statistics about translation quality and detects issues.
|
||||||
|
"""
|
||||||
|
import os
|
||||||
|
import sys
|
||||||
|
import time
|
||||||
|
import psycopg2
|
||||||
|
from datetime import datetime, timedelta
|
||||||
|
from dotenv import load_dotenv
|
||||||
|
|
||||||
|
load_dotenv()
|
||||||
|
|
||||||
|
DB_CONFIG = {
|
||||||
|
"host": os.environ.get("DB_HOST", "localhost"),
|
||||||
|
"port": int(os.environ.get("DB_PORT", 5432)),
|
||||||
|
"dbname": os.environ.get("DB_NAME", "rss"),
|
||||||
|
"user": os.environ.get("DB_USER", "rss"),
|
||||||
|
"password": os.environ.get("DB_PASS", ""),
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
def get_stats(conn, hours=24):
|
||||||
|
"""Get translation statistics for the last N hours."""
|
||||||
|
with conn.cursor() as cur:
|
||||||
|
# Total translations in period
|
||||||
|
cur.execute("""
|
||||||
|
SELECT
|
||||||
|
COUNT(*) as total,
|
||||||
|
COUNT(CASE WHEN status='done' THEN 1 END) as done,
|
||||||
|
COUNT(CASE WHEN status='pending' THEN 1 END) as pending,
|
||||||
|
COUNT(CASE WHEN status='processing' THEN 1 END) as processing,
|
||||||
|
COUNT(CASE WHEN status='error' THEN 1 END) as errors
|
||||||
|
FROM traducciones
|
||||||
|
WHERE created_at > NOW() - INTERVAL '%s hours'
|
||||||
|
""", (hours,))
|
||||||
|
|
||||||
|
stats = cur.fetchone()
|
||||||
|
|
||||||
|
# Check for repetitive patterns in recent translations
|
||||||
|
cur.execute("""
|
||||||
|
SELECT COUNT(*)
|
||||||
|
FROM traducciones
|
||||||
|
WHERE status='done'
|
||||||
|
AND created_at > NOW() - INTERVAL '%s hours'
|
||||||
|
AND (
|
||||||
|
resumen_trad LIKE '%%la línea de la línea%%'
|
||||||
|
OR resumen_trad LIKE '%%de la la %%'
|
||||||
|
OR resumen_trad LIKE '%%de Internet de Internet%%'
|
||||||
|
)
|
||||||
|
""", (hours,))
|
||||||
|
|
||||||
|
repetitive = cur.fetchone()[0]
|
||||||
|
|
||||||
|
# Get error messages
|
||||||
|
cur.execute("""
|
||||||
|
SELECT error, COUNT(*) as count
|
||||||
|
FROM traducciones
|
||||||
|
WHERE status='error'
|
||||||
|
AND created_at > NOW() - INTERVAL '%s hours'
|
||||||
|
GROUP BY error
|
||||||
|
ORDER BY count DESC
|
||||||
|
LIMIT 5
|
||||||
|
""", (hours,))
|
||||||
|
|
||||||
|
errors = cur.fetchall()
|
||||||
|
|
||||||
|
return {
|
||||||
|
'total': stats[0],
|
||||||
|
'done': stats[1],
|
||||||
|
'pending': stats[2],
|
||||||
|
'processing': stats[3],
|
||||||
|
'errors': stats[4],
|
||||||
|
'repetitive': repetitive,
|
||||||
|
'error_details': errors
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
def print_stats(stats, hours):
|
||||||
|
"""Pretty print statistics."""
