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id: "0051"
title: "Funciones pendientes del pipeline de extraccion (NER+RE+OpenIE)"
status: pendiente
type: feature
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priority: media
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created: 2026-05-17
updated: 2026-05-17
tags: []
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# 0051 — Funciones pendientes del pipeline de extraccion (NER+RE+OpenIE)

## APP Metadata

| Campo | Valor |
|-------|-------|
| **ID** | 0051 |
| **Estado** | pendiente |
| **Prioridad** | media |
| **Tipo** | feature — `python/functions/{datascience,pipelines,core}/` |

## Dependencias

- Las 18 funciones NER/RE creadas el 2026-05-04 (gliner2_load_model, extract_graph_gliner2, extract_triples_spacy_es, etc.) — base ya construida.
- `extract_pdf_text_py_core` — ya existente, se reusa.

**Desbloquea:** integracion completa del pipeline GLiNER2 + spaCy ES + chunking + coref + post-filter en `graph_explorer` panel `paste_extract` (issues 0041 y 0042 del sub-repo).

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## Contexto

En la sesion del 2026-05-04 se construyeron 18 funciones NER+RE (ver CHANGELOG.md y `vaults/osint_nlp_models/`). Quedan **5 huecos** que no se construyeron en esa ronda y que deberian existir para cerrar el ciclo:

1. NuExtract loader + extractor — descartado por velocidad pero util como engine "Rich extraction" opcional cuando hay GPU.
2. `extract_graph_from_pdf` pipeline — composicion `extract_pdf_text + clean_pdf_text + chunk_with_overlap + extract_graph_gliner2 + ...`.
3. spaCy ES V2 reglas — soportar pasiva refleja, copulares, coref simple de pronombres.
4. Fix del kernel startup que sombrea paquetes pip (`bigquery/datasets.py` rompe `import datasets` de HF).
5. `extract_relations_rebel` (paralela a `extract_relations_mrebel`) para texto en ingles con licencia Apache.

Cada hueco se desglosa abajo con plantilla suficiente para que un proximo `fn-constructor` lo pueda construir sin abrir la conversacion original.

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## A. NuExtract 2.0 loader + extractor

### Justificacion

NuExtract 2.0-2B (`numind/NuExtract-2.0-2B`, **MIT license**) emite **JSON estructurado** rellenando un template. Util cuando el usuario quiere ficha rica por entidad (ej. para cada empresa: `{name, ceo, headquarters, subsidiaries, founded_in}`). Mas lento que GLiNER2 (310s vs 139s sobre el PDF de BBVA) pero mejor recall de atributos por entidad.

Ver `notebooks/07_nuextract_vs_gliner2.ipynb` y `vaults/osint_nlp_models/models/` (no hay md de nuextract todavia, anadirlo).

### Funciones a crear

**A1. `nuextract_load_model_py_datascience` (impure)**

```python
"""LICENSE: MIT (NuExtract-2.0-2B). Comercial OK.

Version 4B es CC BY-NC-Qwen-Research (no comercial). 
Version 8B es MIT.
"""
from typing import Any
_MODEL_CACHE: dict = {}

def nuextract_load_model(
    model_name: str = "numind/NuExtract-2.0-2B",
    device: str = "auto",
) -> tuple[Any, Any]:
    """Loads (and caches) NuExtract tokenizer + model.
    
    Returns (tokenizer, model).
    Note: AutoProcessor is broken in transformers 5.x for Qwen2-VL — use AutoTokenizer + AutoModelForImageTextToText directly (no AutoProcessor).
    
    For GPU: bfloat16, attn_implementation='sdpa'.
    For CPU: float32, attn_implementation='eager' (much slower, 10-30s/extraction).
    """
    import torch
    from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForImageTextToText
    use_gpu = device == "cuda" or (device == "auto" and torch.cuda.is_available())
    resolved = "cuda" if use_gpu else "cpu"
    dtype = torch.bfloat16 if use_gpu else torch.float32
    attn = "sdpa" if use_gpu else "eager"
    key = (model_name, resolved)
    if key in _MODEL_CACHE: return _MODEL_CACHE[key]
    tok = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True, padding_side="left")
    mdl = AutoModelForImageTextToText.from_pretrained(
        model_name, trust_remote_code=True,
        torch_dtype=dtype, attn_implementation=attn,
    )
    if use_gpu: mdl = mdl.to(resolved)
    mdl.eval()
    _MODEL_CACHE[key] = (tok, mdl)
    return tok, mdl
```

