Update modules/studentact/current_situation_analysis.py

modules/studentact/current_situation_analysis.py

@@ -23,35 +23,83 @@ logging.basicConfig(
 # 3. Obtener el logger específico para este módulo
 logger = logging.getLogger(__name__)
 
+#########################################################################
+
+def correlate_metrics(scores):
+    """
+    Ajusta los scores para mantener correlaciones lógicas entre métricas.
+    
+    Args:
+        scores: dict con scores iniciales de vocabulario, estructura, cohesión y claridad
+        
+    Returns:
+        dict con scores ajustados
+    """
+    try:
+        # 1. Correlación estructura-cohesión
+        # La cohesión no puede ser menor que estructura * 0.7
+        min_cohesion = scores['structure']['normalized_score'] * 0.7
+        if scores['cohesion']['normalized_score'] < min_cohesion:
+            scores['cohesion']['normalized_score'] = min_cohesion
+
+        # 2. Correlación vocabulario-cohesión
+        # La cohesión léxica depende del vocabulario
+        vocab_influence = scores['vocabulary']['normalized_score'] * 0.6
+        scores['cohesion']['normalized_score'] = max(
+            scores['cohesion']['normalized_score'],
+            vocab_influence
+        )
+
+        # 3. Correlación cohesión-claridad
+        # La claridad no puede superar cohesión * 1.2
+        max_clarity = scores['cohesion']['normalized_score'] * 1.2
+        if scores['clarity']['normalized_score'] > max_clarity:
+            scores['clarity']['normalized_score'] = max_clarity
+
+        # 4. Correlación estructura-claridad
+        # La claridad no puede superar estructura * 1.1
+        struct_max_clarity = scores['structure']['normalized_score'] * 1.1
+        scores['clarity']['normalized_score'] = min(
+            scores['clarity']['normalized_score'],
+            struct_max_clarity
+        )
+
+        # Normalizar todos los scores entre 0 y 1
+        for metric in scores:
+            scores[metric]['normalized_score'] = max(0.0, min(1.0, scores[metric]['normalized_score']))
+
+        return scores
+
+    except Exception as e:
+        logger.error(f"Error en correlate_metrics: {str(e)}")
+        return scores
+
+##########################################################################
+
 def analyze_text_dimensions(doc):
     """
-    Analiza las dimensiones principales del texto.
+    Analiza las dimensiones principales del texto manteniendo correlaciones lógicas.
     """
     try:
-        # Análisis de vocabulario
+        # Obtener scores iniciales
         vocab_score, vocab_details = analyze_vocabulary_diversity(doc)
-        
-        # Análisis de estructura
         struct_score = analyze_structure(doc)
-        
-        # Análisis de cohesión
         cohesion_score = analyze_cohesion(doc)
-        
-        # Análisis de claridad
         clarity_score, clarity_details = analyze_clarity(doc)
 
-        return {
+        # Crear diccionario de scores inicial
+        scores = {
             'vocabulary': {
                 'normalized_score': vocab_score,
                 'details': vocab_details
             },
             'structure': {
                 'normalized_score': struct_score,
-                'details': None  # Por ahora no tiene detalles
+                'details': None
             },
             'cohesion': {
                 'normalized_score': cohesion_score,
-                'details': None  # Por ahora no tiene detalles
+                'details': None
             },
             'clarity': {
                 'normalized_score': clarity_score,
@@ -59,6 +107,20 @@ def analyze_text_dimensions(doc):
             }
         }
 
+        # Ajustar correlaciones entre métricas
+        adjusted_scores = correlate_metrics(scores)
+
+        # Logging para diagnóstico
+        logger.info(f"""
+            Scores originales vs ajustados:
+            Vocabulario: {vocab_score:.2f} -> {adjusted_scores['vocabulary']['normalized_score']:.2f}
+            Estructura: {struct_score:.2f} -> {adjusted_scores['structure']['normalized_score']:.2f}
+            Cohesión: {cohesion_score:.2f} -> {adjusted_scores['cohesion']['normalized_score']:.2f}
+            Claridad: {clarity_score:.2f} -> {adjusted_scores['clarity']['normalized_score']:.2f}
+        """)
+
+        return adjusted_scores
+
     except Exception as e:
         logger.error(f"Error en analyze_text_dimensions: {str(e)}")
         return {
@@ -70,6 +132,8 @@ def analyze_text_dimensions(doc):
 
 
 
+#############################################################################################
+
 def analyze_clarity(doc):
     """
     Analiza la claridad del texto considerando múltiples factores.