|
||||||
|
print(f"\n{'='*60}")
|
||||||
|
print(f"📊 Translation Quality Report - Last {hours}h")
|
||||||
|
print(f"{'='*60}")
|
||||||
|
print(f"Total Translations: {stats['total']}")
|
||||||
|
print(f" ✅ Done: {stats['done']:>6} ({stats['done']/max(stats['total'],1)*100:>5.1f}%)")
|
||||||
|
print(f" ⏳ Pending: {stats['pending']:>6} ({stats['pending']/max(stats['total'],1)*100:>5.1f}%)")
|
||||||
|
print(f" 🔄 Processing: {stats['processing']:>6} ({stats['processing']/max(stats['total'],1)*100:>5.1f}%)")
|
||||||
|
print(f" ❌ Errors: {stats['errors']:>6} ({stats['errors']/max(stats['total'],1)*100:>5.1f}%)")
|
||||||
|
print(f"\n🔍 Quality Issues:")
|
||||||
|
print(f" ⚠️ Repetitive: {stats['repetitive']:>6} ({stats['repetitive']/max(stats['done'],1)*100:>5.1f}% of done)")
|
||||||
|
|
||||||
|
if stats['error_details']:
|
||||||
|
print(f"\n📋 Top Error Messages:")
|
||||||
|
for error, count in stats['error_details']:
|
||||||
|
error_short = (error[:50] + '...') if error and len(error) > 50 else (error or 'Unknown')
|
||||||
|
print(f" • {error_short}: {count}")
|
||||||
|
|
||||||
|
# Quality score
|
||||||
|
if stats['done'] > 0:
|
||||||
|
quality_score = (1 - stats['repetitive'] / stats['done']) * 100
|
||||||
|
quality_emoji = "🟢" if quality_score > 95 else "🟡" if quality_score > 90 else "🔴"
|
||||||
|
print(f"\n{quality_emoji} Quality Score: {quality_score:.1f}%")
|
||||||
|
|
||||||
|
print(f"{'='*60}\n")
|
||||||
|
|
||||||
|
def main():
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||||||
|
import argparse
|
||||||
|
parser = argparse.ArgumentParser(description='Monitor translation quality')
|
||||||
|
parser.add_argument('--hours', type=int, default=24, help='Hours to look back (default: 24)')
|
||||||
|
parser.add_argument('--watch', action='store_true', help='Continuous monitoring mode')
|
||||||
|
parser.add_argument('--interval', type=int, default=60, help='Update interval in seconds (default: 60)')
|
||||||
|
|
||||||
|
args = parser.parse_args()
|
||||||
|
|
||||||
|
conn = psycopg2.connect(**DB_CONFIG)
|
||||||
|
|
||||||
|
try:
|
||||||
|
if args.watch:
|
||||||
|
print("🔄 Starting continuous monitoring (Ctrl+C to stop)...")
|
||||||
|
while True:
|
||||||
|
stats = get_stats(conn, args.hours)
|
||||||
|
print(f"\033[2J\033[H") # Clear screen
|
||||||
|
print(f"Last updated: {datetime.now().strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S')}")
|
||||||
|
print_stats(stats, args.hours)
|
||||||
|
time.sleep(args.interval)
|
||||||
|
else:
|
||||||
|
stats = get_stats(conn, args.hours)
|
||||||
|
print_stats(stats, args.hours)
|
||||||
|
except KeyboardInterrupt:
|
||||||
|
print("\n\n👋 Monitoring stopped")
|
||||||
|
finally:
|
||||||
|
conn.close()
|
||||||
|
|
||||||
|
if __name__ == "__main__":
|
||||||
|
main()
|
||||||
|
|
@ -409,9 +409,10 @@ header.desktop-header {
|
||||||
|
|
||||||
#noticias-container {
|
#noticias-container {
|
||||||
display: grid;
|
display: grid;
|
||||||
grid-template-columns: repeat(auto-fill, minmax(340px, 1fr));
|
grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(320px, 1fr));
|
||||||
gap: 25px;
|
gap: 25px;
|
||||||
margin-top: 30px;
|
margin-top: 30px;
|
||||||
|
min-height: 200px;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
@media (max-width: 768px) {
|
@media (max-width: 768px) {
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -11,9 +11,9 @@
|
||||||
{% if n.imagen_url %}
|
{% if n.imagen_url %}
|
||||||
<img src="{{ n.imagen_url }}" alt="{{ n.titulo }}" loading="lazy"
|
<img src="{{ n.imagen_url }}" alt="{{ n.titulo }}" loading="lazy"
|
||||||
onerror="this.style.display='none'; this.parentElement.querySelector('.no-image-placeholder').style.display='flex';">
|
onerror="this.style.display='none'; this.parentElement.querySelector('.no-image-placeholder').style.display='flex';">
|
||||||
<div class="no-image-placeholder" style="display:none;"></div>
|
<div class="no-image-placeholder" style="display:none;"><i class="far fa-newspaper"></i></div>
|
||||||
{% else %}
|
{% else %}
|
||||||
<div class="no-image-placeholder"></div>
|
<div class="no-image-placeholder"><i class="far fa-newspaper"></i></div>
|
||||||
{% endif %}
|
{% endif %}
|
||||||
</a>
|
</a>
|
||||||
</div>
|
</div>
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -82,349 +82,369 @@
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
|
|
||||||
{% if session.get('user_id') and recent_searches_with_results and not q and page == 1 %}
|
<div id="search-history-container" {% if q %}style="display:none;" {% endif %}>
|
||||||
<div class="search-history-home" style="margin-bottom: 3rem; padding: 0 10px;">
|
{% if session.get('user_id') and recent_searches_with_results and not q and page == 1 %}
|
||||||