**A2. `extract_structured_nuextract_py_datascience` (impure)**

```python
def extract_structured_nuextract(
    text: str,
    template: str,                 # JSON schema as string
    tokenizer,
    model,
    max_new_tokens: int = 1024,
    repetition_penalty: float = 1.15,   # CRITICO — sin esto degenera en bucles
    num_beams: int = 1,
) -> dict:
    """Extract structured info from text using NuExtract 2.0 with a JSON template.
    
    Returns:
        {"raw_text": str (el JSON crudo del modelo),
         "parsed": dict | None (parseado con find('{') + truncate progresivo),
         "elapsed_s": float,
         "n_input_tokens": int,
         "n_output_tokens": int}
    
    IMPORTANTE: NuExtract degenera en texto largo si repetition_penalty < ~1.1.
    Usar repetition_penalty=1.15 (default) y trocear texto largo con chunk_with_overlap.
    """
```

Parser de output esta en `run_nuextract_full.py` linea ~120 (find('{') + truncate progresivo).

### Tests

- A1: cache hit/miss.
- A2: con stub de modelo, validar parser de JSON. Con corpus real solo si GPU disponible (skip otherwise).

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## B. `extract_graph_from_pdf_py_pipelines`

### Justificacion

Composicion natural: `extract_pdf_text` ya existe en `python/functions/core/`. Combinarlo con todo lo nuevo:

```
extract_pdf_text          (existente)
   → clean_pdf_text       (NUEVO 2026-05-04)
   → chunk_with_overlap   (NUEVO 2026-05-04)
   → extract_graph_gliner2 (×N, NUEVO 2026-05-04)
   → aggregate_extraction_results
   → filter_relations_by_entity_types
   → merge_entity_aliases
   → grafo final
```

### Firma

```python
def extract_graph_from_pdf(
    pdf_path: str,
    entity_labels: list[str],
    relation_labels,
    allowed: dict,
    model,                              # GLiNER2 model
    threshold: float = 0.3,
    max_chars_per_chunk: int = 1500,
    overlap_sentences: int = 2,
) -> dict:
    """End-to-end pipeline: PDF -> graph.
    
    Internally:
      1. extract_pdf_text (existing)
      2. clean_pdf_text
      3. chunk_with_overlap if len(text) > max_chars_per_chunk
      4. extract_graph_gliner2 per chunk
      5. aggregate_extraction_results
      6. filter_relations_by_entity_types
      7. merge_entity_aliases
    
    Returns: same shape as extract_graph_from_text.
    """
```

Esto es essencialmente `extract_graph_from_text(extract_pdf_text(path), ...)` con la limpieza intermedia.

### Tests

- Test smoke con PDF de fixture pequeño (1-2 paginas).
- Test que fallback a chunking solo dispara cuando `len(text) > max_chars`.

### Donde poner el PDF de fixture

`python/functions/pipelines/tests/fixtures/sample.pdf` — un PDF corto de uso libre. O reusar `vaults/osint_nlp_models/test_documents/politica_proteccion_datos.pdf` con un path absoluto en el test (skip si no existe).

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## C. spaCy ES V2 — reglas mejoradas

### Justificacion

Notebook 09 mostro que las reglas V1 (`extract_triples_spacy_es_py_datascience`) fallan en:

1. **Pasiva refleja**: `Se firmaron acuerdos entre Iberdrola y Endesa.` → vacio. Debe emitir `(Iberdrola, firmar[pass], Endesa)` o similar.
2. **Copulares**: `Pablo Isla es expresidente de Inditex.` → vacio. Debe emitir `(Pablo Isla, ser, expresidente de Inditex)`.
3. **Coreferencia pronombres**: `Sara llamo a su madre Lucia.` → tripleta con span `'su madre Lucia'`. Debe resolver `su` al sujeto previo (Sara).
4. **Lematizacion**: `movilizara` → `movilizarar` (lemma incorrecta del modelo `es_core_news_md`). Considerar `es_core_news_lg` o post-process.

### Funciones a crear

**C1. `extract_triples_spacy_es_v2_py_datascience` (impure)**

Mismo patron que V1 pero con reglas adicionales:

```python
def extract_triples_spacy_es_v2(text: str, nlp: Any, resolve_pronouns: bool = True) -> dict:
    """Improved Spanish OpenIE via spaCy dependency parsing.
    
    V2 changes vs V1:
    - Pasiva refleja: detect 'se' + verb conjugated -> treat agent as subject if available
    - Copulares: 'X es Y', 'X esta Y' -> emit (X, ser/estar, Y)
    - Coref simple: track previous subject, resolve 'su X' to that subject
    - Lemma override: hardcoded fixes for common errors (movilizarar -> movilizar)
    
    Returns: same shape as extract_triples_spacy_es V1.
    """
```

### Tests

- Test pasiva refleja: `'Se firmaron acuerdos entre Iberdrola y Endesa'` -> tripleta con `firmar[pass]`.
- Test copular: `'Pablo es presidente'` -> `(Pablo, ser, presidente)`.
- Test coref: `'Sara llamo a su madre Lucia'` -> sujeto canonico Sara (no `'su madre Lucia'`).
- Test lemma override: `movilizara` -> lemma `movilizar`.

