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requirements.txt +2 -1
src/nlp/experimental/textclassification/classify_title.py +1 -0
src/nlp/playground/pipelines/event_data_extractor.py +9 -9
src/nlp/playground/pipelines/testing/event_data_extractor_testing.py +116 -62
src/nlp/playground/pipelines/testing/event_similarity_results.csv +14 -0
src/nlp/playground/pipelines/testing/results.csv +45 -0
src/nlp/playground/pipelines/testing/results.txt +0 -0
src/nlp/playground/pipelines/testing/results_01.csv +104 -0

requirements.txt CHANGED Viewed

@@ -18,7 +18,8 @@ dotenv
 transformers
 wtpsplit
 classy-classification

 transformers
 wtpsplit
 classy-classification
+matplotlib
+googlemaps

src/nlp/experimental/textclassification/classify_title.py CHANGED Viewed

@@ -3,6 +3,7 @@ import classy_classification
 train_data ={
       "Veranstaltungstitel": [
           "PIANOKLÄNGE & Herzgeschichten",
           "Finissage der Ausstellung Bartmann, Bier und Tafelzier.",
           "Ein Abend voller Jazz und Emotionen.",

 train_data ={
       "Veranstaltungstitel": [
+          "Vereinshüttenbelegung",
           "PIANOKLÄNGE & Herzgeschichten",
           "Finissage der Ausstellung Bartmann, Bier und Tafelzier.",
           "Ein Abend voller Jazz und Emotionen.",

src/nlp/playground/pipelines/event_data_extractor.py CHANGED Viewed

@@ -11,7 +11,6 @@ from src.utils.Event import Event
 class EventDataExtractor:
     def __init__(self):
-        self.event = Event()
         self.title_extractor = TitleExtractor()
         self.zero_shot_classifier = ZeroShotClassifier()
         self.gliner_handler = GlinerHandler()
@@ -21,16 +20,17 @@ class EventDataExtractor:
     def extract(self, data):
         print("Starting extraction process...")
-        self.event.title = self.extract_title(data)
-        self.event.categories = self.extract_categories(data)
-        self.event.locations = self.extract_locations(data)
-        self.event.organizers = self.extract_organizers(data)
-        self.event.address = self.extract_address(data)
-        self.event.schedule =  self.extract_schedule(data)
-        self.event.description = self.extract_description(data, self.event.title)
         print("Extraction process completed.")
-        return self.event
     def extract_title(self, md):
         print("Extracting title...")

 class EventDataExtractor:
     def __init__(self):
         self.title_extractor = TitleExtractor()
         self.zero_shot_classifier = ZeroShotClassifier()
         self.gliner_handler = GlinerHandler()
     def extract(self, data):
         print("Starting extraction process...")
+        event = Event()
+        event.title = self.extract_title(data)
+        event.categories = self.extract_categories(data)
+        event.locations = self.extract_locations(data)
+        event.organizers = self.extract_organizers(data)
+        event.address = self.extract_address(data)
+        event.schedule =  self.extract_schedule(data)
+        event.description = self.extract_description(data, event.title)
         print("Extraction process completed.")
+        return event
     def extract_title(self, md):
         print("Extracting title...")

src/nlp/playground/pipelines/testing/event_data_extractor_testing.py CHANGED Viewed