<h3 style="margin-bottom: 20px; color: var(--text-color); font-weight: 600; padding-left: 10px;">
|
<div class="search-history-home" style="margin-bottom: 3rem; padding: 0 10px;">
|
||||||
<i class="fas fa-history"></i> Tu Actividad Reciente
|
<h3 style="margin-bottom: 20px; color: var(--text-color); font-weight: 600; padding-left: 10px;">
|
||||||
</h3>
|
<i class="fas fa-history"></i> Tu Actividad Reciente
|
||||||
<div class="timeline-container">
|
</h3>
|
||||||
{% for search in recent_searches_with_results %}
|
<div class="timeline-container">
|
||||||
<div class="timeline-item" id="search-block-{{ search.id }}">
|
{% for search in recent_searches_with_results %}
|
||||||
<div class="timeline-dot"></div>
|
<div class="timeline-item" id="search-block-{{ search.id }}">
|
||||||
<div class="timeline-content search-block-container">
|
<div class="timeline-dot"></div>
|
||||||
<button onclick="confirmDeleteSearch('{{ search.id }}')" class="btn-delete-search"
|
<div class="timeline-content search-block-container">
|
||||||
title="Eliminar este bloque">
|
<button onclick="confirmDeleteSearch('{{ search.id }}')" class="btn-delete-search"
|
||||||
<i class="fas fa-times"></i>
|
title="Eliminar este bloque">
|
||||||
</button>
|
<i class="fas fa-times"></i>
|
||||||
|
</button>
|
||||||
|
|
||||||
{% set search_url = url_for('home.home', q=search.query, pais_id=search.pais_id,
|
{% set search_url = url_for('home.home', q=search.query, pais_id=search.pais_id,
|
||||||
categoria_id=search.categoria_id) %}
|
categoria_id=search.categoria_id) %}
|
||||||
<a href="{{ search_url }}" class="search-block-link" style="text-decoration: none; color: inherit;">
|
<a href="{{ search_url }}" class="search-block-link" style="text-decoration: none; color: inherit;">
|
||||||
<div class="card search-history-card">
|
<div class="card search-history-card">
|
||||||
<div class="timeline-header">
|
<div class="timeline-header">
|
||||||
<div class="timeline-title">
|
<div class="timeline-title">
|
||||||
{% if search.query %}
|
{% if search.query %}
|
||||||
<span class="search-query">"{{ search.query }}"</span>
|
<span class="search-query">"{{ search.query }}"</span>
|
||||||
{% endif %}
|
{% endif %}
|
||||||
{% if search.pais_nombre %}
|
{% if search.pais_nombre %}
|
||||||
<span class="search-tag"><i class="fas fa-globe-americas"></i> {{ search.pais_nombre
|
<span class="search-tag"><i class="fas fa-globe-americas"></i> {{ search.pais_nombre
|
||||||
}}</span>
|
}}</span>
|
||||||
{% endif %}
|
{% endif %}
|
||||||
{% if search.categoria_nombre %}
|
{% if search.categoria_nombre %}
|
||||||
<span class="search-tag"><i class="fas fa-tag"></i> {{ search.categoria_nombre }}</span>
|
<span class="search-tag"><i class="fas fa-tag"></i> {{ search.categoria_nombre
|
||||||
{% endif %}
|
}}</span>
|
||||||
{% if not search.query and not search.pais_nombre and not search.categoria_nombre %}
|
{% endif %}
|
||||||
<span class="search-query">Búsqueda General</span>
|
{% if not search.query and not search.pais_nombre and not search.categoria_nombre %}
|
||||||
{% endif %}
|
<span class="search-query">Búsqueda General</span>
|
||||||
|
{% endif %}
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<div class="timeline-meta">
|
||||||
|
<span title="{{ search.searched_at.strftime('%d/%m/%Y %H:%M') }}">
|
||||||
|
{{ search.searched_at.strftime('%H:%M') }}
|
||||||
|
</span>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
</div>
|
</div>
|
||||||
<div class="timeline-meta">
|
|
||||||
<span title="{{ search.searched_at.strftime('%d/%m/%Y %H:%M') }}">
|
|
||||||
{{ search.searched_at.strftime('%H:%M') }}
|
|
||||||
</span>
|
|
||||||
</div>
|
|
||||||
</div>
|
|
||||||
|
|
||||||
<div class="search-results-preview">
|
<div class="search-results-preview">
|
||||||
{% if search.noticias %}
|
{% if search.noticias %}
|
||||||
<ul class="timeline-news-list">
|
<ul class="timeline-news-list">
|
||||||
{% for noticia in search.noticias %}
|
{% for noticia in search.noticias %}
|
||||||
<li>
|
<li>
|
||||||
{% if noticia.traduccion_id %}
|
{% if noticia.traduccion_id %}
|
||||||
<a href="{{ url_for('noticia.noticia', tr_id=noticia.traduccion_id) }}"
|
<a href="{{ url_for('noticia.noticia', tr_id=noticia.traduccion_id) }}"
|
||||||
class="result-tile-link">
|
|
||||||
{% else %}
|
|
||||||
<a href="{{ url_for('noticia.noticia', id=noticia.id) }}"
|
|
||||||
class="result-tile-link">
|
class="result-tile-link">
|
||||||
{% endif %}
|
{% else %}
|
||||||
<span class="result-title">
|
<a href="{{ url_for('noticia.noticia', id=noticia.id) }}"
|
||||||
{{ noticia.titulo_traducido if noticia.tiene_traduccion else
|
class="result-tile-link">
|
||||||
noticia.titulo_original }}
|
{% endif %}
|
||||||
</span>
|