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## D. Fix kernel startup shadow de paquetes pip

### Sintoma

`.ipython/profile_default/startup/00_fn_registry.py` añade cada subdir de `python/functions/` al sys.path top-level. Como hay un `bigquery/datasets.py` en el registry, **shadows** el paquete `datasets` de HuggingFace que `transformers` necesita. Resultado: en cada notebook hay que aplicar un workaround:

```python
_pf = '/home/lucas/fn_registry/python/functions'
sys.path = [p for p in sys.path if not p.startswith(_pf + '/')]
if _pf not in sys.path: sys.path.insert(0, _pf)
```

### Fix propuesto

Modificar el template `write_jupyter_registry_kernel` (la funcion del registry que genera ese startup file en cada analysis nuevo) para:

```python
# Solo el directorio padre 'python/functions/' (no los subdirs)
sys.path.insert(0, str(_python_functions))

# El usuario importa con paquete:
#   from datascience.gliner_load_model import gliner_load_model
#   from core.extract_pdf_text import extract_pdf_text
# (no `from gliner_load_model import ...` directo)
```

Esto requiere actualizar:
1. La funcion del registry que genera el startup file.
2. Re-generar el startup file en analyses existentes (script de migracion).
3. Documentar en `.claude/CLAUDE.md` que los imports en notebooks de analysis siguen el patron `from <domain> import <function_name>`.

### Tests

- Test que el startup nuevo permite `import datasets` (huggingface) sin shadow.
- Test que sigue funcionando `from datascience.gliner_load_model import gliner_load_model`.

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## E. `extract_relations_rebel_py_datascience`

### Justificacion

`extract_relations_mrebel` ya existe (creado en ronda 1 del 2026-05-04). Para texto en **ingles** y casos donde se necesita licencia comercial sin caveat, REBEL (`Babelscape/rebel-large`, **Apache 2.0**) es la alternativa.

### Firma

```python
def extract_relations_rebel(
    text: str,
    entities: list,                    # list[EntityCandidate]
    tokenizer,
    model,
    sentence_split_re: str = r"(?<=[\.])\s+",
    min_sentence_chars: int = 20,
    num_beams: int = 4,
    max_length: int = 256,
) -> list:
    """Extract relations from English text using REBEL, sentence by sentence.
    
    Same wire format as mREBEL — reuses `parse_rebel_output` and
    `align_relations_to_entities` from the registry.
    
    LICENSE: Apache 2.0 (commercial OK).
    """
```

Practicamente identica a `extract_relations_mrebel` pero sin el `tgt_lang='tp_XX'` (REBEL es monolingue).

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## Priorizacion sugerida

| # | Item | Impacto | Coste | Cuando |
|---|---|---|---|---|
| B | `extract_graph_from_pdf` pipeline | ⭐⭐⭐ — la composicion mas usada | Bajo (compone existentes) | Inmediato |
| C | spaCy ES V2 reglas | ⭐⭐ — desbloquea mas casos ES | Medio (reglas + tests) | Cuando V1 limita |
| D | Fix kernel startup | ⭐⭐ — limpia el flow notebooks | Medio (refactor + migracion) | Cuando se cree un analysis nuevo |
| A | NuExtract loader/extractor | ⭐ — engine alternativo opcional | Medio (GPU testing) | Cuando se quiera "Rich mode" |
| E | REBEL EN extractor | ⭐ — solo si llega caso EN comercial | Bajo (copy de mREBEL) | Cuando aparezca el caso |

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## Definicion de hecho (todos los items)

- Funciones implementadas + frontmatter + tests pytest verdes.
- `./fn index` suma exactamente las funciones declaradas.
- `./fn check params` no marca ninguna nueva sin params_schema.
- Documentadas en `vaults/osint_nlp_models/models/` o seccion correspondiente del vault.
- Notas operativas en `app.md` del consumidor (graph_explorer) si toca uses_functions.

## Out of scope explicito

- LLM-as-validator para mejorar relaciones (Claude Haiku post-NuExtract). El usuario indico explicitamente que no quiere LLMs pesados en el flow.
- GLiDRE / ReLiK / AlignRE — solo si surge necesidad concreta. Listados en `vaults/osint_nlp_models/models/candidates.md`.