@@ -1,5 +1,10 @@
 from collections import defaultdict
 from src.nlp.experimental.textclassification.classify_title import train_data
 from src.nlp.playground.pipelines.event_data_extractor import EventDataExtractor
 from src.persistence.db import init_db
@@ -46,81 +51,130 @@ db = init_db()
 google_maps_api = GoogleMapsAPI()
-event_data_extractor = EventDataExtractor()
 elements = init_db_entries()
 prediction_results = []
 base_urls = []
 count = 0
 for el in elements:
-    if count >= 20:
-        break
     if not all(f not in el.get("markdown", "") for f in filter_data):
         continue
-    base_url = el.get("base_url",None)
-    if base_url and base_url not in base_urls:
-        base_urls.append(base_url)
-        print(f"************************ Processing {count + 1}  **********************************")
-        actual_event = Event()
-        actual_event.url = el.get("url")
-        print(actual_event.url)
-        actual_event.title = el.get("information", {}).get("actual", {}).get("title", "")
-        actual_event.organizers = el.get("information", {}).get("actual", {}).get("organizers", [])
-        actual_event.categories = el.get("information", {}).get("actual", {}).get("categories", [])
-        actual_event.locations = el.get("information", {}).get("actual", {}).get("locations", [])
-        actual_event.prices = el.get("information", {}).get("actual", {}).get("prices", [])
-        address  = el.get("information", {}).get("actual", {}).get("address")
-        if address:
-            address = address.get("formatted")
-        actual_event.address = address
-        dates = el.get("information", {}).get("actual", {}).get("dates", [])
-        actual_event.schedule = [
-            DateTime(date.get("start_date", None), date.get("end_date", None), date.get("start_time", None),
-                     date.get("end_time", None), date.get("admittance_time", None))
-            for date in dates]
-        preprocessed_md = normalize_data(el["markdown"])
-        try:
-            predicted_event = event_data_extractor.extract(el["markdown"])
-            similarity,match_results = event_similarity(actual_event, predicted_event)
-            prediction_results.append({"similarity": similarity, "match_results": match_results})
-            print("************** ORIGINAL NORMALIZED *******************")
-            print(preprocessed_md)
-            print("************** ACTUAL EVENT **************************")
-            print(actual_event)
-            print("************** PREDICTED EVENT **************************")
-            print(predicted_event)
-            print("************** SIMILARITY*******************************")
-            print(f"Smiliarity: {similarity}")
-            print(match_results)
-            print("*******************************************************\n\n\n")
-        except Exception as e:
-            print(f"Fehler bei der Verarbeitung: {e}")
-        count += 1
-field_sums = defaultdict(int)
-for result in prediction_results:
-    for field, match in result["match_results"].items():
-        field_sums[field] += match
-# Erstelle den Graphen
 plt.figure(figsize=(10, 5))
 plt.bar(field_sums.keys(), field_sums.values(), color=["blue", "orange", "green", "red", "purple"])
-# Achsenbeschriftungen & Titel
 plt.xlabel("Event Attribute")
 plt.ylabel("Anzahl der Übereinstimmungen")
-plt.title("Summierte Übereinstimmungen pro Event-Attribut")
-plt.ylim(0, count)  # Maximale Höhe entspricht der Anzahl der Events
 plt.grid(axis="y", linestyle="--", alpha=0.7)
-# Zeige den Graphen
 plt.show()