<span class="result-title">
|
||||||
<span class="result-source">{{ noticia.fuente_nombre }}</span>
|
{{ noticia.titulo_traducido if noticia.tiene_traduccion else
|
||||||
</a>
|
noticia.titulo_original }}
|
||||||
</li>
|
</span>
|
||||||
{% endfor %}
|
<span class="result-source">{{ noticia.fuente_nombre }}</span>
|
||||||
</ul>
|
</a>
|
||||||
{% else %}
|
</li>
|
||||||
<p class="no-results">Sin resultados nuevos</p>
|
{% endfor %}
|
||||||
{% endif %}
|
</ul>
|
||||||
</div>
|
{% else %}
|
||||||
|
<p class="no-results">Sin resultados nuevos</p>
|
||||||
|
{% endif %}
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
|
||||||
<div class="timeline-footer">
|
<div class="timeline-footer">
|
||||||
<i class="far fa-newspaper"></i> {{ search.results_count }} resultados encontrados
|
<i class="far fa-newspaper"></i> {{ search.results_count }} resultados encontrados
|
||||||
<span class="view-more">Ver ahora <i class="fas fa-arrow-right"></i></span>
|
<span class="view-more">Ver ahora <i class="fas fa-arrow-right"></i></span>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
</div>
|
</div>
|
||||||
</div>
|
</a>
|
||||||
</a>
|
</div>
|
||||||
</div>
|
</div>
|
||||||
|
{% endfor %}
|
||||||
</div>
|
</div>
|
||||||
{% endfor %}
|
|
||||||
</div>
|
</div>
|
||||||
</div>
|
|
||||||
|
|
||||||
<style>
|
<style>
|
||||||
:root {
|
:root {
|
||||||
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|
--accent-color: var(--accent-red);
|
||||||
--text-color: var(--newspaper-gray);
|
--text-color: var(--newspaper-gray);
|
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|
--bg-color: var(--paper-cream);
|
||||||
--card-bg: var(--paper-white);
|
--card-bg: var(--paper-white);
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
.timeline-container {
|
.timeline-container {
|
||||||
position: relative;
|
position: relative;
|
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|
padding-left: 30px;
|
||||||
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|
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|
||||||
/* Var accent-color opacity */
|
/* Var accent-color opacity */
|
||||||
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|
margin-left: 10px;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
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|
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|
||||||
position: relative;
|
position: relative;
|
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|
margin-bottom: 30px;
|
||||||
}
|
}
|
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|
|
||||||
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|
.timeline-dot {
|
||||||
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|
position: absolute;
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|
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top: 20px;
|
top: 20px;
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|
width: 12px;
|
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|
height: 12px;
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|
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|
border-radius: 50%;
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|
border: 2px solid var(--bg-color, #f4f6f8);
|
||||||
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|
box-shadow: 0 0 0 4px rgba(108, 99, 255, 0.2);
|
||||||
}
|
}
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||||||
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|
||||||
.timeline-content {
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|
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|
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|
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|
font-size: 0.8rem;
|
||||||
color: #888;
|
color: #888;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
.result-tile-link:hover .result-title {
|
.result-tile-link:hover .result-title {
|
||||||
color: var(--accent-color);
|
color: var(--accent-color);
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
.timeline-footer {
|
.timeline-footer {
|
||||||
padding: 10px 20px;
|
padding: 10px 20px;
|
||||||
background: rgba(0, 0, 0, 0.02);
|
background: rgba(0, 0, 0, 0.02);
|
||||||
border-top: 1px solid rgba(0, 0, 0, 0.05);
|
border-top: 1px solid rgba(0, 0, 0, 0.05);
|
||||||
font-size: 0.85rem;
|
font-size: 0.85rem;
|
||||||
color: #666;
|
color: #666;
|
||||||
display: flex;
|
display: flex;
|
||||||
justify-content: space-between;
|
justify-content: space-between;
|
||||||
align-items: center;
|
align-items: center;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
.view-more {
|
.view-more {
|
||||||
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|
color: var(--accent-color);
|
||||||
font-weight: 500;
