2 fix

TeMario/source2/Ext-ce94ab10-a.txt

@@ -0,0 +1,11 @@
+Ser� que a estrutura da empresa est� direcionada � satisfa��o total do cliente?
+A empresa passa a estruturar-se para transformar em sucesso esses "momentos da verdade".
+Faz-se de tudo para que n�o haja registro do erro, para que ele n�o seja do conhecimento dos que det�m o poder de mando.
+E adotar a "pir�mide invertida" da Qualidade Total.
+Vai exigir mudan�as para as quais existem duas palavras-chave: delega��o e coopera��o; dissemina��o das informa��es.
+O fluxo da decis�o e a cadeia cliente-fornecedor devem estar alinhados aos valores que o cliente preza: cortesia, presteza, efici�ncia, receptividade e personaliza��o.
+A redu��o dos n�veis hier�rquicos ao m�nimo necess�rio traz agilidade.
+O fluxo de informa��es que parte do cliente (pedidos, avalia��es, reclama��es, expectativas) passa pelos diferentes departamentos da empresa e deve retornar como resposta e solu��o, de maneira �gil, ao cliente.
+A responsabilidade compartilhada e o trabalho em equipe s� poder�o se desenvolver se a estrutura permitir uma intera��o constante entre as �reas.
+A empresa toda � um macroprocesso, uma equipe �nica voltada para o objetivo comum de atingir altos n�veis de produtividade, com a manuten��o e a conquista de novos clientes.
+� dif�cil encontrar o respons�vel, quando a empresa n�o � direcionada � satisfa��o total dos clientes.

TeMario/source2/Ext-ce94ab17-a.txt

@@ -0,0 +1,10 @@
+A empresa Produtos Pirata Ind�stria e Com�rcio Ltda., de Contagem (na regi�o metropolitana de Belo Horizonte), dever� registrar este ano um crescimento de produtividade nas suas �reas comercial e industrial de 11% e 17%, respectivamente.
+Os ganhos s�o atribu�dos pela diretoria da f�brica � nova filosofia que vem sendo implantada na empresa desde outubro do ano passado, quando a Pirata se iniciou no Programa Sebrae de Qualidade Total.
+A coordenadora do programa de qualidade na empresa, M�rcia Cristina de Oliveira Neto, disse que ainda n�o � poss�vel dimensionar os ganhos financeiros que "certamente" a empresa ter�, em consequ�ncia da melhoria da qualidade de seus produtos e servi�os.
+Ela conta tamb�m que outro grave problema de desperd�cio enfrentado pela empresa dizia respeito � linha de produ��o.
+Maria Cristina diz que, quando se adota um programa de qualidade, n�o se pode querer resultados imediatos.
+Ela tamb�m afirma que a educa��o e a mudan�a de mentalidade dos empregados, princ�pios b�sicos para a implanta��o do processo, t�m um custo alto para as empresas.
+Isso implica tamb�m mudan�as radicais no comportamento dos membros da diretoria da empresa.
+"A primeira exig�ncia foi a implanta��o de algum tipo de lazer na hora do almo�o.
+"O resultado da satisfa��o dos funcion�rios, segundo ela, pode ser medido pela elimina��o do desperd�cio de mat�rias-primas no processo de produ��o.
+"A partir do momento em que se tem produtos com qualidade, os clientes ficam mais satisfeitos e a demanda por seus produtos passa a ser maior", diz.

ex2/2.py

@@ -77,7 +77,9 @@ def build_summary(sentences,prior_func,weight_func,t):
    # print(np.sum(weights))
     priors = build_priors(sentences,weights,prior_func)
     #print(priors)
+    #print(np.sum(priors))
     ranks = rank(weights,priors,50,0.15)
+    #print(ranks)
     top = get_top_n(ranks,5)
     summary = ""
     for i in top:
@@ -105,10 +107,9 @@ def build_summary(sentences,prior_func,weight_func,t):
         with open(source_path + text_file,'r',encoding='Latin-1') as file: #source_path + text_file
             text = file.read()
         sentences = text_to_sentences(text)
-        summary = build_summary(sentences,uniform_prior,uniform_weight,thresh)
-        with open(source_path + text_file,'r',encoding='Latin-1') as summary_file: #sums_path+ 'Ext-' + text_file    '../ex1/textsum.txt'
+        summary = build_summary(sentences,uniform_prior,cos_sim_weight,thresh)
+        with open(sums_path+ 'Ext-' + text_file ,'r',encoding='Latin-1') as summary_file: #sums_path+ 'Ext-' + text_file    '../ex1/textsum.txt'
             MAP += AP(summary,summary_file.read())
-            #print(MAP)
     MAP /= len(source_texts)
     print(MAP)
     results.append(MAP)

ex2/priors.py

@@ -1,3 +1,5 @@
+import numpy as np 
+
 def uniform_prior(sent_index,graph,sentences):
     return 1/len(sentences)
 
@@ -18,5 +20,5 @@ def degree_centrality_prior(sent_index,graph,sentences):
 def sentence_position_prior(sent_index,graph,sentences):
 	total = 0
 	for i in range(len(sentences)):
-		total += 1
-	return (sent_index + 1) / total
+		total += (i + 1)
+	return (len(sentences) -  (sent_index)) / total

functions.py

@@ -7,7 +7,7 @@
 from nltk.stem.porter import *
 from wordsegment import load, segment
 
-cachedStopWords = stopwords.words("english")
+cachedStopWords = nltk.corpus.stopwords.words('portuguese')
 
 #returns array of sentences
 def text_to_sentences(text):
@@ -35,7 +35,7 @@ def AP(systemSummaries, targetSummaries):
 
 #sentences is a list, returns cossim matrix
 def get_cosine_similarities_matrix(sentences):	
-	vec = TfidfVectorizer(stop_words='english')
+	vec = TfidfVectorizer(stop_words=cachedStopWords)
 
 	X = vec.fit_transform(sentences)
 	return cosine_similarity(X)