+import csv
+import gc
+import time
 from collections import defaultdict
+import pandas as pd
 from src.nlp.experimental.textclassification.classify_title import train_data
 from src.nlp.playground.pipelines.event_data_extractor import EventDataExtractor
 from src.persistence.db import init_db
 google_maps_api = GoogleMapsAPI()
 elements = init_db_entries()
+event_data_extractor = EventDataExtractor()
 prediction_results = []
 base_urls = []
 count = 0
+with open('results.csv', 'a', newline='') as csvfile:
+    writer = csv.writer(csvfile, delimiter=' ')
+    header = ["url", "title", "schedule", "prices", "address", "organizers", "extraction_time"]
+    writer.writerow(header)
 for el in elements:
+    gc.collect()
     if not all(f not in el.get("markdown", "") for f in filter_data):
         continue
+    # base_url = el.get("base_url",None)
+    # if base_url and base_url not in base_urls:
+    #     base_urls.append(base_url)
+    print(f"************************ Processing {count + 1}  **********************************")
+    actual_event = Event()
+    actual_event.url = el.get("url")
+    print(actual_event.url)
+    actual_event.title = el.get("information", {}).get("actual", {}).get("title", "")
+    actual_event.organizers = [org for org in el.get("information", {}).get("actual", {}).get("organizers", []) if
+                               org.strip()]
+    actual_event.categories = el.get("information", {}).get("actual", {}).get("categories", [])
+    actual_event.locations = [
+        loc for loc in el.get("information", {}).get("actual", {}).get("locations", []) if loc
+    ]
+    actual_event.prices = el.get("information", {}).get("actual", {}).get("prices", [])
+    address  = el.get("information", {}).get("actual", {}).get("address")
+    if address:
+        address = address.get("formatted")
+    actual_event.address = address
+    dates = el.get("information", {}).get("actual", {}).get("dates", [])
+    actual_event.schedule = [
+        DateTime(date.get("start_date", None), date.get("end_date", None), date.get("start_time", None),
+                 date.get("end_time", None), date.get("admittance_time", None))
+        for date in dates]
+    if not actual_event.schedule:
+        continue
+    preprocessed_md = normalize_data(el["markdown"])
+    try:
+        start_time = time.time()  # Startzeit
+        predicted_event = event_data_extractor.extract(el["markdown"])
+        end_time = time.time()  # Endzeit
+        duration = end_time - start_time
+        similarity,match_results = event_similarity(actual_event, predicted_event)
+        with open('results.csv', 'a', newline='') as csvfile:
+            writer = csv.writer(csvfile, delimiter=' ',
+                                quotechar='|', quoting=csv.QUOTE_MINIMAL)
+            writer.writerow(
+                [actual_event.url, match_results["title"], match_results["schedule"], match_results["prices"],
+                 match_results["address"], match_results["organizers"], duration])
+        # prediction_results.append({"similarity": similarity, "match_results": match_results})
+        print("************** ORIGINAL NORMALIZED *******************")
+        print(preprocessed_md)
+        print("************** ACTUAL EVENT **************************")
+        print(actual_event)
+        print("************** PREDICTED EVENT **************************")
+        print(predicted_event)
+        print("************** SIMILARITY*******************************")
+        print(f"Smiliarity: {similarity}")
+        print(match_results)
+        print("*******************************************************\n\n\n")
+        print("************** EXTRACTION TIME *******************************")
+        print(f"Extraction Time: {duration}")
+        print("*******************************************************\n\n\n")
+        with open("results.txt", "a", encoding="utf-8") as file:
+            file.write(f"************************ Processing {count + 1}  **********************************")
+            file.write("************** ORIGINAL NORMALIZED *******************\n")
+            file.write(preprocessed_md + "\n")
+            file.write("************** ACTUAL EVENT **************************\n")
+            file.write(str(actual_event) + "\n")
+            file.write("************** PREDICTED EVENT **************************\n")
+            file.write(str(predicted_event) + "\n")
+            file.write("************** SIMILARITY *******************************\n")
+            file.write(f"Smiliarity: {similarity}\n")
+            file.write(str(match_results) + "\n")
+            file.write("*******************************************************\n\n\n")
+            file.write("************** EXTRACTION TIME *******************************\n")
+            file.write(f"Extraction Time: {duration} seconds\n")
+            file.write("*******************************************************\n\n\n")
+    except Exception as e:
+        print(f"Fehler bei der Verarbeitung: {e}")
+    count += 1
+# 📂 CSV-Datei einlesen
+df = pd.read_csv("results.csv", delimiter=" ")  # Falls Probleme: delimiter anpassen
+# 🏆 Summiere die Anzahl der Übereinstimmungen für jede Kategorie
+field_sums = {
+    "title": df["title"].sum(),
+    "schedule": df["schedule"].sum(),
+    "prices": df["prices"].sum(),
+    "address": df["address"].sum(),
+    "organizers": df["organizers"].sum(),
+}
+print(df['extraction_time'])
+print(len(df))
+# 📊 Graphen erstellen
 plt.figure(figsize=(10, 5))
 plt.bar(field_sums.keys(), field_sums.values(), color=["blue", "orange", "green", "red", "purple"])
+# 🏷️ Achsenbeschriftungen & Titel
 plt.xlabel("Event Attribute")
 plt.ylabel("Anzahl der Übereinstimmungen")
+plt.title(f"Summierte Übereinstimmungen pro Event-Attribut. Durchschittliche Verarbeitungszeit: {float(df['extraction_time'].sum()) / len(df)}")
+plt.ylim(0, len(df))  # Maximale Höhe entspricht der Anzahl der Events
 plt.grid(axis="y", linestyle="--", alpha=0.7)
+# 📈 Zeige den Graphen
 plt.show()

src/nlp/playground/pipelines/testing/event_similarity_results.csv ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,14 @@