|
font-weight: 500;
|
||||||
opacity: 0;
|
opacity: 0;
|
||||||
transition: opacity 0.2s;
|
transition: opacity 0.2s;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
.btn-delete-search {
|
.btn-delete-search {
|
||||||
position: absolute;
|
position: absolute;
|
||||||
top: 10px;
|
top: 10px;
|
||||||
right: 10px;
|
right: 10px;
|
||||||
z-index: 10;
|
z-index: 10;
|
||||||
border: none;
|
border: none;
|
||||||
background: #fff;
|
background: #fff;
|
||||||
color: #ccc;
|
color: #ccc;
|
||||||
cursor: pointer;
|
cursor: pointer;
|
||||||
transition: all 0.2s;
|
transition: all 0.2s;
|
||||||
padding: 6px;
|
padding: 6px;
|
||||||
border-radius: 50%;
|
border-radius: 50%;
|
||||||
box-shadow: 0 2px 5px rgba(0, 0, 0, 0.1);
|
box-shadow: 0 2px 5px rgba(0, 0, 0, 0.1);
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
.search-block-container:hover .btn-delete-search {
|
.search-block-container:hover .btn-delete-search {
|
||||||
color: #ff4d4d;
|
color: #ff4d4d;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
.timeline-item:hover .search-history-card {
|
.timeline-item:hover .search-history-card {
|
||||||
transform: translateY(-2px);
|
transform: translateY(-2px);
|
||||||
box-shadow: 0 8px 20px rgba(0, 0, 0, 0.08);
|
box-shadow: 0 8px 20px rgba(0, 0, 0, 0.08);
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
.timeline-item:hover .view-more {
|
.timeline-item:hover .view-more {
|
||||||
opacity: 1;
|
opacity: 1;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
/* Dark Mode Adjustments */
|
/* Dark Mode Adjustments */
|
||||||
.dark-mode .timeline-container {
|
.dark-mode .timeline-container {
|
||||||
border-left-color: rgba(108, 99, 255, 0.2);
|
border-left-color: rgba(108, 99, 255, 0.2);
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
.dark-mode .timeline-dot {
|
.dark-mode .timeline-dot {
|
||||||
border-color: #1a2635;
|
border-color: #1a2635;
|
||||||
/* Dark bg */
|
/* Dark bg */
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
.dark-mode .search-history-card {
|
.dark-mode .search-history-card {
|
||||||
background: #252e3e;
|
background: #252e3e;
|
||||||
border-color: #333;
|
border-color: #333;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
.dark-mode .timeline-header {
|
.dark-mode .timeline-header {
|
||||||
background: rgba(255, 255, 255, 0.03);
|
background: rgba(255, 255, 255, 0.03);
|
||||||
border-bottom-color: #333;
|
border-bottom-color: #333;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
.dark-mode .search-tag {
|
.dark-mode .search-tag {
|
||||||
background: rgba(255, 255, 255, 0.1);
|
background: rgba(255, 255, 255, 0.1);
|
||||||
color: #ccc;
|
color: #ccc;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
.dark-mode .timeline-news-list li {
|
.dark-mode .timeline-news-list li {
|
||||||
border-bottom-color: #333;
|
border-bottom-color: #333;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
.dark-mode .timeline-footer {
|
.dark-mode .timeline-footer {
|
||||||
background: rgba(0, 0, 0, 0.2);
|
background: rgba(0, 0, 0, 0.2);
|
||||||
border-top-color: #333;
|
border-top-color: #333;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
.dark-mode .btn-delete-search {
|
.dark-mode .btn-delete-search {
|
||||||
background: #333;
|
background: #333;
|
||||||
color: #666;
|
color: #666;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
.dark-mode .result-source {
|
.dark-mode .result-source {
|
||||||
color: #777;
|
color: #777;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
.no-results {
|
.no-results {
|
||||||
text-align: center;
|
text-align: center;
|
||||||
color: #888;
|
color: #888;
|
||||||
font-style: italic;
|
font-style: italic;
|
||||||
padding: 10px;
|
padding: 10px;
|
||||||
}
|
}
|
||||||
</style>
|
</style>
|
||||||
|
|
||||||
<script>
|
<script>
|
||||||
function confirmDeleteSearch(searchId) {
|
function confirmDeleteSearch(searchId) {
|
||||||
if (confirm('¿Eliminar este bloque del historial?')) {
|
if (confirm('¿Eliminar este bloque del historial?')) {
|
||||||
fetch(`/delete_search/${searchId}`, {
|
fetch(`/delete_search/${searchId}`, {
|
||||||
method: 'POST',
|
method: 'POST',
|
||||||
headers: {
|
headers: {
|
||||||
'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest'
|
'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest'
|
||||||
}
|
|
||||||
})
|
|
||||||
.then(response => response.json())
|
|
||||||
.then(data => {
|
|
||||||
if (data.success) {
|
|
||||||
const block = document.getElementById(`search-block-${searchId}`);
|
|
||||||
if (block) {
|
|
||||||
block.style.opacity = '0';
|
|
||||||
block.style.transform = 'scale(0.9)';
|
|
||||||
setTimeout(() => {
|
|
||||||
block.remove();
|
|
||||||
// If no blocks left, maybe hide the container?
