Moogle!

Proyecto de Programación I. Facultad de Matemática y Computación. Universidad de La Habana. Curso 2022.

Moogle! es una aplicación totalmente original cuyo propósito es buscar inteligentemente un texto en un conjunto de documentos.

Es una aplicación web, desarrollada con tecnología .NET Core 6.0, específicamente usando Blazor como framework web para la interfaz gráfica, y en el lenguaje C#.

Este proyecto necesita ser mejorado aun más, lee la última sección si estás interesado.

Requisitos y como ejecutarlo:

Necesitas tener instalado algún navegador y tener disponible a dotnet en tu path, o equivalente a esto tener NET CORE 6.0 instalado, para ejecutarlo te debes ubicar en la carpeta del proyecto y ejecutar en la terminal de Linux:

make dev

Si estás en Windows, debes poder hacer lo mismo desde la terminal del WSL (Windows Subsystem for Linux). Si no tienes WSL ni posibilidad de instalarlo, deberías considerar seriamente instalar Linux, pero si de todas formas te empeñas en desarrollar el proyecto en Windows, el comando ultimate para ejecutar la aplicación es (desde la carpeta raíz del proyecto):

dotnet watch run --project MoogleServer

En la carpeta (raíz del proyecto)/Content o (./Content) debes poner los .txt que vas a utilizar como base de datos, cada vez que haces un cambio en la carpeta ./Content el Moogle lo determinará y ejecutará el stemmer (lo que le halla la raíz a las palabras basado en probabilidad) (es lento <5 min>, so no te preocupes porque se demore cargando), por suerte esto ocurre la primera vez que se carga el Moogle con la nueva base de datos, después no se ejecutará porque usará cache y será rápido.

Instrucciones para usarlo:

en la carpeta Constants hay un .json que contiene algunas constantes que es posible cambiar para afectar algunos criterios como el valor de las medallas, eres libre de hacer lo que quieras, en caso de que no funcione correctamente, el buscador optará por unos criterios por defecto.
cada documento es juzgado en tres categorías: tf-idf, operador de cercanía, menor intervalo donde aparecen las palabras de la query, de ahí las medallas.
el botón de sugerencias indica con un número la cantidad de palabras en la query que no se encuentran en el corpus, al presionarlo, tratará de buscar alguna palabra en el corpus que se asemeje lo más posible a la palabra de la query, la reemplazará y ejecutará una nueva búsqueda.
cuando vayas escribiendo una palabra en la barra de búsqueda aparecerá en el fondo una sugerencia, si aprietas la flecha arriba del teclado se autocompleta la palabra.
si añades ^ delante de una palabra está palabra ha de aparecer en todos los documentos resultantes, mientras que si añades ! delante de una palabra está no puede aparecer en ningún documento resultante.
si por alguna razón deseas añadirle más prioridad a alguna palabra de tu búsqueda puedes añadirle signos * al comienzo, mientras más, más prioridad.
si necesitas buscar alguna frase textualmente,puedes poner el símbolo ~ entre dos o más palabras, esto hará que mientras más cercanas estén más relevante será el resultado.
finalmente si tienes verbo y no estás seguro de que conjugación buscar, o que pueda aparecer un sinónimo de la palabra puedes añadir ¿ delante de la palabra, esto buscará sinónimos de esta palabra y palabras con su misma raíz, por ejemplo: vaciló vacilante etc.
palabras muy comunes en los documentos serán ignoradas como lo, el, etc, si deseas forzozamente buscar por ella o es el caso de que para tu base de datos la palabra que buscas resulta ser ignorada considera insertarle ~ al comienzo de la palabra, esto garantizará que no sea ignorada debido a ser muy común.

Ejemplos de query:

**esencial~invisible~ojos
*¿*esencial~invisible ojos principito~dijo
~ojos

Mejoras, Bugs e Ideas Para añadirle.

Primero que nada los siguientes bugs están aislados así que puedes identificar el problema, resolverlo aparte y después añadir tu código sin afectar el funcionamiento de el Moogle.

1 - El método encargado de colorear las palabras para enseñar al usuario está implementado con Regex, y como consecuencia de esto demora mucho tiempo en hacerse, así que puedes intentar implementarlo de una forma más eficiente.

2 - El algoritmo encargado de realizar el stemming es una implementación traída de Python realizada sin consentimiento alguno sobre su eficiencia, en otras palabras es super lento y no garantiza eficacia, por lo que una mejora en su implementación es necesaria.

3 - A la hora de devolver un snippet se debe tener en cuenta que al principio y al final no se pique una palabra a la mitad.

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