+url,similarity,title,schedule,prices,address,organizers
+https://www.tib.eu/de/die-tib/neuigkeiten-und-termine/termine/detail/technik-salon-an-der-tib-fly-rocket-fly-am-5-dezember-2024-termin,60.0,1,0,1,1,0
+https://www.tib.eu/de/die-tib/neuigkeiten-und-termine/termine/detail/7-workshop-retrodigitalisierung,40.0,1,0,1,0,0
+https://www.tib.eu/de/die-tib/neuigkeiten-und-termine/aktuelles/detail/acm-wsdm-2025-renommierte-konferenz-zu-websuche-und-data-mining-in-hannover,80.0,1,1,1,1,0
+https://www.eventbrite.de/e/infoveranstaltung-fur-geistliche-mutter-und-vater-tickets-1054784050489,80.0,1,1,1,1,0
+http://www.cz-darmstadt.de/heiligabend,60.0,1,1,1,0,0
+https://www.hamburg.de/politik-und-verwaltung/bezirke/altona/aktuelles/veranstaltungen/oeffentliche-besichtigung-notstandort-taskoepruestrasse-991296,40.0,1,0,1,0,0
+https://www.hamburg.de/kultur/ausstellung/immersiv/leonardo-da-vinci-uomo-universale-960112,60.0,1,0,1,1,0
+https://www.hamburg.de/kultur/musical-show/mj-das-michael-jackson-musical-401234,60.0,1,1,0,1,0
+https://www.hannover.de/Museum-August-Kestner/Veranstaltungen/Veranstaltungskalender/Stadtansichten,60.0,1,0,1,1,0
+https://www.tib.eu/de/die-tib/neuigkeiten-und-termine/termine/detail/technik-salon-an-der-tib-fly-rocket-fly-am-5-dezember-2024-termin,60.0,1,0,1,1,0
+https://www.tib.eu/de/die-tib/neuigkeiten-und-termine/termine/detail/7-workshop-retrodigitalisierung,40.0,1,0,1,0,0
+https://www.tib.eu/de/die-tib/neuigkeiten-und-termine/termine/detail/technik-salon-an-der-tib-fly-rocket-fly-am-5-dezember-2024-termin,60.0,1,0,1,1,0
+https://www.tib.eu/de/die-tib/neuigkeiten-und-termine/termine/detail/7-workshop-retrodigitalisierung,40.0,1,0,1,0,0