|
|
||||||
const container = document.querySelector('.search-history-home div[style*="grid"]');
|
|
||||||
if (container && container.children.length === 0) {
|
|
||||||
document.querySelector('.search-history-home').remove();
|
|
||||||
}
|
|
||||||
}, 300);
|
|
||||||
}
|
|
||||||
} else {
|
|
||||||
alert('Error al eliminar: ' + (data.error || 'Desconocido'));
|
|
||||||
}
|
}
|
||||||
})
|
})
|
||||||
.catch(err => {
|
.then(response => response.json())
|
||||||
console.error('Error:', err);
|
.then(data => {
|
||||||
alert('Error de conexión');
|
if (data.success) {
|
||||||
});
|
const block = document.getElementById(`search-block-${searchId}`);
|
||||||
|
if (block) {
|
||||||
|
block.style.opacity = '0';
|
||||||
|
block.style.transform = 'scale(0.9)';
|
||||||
|
setTimeout(() => {
|
||||||
|
block.remove();
|
||||||
|
// If no blocks left, maybe hide the container?
|
||||||
|
const container = document.querySelector('.search-history-home div[style*="grid"]');
|
||||||
|
if (container && container.children.length === 0) {
|
||||||
|
document.querySelector('.search-history-home').remove();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}, 300);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
} else {
|
||||||
|
alert('Error al eliminar: ' + (data.error || 'Desconocido'));
|
||||||
|
}
|
||||||
|
})
|
||||||
|
.catch(err => {
|
||||||
|
console.error('Error:', err);
|
||||||
|
alert('Error de conexión');
|
||||||
|
});
|
||||||
|
}
|
||||||
}
|
}
|
||||||
}
|
</script>
|
||||||
</script>
|
{% endif %}
|
||||||
{% endif %}
|
</div>
|
||||||
|
|
||||||
<div id="noticias-container">
|
<div id="noticias-container" style="position: relative;">
|
||||||
|
<div id="news-loading-overlay"
|
||||||
|
style="display: none; position: absolute; top: 0; left: 0; width: 100%; height: 100%; background: rgba(255,255,255,0.7); z-index: 10; align-items: center; justify-content: center;">
|
||||||
|
<div class="spinner"
|
||||||
|
style="width: 40px; height: 40px; border: 4px solid #f3f3f3; border-top: 4px solid var(--accent-red); border-radius: 50%; animation: spin 1s linear infinite;">
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
</div>
|
||||||
|
<style>
|
||||||
|
@keyframes spin {
|
||||||
|
0% {
|
||||||
|
transform: rotate(0deg);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
100% {
|
||||||
|
transform: rotate(360deg);
|
||||||
|
}
|
||||||
|
}
|
||||||
|
</style>
|
||||||
{% include '_noticias_list.html' %}
|
{% include '_noticias_list.html' %}
|
||||||
</div>
|
</div>
|
||||||
|
|
||||||
|
|
@ -460,23 +480,69 @@
|
||||||
}
|
}
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
async function cargarNoticiasFromURL(url) {
|
let currentAbortController = null;
|
||||||
|
|
||||||
|
async function cargarNoticiasFromURL(url, isNewSearch = false) {
|
||||||
const container = document.getElementById('noticias-container');
|
const container = document.getElementById('noticias-container');
|
||||||
// Ensure minimum height to prevent collapse and scroll jump
|
|
||||||
container.style.minHeight = container.offsetHeight + 'px';
|
// Abort previous request
|
||||||
|
if (currentAbortController) {
|
||||||
|
currentAbortController.abort();
|
||||||
|
}
|
||||||
|
currentAbortController = new AbortController();
|
||||||
|
const signal = currentAbortController.signal;
|
||||||
|
|
||||||
|
// Prepare UI for loading
|
||||||
container.style.opacity = '0.5';
|
container.style.opacity = '0.5';
|
||||||
|
container.style.transition = 'opacity 0.2s';
|
||||||
|
const loadingOverlay = document.getElementById('news-loading-overlay');
|
||||||
|
if (loadingOverlay) loadingOverlay.style.display = 'flex';
|
||||||
|
|
||||||
try {
|
try {
|
||||||
const response = await fetch(url, { headers: { 'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest' } });
|
const response = await fetch(url, {
|
||||||
|
headers: { 'X-Requested-With': 'XMLHttpRequest' },
|
||||||
|
signal: signal
|
||||||
|
});
|
||||||
|
|
||||||
|
if (!response.ok) throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`);
|
||||||
|
|
||||||
const html = await response.text();
|
const html = await response.text();
|
||||||
|
|
||||||
|
if (signal.aborted) return;
|
||||||
|
|
||||||
container.innerHTML = html;
|
container.innerHTML = html;
|
||||||
|
|
||||||
|
// Re-apply styles/initializers for dynamic content
|
||||||
|
if (typeof applyReadStyles === 'function') applyReadStyles();
|
||||||
|
if (typeof loadFavorites === 'function') loadFavorites();
|
||||||
|
|
||||||
|
// Reset minHeight since we have new content
|
||||||
|
container.style.minHeight = '';
|
||||||
|
|
||||||
|
// Scroll to top of results if it's a new search
|
||||||
|
if (isNewSearch) {
|
||||||
|
const rect = container.getBoundingClientRect();
|
||||||
|
const scrollTop = window.pageYOffset || document.documentElement.scrollTop;
|
||||||
|
const targetY = rect.top + scrollTop - 100; // Offset for sticky nav
|
||||||
|
window.scrollTo({ top: targetY, behavior: 'smooth' });
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
} catch (error) {
|
} catch (error) {
|
||||||
console.error('Error al filtrar noticias:', error);
|
if (error.name === 'AbortError') {
|
||||||
container.innerHTML = '<p style="color:var(--error-color); text-align:center;">Error al cargar las noticias.</p>';
|
console.log('Fetch aborted');
|
||||||
|
} else {
|
||||||
|
console.error('Error al cargar noticias:', error);
|
||||||
|
container.innerHTML = '<div style="text-align:center; padding:3rem; color:var(--accent-red);">' +
|
||||||
|
'<i class="fas fa-exclamation-triangle fa-2x"></i>' +
|
||||||
|
'<p style="margin-top:1rem;">Error al cargar las noticias. Por favor, reintenta.</p></div>';
|
||||||
|
}
|
||||||
} finally {
|
} finally {
|
||||||
container.style.opacity = '1';
|
if (!signal.aborted) {
|
||||||
// Optional: remove minHeight if you want it to shrink back, but keeping it is often safer until next interaction
|
container.style.opacity = '1';
|
||||||
// container.style.minHeight = '';
|
const loadingOverlay = document.getElementById('news-loading-overlay');
|
||||||
|
if (loadingOverlay) loadingOverlay.style.display = 'none';
|
||||||
|
currentAbortController = null;
|
||||||
|
}
|
||||||
}
|
}
|
||||||
}
|
}
|
||||||
|
|
||||||
|
|
@ -485,10 +551,24 @@
|
||||||
|
|
||||||
const formData = new FormData(form);
|
const formData = new FormData(form);
|
||||||
const params = new URLSearchParams(formData);
|
const params = new URLSearchParams(formData);
|
||||||
|
|
||||||
|
// Toggle search history visibility based on query
|
||||||
|
const historyContainer = document.getElementById('search-history-container');
|
||||||
|
if (historyContainer) {
|
||||||
|
const queryVal = params.get('q') || '';
|
||||||
|
historyContainer.style.display = queryVal.trim().length > 0 ? 'none' : 'block';
|
||||||
|
}
|
||||||
|
|
||||||
const newUrl = `${form.action}?${params.toString()}`;
|
const newUrl = `${form.action}?${params.toString()}`;
|
||||||
|
|
||||||
await cargarNoticiasFromURL(newUrl);
|
await cargarNoticiasFromURL(newUrl, !keepPage);
|
||||||
window.history.pushState({ path: newUrl }, '', newUrl);
|
|
||||||
|
// Update URL without reloading
|
||||||
|
if (!keepPage) {
|
||||||
|
window.history.pushState({ path: newUrl }, '', newUrl);
|
||||||
|
} else {
|
||||||
|
window.history.replaceState({ path: newUrl }, '', newUrl);
|
||||||
|
}
|
||||||
};
|
};
|
||||||
|
|
||||||
form.addEventListener('submit', function (e) {
|
form.addEventListener('submit', function (e) {
|
||||||
|
|
@ -496,45 +576,36 @@
|
||||||
cargarNoticias(false);
|
cargarNoticias(false);
|
||||||
});
|
});
|
||||||
|
|
||||||
const toggleOrig = document.getElementById('toggle-orig');
|
// Toggle buttons (if they exist in the UI)
|
||||||
const toggleTr = document.getElementById('toggle-tr');
|
['toggle-orig', 'toggle-tr'].forEach(id => {
|
||||||
|
const el = document.getElementById(id);
|
||||||
if (toggleOrig) {
|
if (el) {
|
||||||
toggleOrig.addEventListener('click', function (e) {
|
el.addEventListener('click', function (e) {
|
||||||
e.preventDefault();
|
e.preventDefault();
|
||||||
origInput.value = '1';
|
if (id === 'toggle-orig') origInput.value = '1';
|
||||||
cargarNoticias(false);
|
else {
|
||||||
});
|
origInput.value = '';
|
||||||
}
|
if (!langInput.value) langInput.value = 'es';
|
||||||
if (toggleTr) {
|
}
|
||||||
toggleTr.addEventListener('click', function (e) {
|
cargarNoticias(false);
|
||||||
e.preventDefault();
|
});
|
||||||
origInput.value = '';
|
}
|
||||||
if (!langInput.value) langInput.value = 'es';
|
});
|
||||||
cargarNoticias(false);
|
|
||||||
});
|
|
||||||
}
|
|
||||||
|
|
||||||
continenteSelect.addEventListener('change', function () {
|
continenteSelect.addEventListener('change', function () {
|
||||||
filtrarPaises();
|
filtrarPaises();
|
||||||
cargarNoticias(false);
|
cargarNoticias(false);
|
||||||
});
|
});
|
||||||
paisSelect.addEventListener('change', function () {
|
paisSelect.addEventListener('change', () => cargarNoticias(false));
|
||||||
cargarNoticias(false);
|
categoriaSelect.addEventListener('change', () => cargarNoticias(false));
|
||||||
});
|
fechaInput.addEventListener('change', () => cargarNoticias(false));
|
||||||
categoriaSelect.addEventListener('change', function () {
|
|
||||||
cargarNoticias(false);
|
|
||||||
});
|
|
||||||
fechaInput.addEventListener('change', function () {
|
|
||||||
cargarNoticias(false);
|
|
||||||
});
|
|
||||||
|
|
||||||
let qTimer = null;
|
let qTimer = null;
|
||||||
qInput.addEventListener('input', function () {
|
qInput.addEventListener('input', function () {
|
||||||
if (qTimer) clearTimeout(qTimer);
|
if (qTimer) clearTimeout(qTimer);
|
||||||
qTimer = setTimeout(() => {
|
qTimer = setTimeout(() => {
|
||||||
cargarNoticias(false);
|
cargarNoticias(false);
|
||||||
}, 450);
|
}, 500); // Optimized debounce
|
||||||
});
|
});
|
||||||
|
|
||||||
const semanticToggle = document.getElementById('semantic-toggle');
|
const semanticToggle = document.getElementById('semantic-toggle');
|
||||||
|
|
@ -550,7 +621,7 @@
|
||||||
|
|
||||||
window.addEventListener('popstate', function (e) {
|
window.addEventListener('popstate', function (e) {
|
||||||
const url = (e.state && e.state.path) ? e.state.path : window.location.href;
|
const url = (e.state && e.state.path) ? e.state.path : window.location.href;
|
||||||
cargarNoticiasFromURL(url);
|
cargarNoticiasFromURL(url, false);
|
||||||
});
|
});
|
||||||
});
|
});
|
||||||
</script>
|
</script>
|
||||||
|
|
|
||||||
|
|
@ -108,6 +108,45 @@ def normalize_lang(code: Optional[str], default=None):
|
||||||
def _norm(s: str) -> str:
|
def _norm(s: str) -> str:
|
||||||
return re.sub(r"\W+", "", (s or "").lower()).strip()
|
return re.sub(r"\W+", "", (s or "").lower()).strip()
|
||||||
|
|
||||||
|
def _is_repetitive_output(text: str, threshold: float = 0.25) -> bool:
|
||||||
|