src/nlp/playground/pipelines/testing/results.csv ADDED Viewed

	@@ -0,0 +1,45 @@

+url title schedule prices address organizers extraction_time
+https://www.tib.eu/de/die-tib/neuigkeiten-und-termine/termine/detail/technik-salon-an-der-tib-fly-rocket-fly-am-5-dezember-2024-termin 1 0 1 1 0 35.42548489570618
+https://www.tib.eu/de/die-tib/neuigkeiten-und-termine/termine/detail/7-workshop-retrodigitalisierung 1 0 1 0 0 43.281203508377075
+https://www.tib.eu/de/die-tib/neuigkeiten-und-termine/aktuelles/detail/acm-wsdm-2025-renommierte-konferenz-zu-websuche-und-data-mining-in-hannover 1 1 1 1 1 35.2250120639801
+https://www.eventbrite.de/e/infoveranstaltung-fur-geistliche-mutter-und-vater-tickets-1054784050489 1 1 1 1 0 36.139039754867554
+http://www.cz-darmstadt.de/heiligabend 1 1 1 0 1 21.55298924446106
+https://www.hamburg.de/politik-und-verwaltung/bezirke/altona/aktuelles/veranstaltungen/oeffentliche-besichtigung-notstandort-taskoepruestrasse-991296 1 0 1 0 0 21.55430579185486
+https://www.hamburg.de/kultur/ausstellung/immersiv/leonardo-da-vinci-uomo-universale-960112 1 0 1 1 1 60.79920482635498
+https://www.hamburg.de/kultur/musical-show/mj-das-michael-jackson-musical-401234 1 1 0 1 1 57.005038022994995
+https://www.hannover.de/Museum-August-Kestner/Veranstaltungen/Veranstaltungskalender/Stadtansichten 1 0 1 1 1 23.063420295715332
+https://www.bottrop.de/veranstaltungskalender/veranstaltungen/nikolausmarkt.php 1 0 1 0 1 61.3490846157074
+https://schauspiel-erlangen.de/spielzeiten/2024-25/verleihung-erlanger-theaterpreis 1 0 1 1 0 15.519769191741943
+http://foodklub.de/events/silvester-2024 1 0 0 1 0 18.008203744888306
+https://www.rpi-heilbronn.de/veranstaltungen/zwischendrin.html 0 0 1 1 1 23.52090287208557
+https://sda.drs.de/grund-haupt-werkreal-real-gemeinschaftsschulen-u-sbbz/heilbronn/aktuelles.html 0 0 1 1 1 43.98276495933533
+https://www.grimmwelt.de/de/kalender/fuehrung-fuer-personen-mit-demenz 1 0 0 0 1 32.07971978187561
+https://www.grimmwelt.de/de/kalender/dornroeschen-und-frau-holle 0 0 0 1 1 52.999778747558594
+https://www.grimmwelt.de/de/kalender/die-grimmwelt-von-a-z-3 1 0 0 0 1 32.30589199066162
+https://www.grimmwelt.de/de/kalender/von-der-maerchensammlung-zum-woerterbuch 0 0 0 0 1 40.03740310668945
+http://www.eurogress-aachen.de/veranstaltungskalender/2024-12-16/mo-torres-uebertrieben-unplugged-tour-2024 1 0 1 0 0 35.705604791641235
+http://www.eurogress-aachen.de/veranstaltungskalender/2024-12-29/die-schoene-und-das-biest-das-musical 1 0 1 1 0 31.99103879928589
+http://www.eurogress-aachen.de/veranstaltungskalender/2024-12-11/groundstar-user-conference-2024 1 0 1 1 0 23.615651607513428
+http://www.eurogress-aachen.de/veranstaltungskalender/2024-12-15/weihnachtskonzert-staedtische-musikdirektion 1 0 1 1 0 39.38885021209717
+http://www.eurogress-aachen.de/veranstaltungskalender/2024-12-09/last-christmas-miracle 1 0 1 1 0 26.399235725402832
+http://www.eurogress-aachen.de/veranstaltungskalender/2024-12-20/hoehner-weihnacht 1 0 1 1 0 37.120139360427856
+https://www.alivechurch.de/weihnachten/ 1 0 0 0 1 40.488184452056885
+https://www.alivechurch.de/alphakurs 1 0 1 0 1 46.878479957580566
+https://www.emk-karlsruhe.de/nachbarschaftsfest-am-6-7-juli-in-durlach-aue/ 0 0 1 0 0 68.08993816375732
+https://www.emk-karlsruhe.de/einfuehrung-des-neuen-leiters-der-jugendkirche-am-1-12/ 1 0 1 0 1 63.933032512664795
+https://www.emk-karlsruhe.de/offene-kirche-engel/ 0 0 1 0 1 18.158240795135498
+https://www.emk-karlsruhe.de/adventsmarkt-in-der-kapelle-am-30-11/ 0 0 1 0 1 20.265835523605347
+https://theater-koblenz.de/programm/ganzohr-literaturfestival/ 1 0 1 0 1 20.117928743362427
+https://www.visit-lahnstein.de/theater/programm/ 0 0 1 0 1 54.21534490585327
+https://www.museum-am-schoelerberg.de/buchungsangebote/captain-schnuppes-weltraumreise-2/20278 1 0 0 0 1 55.46729636192322
+https://www.museum-am-schoelerberg.de/buchungsangebote/das-astronomiejahr-2025/20416 1 1 0 0 1 37.043548822402954
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