"""Detect if translation output is repetitive/low quality.
|
||||||
|
|
||||||
|
Args:
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text: The translated text to check
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threshold: Minimum unique word ratio (default 0.25 = 25% unique words)
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Returns:
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True if text appears to be repetitive/low quality
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"""
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if not text or len(text) < 50:
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return False
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# Check for obvious repetitive patterns
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repetitive_patterns = [
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r'(\b\w+\b)( \1){3,}', # Same word repeated 4+ times
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r'(\b\w+ \w+\b)( \1){2,}', # Same 2-word phrase repeated 3+ times
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r'de la la ',
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r'la línea de la línea',
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r'de Internet de Internet',
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]
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for pattern in repetitive_patterns:
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if re.search(pattern, text, re.IGNORECASE):
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LOG.warning(f"Detected repetitive pattern: {pattern}")
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return True
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# Check word diversity
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words = text.lower().split()
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if len(words) < 10:
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return False
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unique_ratio = len(set(words)) / len(words)
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if unique_ratio < threshold:
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LOG.warning(f"Low word diversity: {unique_ratio:.2%} (threshold: {threshold:.2%})")
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return True
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return False
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# =========================
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# =========================
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# DB
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# DB
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# =========================
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# =========================
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@ -304,8 +343,8 @@ def _translate_texts(src, tgt, texts, beams, max_new_tokens):
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target_prefix=target_prefix,
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target_prefix=target_prefix,
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beam_size=beams,
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beam_size=beams,
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max_decoding_length=max_new,
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max_decoding_length=max_new,
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repetition_penalty=1.2,
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repetition_penalty=2.5, # Increased from 1.2 to prevent loops
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no_repeat_ngram_size=4,
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no_repeat_ngram_size=3, # Prevent 3-gram repetition
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)
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)
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dt = time.time() - start
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dt = time.time() - start
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@ -440,6 +479,12 @@ def process_batch(conn, rows):
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if btr:
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if btr:
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btr = btr.replace("<unk>", "").replace(" ", " ").strip()
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btr = btr.replace("<unk>", "").replace(" ", " ").strip()
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# VALIDATION: Check for repetitive output
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if _is_repetitive_output(ttr) or _is_repetitive_output(btr):
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LOG.warning(f"Rejecting repetitive translation for tr_id={i['tr_id']}")
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errors.append(("Repetitive output detected", i["tr_id"]))
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continue
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done.append((ttr, btr, lang_from, i["tr_id"]))
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done.append((ttr, btr, lang_from, i["tr_id"]))
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except Exception as e:
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except Exception as e:
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