#+TITLE: Práctica 1
#+SUBTITLE: Recuperación de Información
#+AUTHOR: Amin Kasrou Aouam
#+DATE: 2020-10-29
#+PANDOC_OPTIONS: template:~/.pandoc/templates/eisvogel.latex
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#+PANDOC_METADATA: lang=es
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* Práctica 1

En esta práctica, vamos a obtener información de una serie de documentos usando /Apache Tika/:

1. Obtener los metadatos (nombre , tipo, codificación e idioma)
2. Extraer todos los enlaces que aparecen
3. Generar un fichero con las ocurrencias de cada término, ordenados de forma descendente
4. Generar una gráfica con los términos y su ocurrencia

** Instalación

Implementamos la práctica usando /Java/ como lenguaje de programación, y /Maven/ como herramienta de gestión del proyecto. No es necesario utilizar esta herramienta, pero nos ofrece una mayor reproducibilidad del proyecto.

En el caso de que deseemos instalar fácilmente todas las dependencias, podemos instalar el gestor de paquetes [[https://nixos.org/guides/install-nix.html][Nix]] (compatible con Linux, MacOS y WSL)

*** Usando Nix

1. Instalamos Nix:

#+BEGIN_SRC shell
sh <(curl -L https://nixos.org/nix/install) --daemon
#+END_SRC

2. Cambiamos la ruta al directorio del proyecto:

#+BEGIN_SRC shell
cd P1
#+END_SRC

3. Entramos en el entorno de desarrollo reproducible y aislado:

#+BEGIN_SRC shell
nix-shell
#+END_SRC

Nix se encargará de resolver las dependencias, podemos dirigirnos directamente a la sección de ejecución.

*** Sin Nix

En el caso de que no deseemos usar Nix, deberemos instalar las siguientes dependencias en nuestro sistema:

\clearpage

- OpenJDK (> 8.0)
- Maven
- Gnuplot

** Ejecución

En el caso que deseemos utilizar /Maven/, debemos ejecutar los siguientes comandos:

1. Compilar el proyecto
   
#+BEGIN_SRC shell
mvn compile
#+END_SRC

2. Ejecutar el proyecto

#+BEGIN_SRC shell
mvn exec:java -Dexec.mainClass="org.RI.P1.AnalyzeDirectory" -Dexec.args="data metadata"
#+END_SRC

Debemos modificar el argumento *metadata* según la salida que deseemos:

- *metadata*: obtenemos la información de los archivos (nombre, codificación, tipo)
- *links*: obtenemos la lista de enlaces de cada archivo
- *frequency*: se guarda la frecuencia de las palabras de cada documento en un archivo (se encuentran en la carpeta output).
  
** Implementación

Tal y como podemos observar en la sección previa de ejecución, hemos optado por añadir un argumento para elegir la acción que deseamos realizar. En caso de que se omita éste, las instrucciones de ejecución aparecen por pantalla.

#+BEGIN_SRC java
private static void usage() {
    System.out.println("Usage: AnalyzeDirectory <directory> <option>");
    System.out.println("option metadata: shows the filename/file type/encoding and language of the files");
    System.out.println("option links: shows all the links contained in each file");
    System.out.println("option frequency: saves word frequency to a file");
    System.exit(1);
}
#+END_SRC

#+BEGIN_SRC java
public static void main(String[] args) throws IOException, TikaException, SAXException {
    if (args.length != 2) {
        usage();
    }
    String directory = args[0];
    String action = args[1];
    readFiles(directory);
    chooseAction(action);
}
#+END_SRC

Esta funcionalidad permite al usuario seleccionar la salida que desea, además de disminuir el contenido que aparece por pantalla y el tiempo de ejecución (dado que no computamos acciones innecesarias).

En el caso de la opción /frequency/, guardamos las ocurrencias de los términos en un fichero en el directorio *output* con el formato /filename.dat/. Utilizaremos estos archivos para generar las gráficas.

Mostramos el extacto de uno de los documentos, con carácter ilustrativo:

| 1075 | the     |
|  562 | and     |
|  543 | of      |
|  543 | a       |
|  371 | in      |
|  370 | to      |
|  295 | i       |
|  200 | that    |
|  188 | it      |
|  180 | his     |

** Gráficas

El objetivo final de esta práctica es comprobar si se cumple la ley de Zipf en el conjunto de documentos que analizamos. Para ello vamos a generar gráficas para observar si se cumple, con documentos en distintos idiomas.

En cada gráfica vamos a generar la función generada a partir de los archivos de datos, y la función normalizada mediante $log$.

Incluimos un script de gnuplot genérico, al cual le pasamos el fichero de datos como argumento.

#+BEGIN_SRC gnuplot
# Variables
FILEDATA = ARG1

# Parameters
set terminal png size 500,500
set title FILEDATA
set xlabel 'word'
set ylabel 'ocurrence'
set multiplot

# Plotting
plot FILEDATA using 1:xtic(2) lt rgb '#6E016B'
set logscale
plot FILEDATA using 1:xtic(2) lt rgb '#41AB5D'
#+END_SRC

Procedemos a automatizar la generación de 3 gráficas, a partir de 3 archivos con idiomas distintos, mediante un /shell script/.

#+BEGIN_SRC shell
#!/bin/sh

gnuplot -c script/plot_datafile.gp "output/Moby Dick; Or, The Whale.dat" >output/plot_MobyDick.png
gnuplot -c script/plot_datafile.gp "output/Szerelem bolondjai.dat" >output/plot_Szerelembolondjai.png
gnuplot -c script/plot_datafile.gp "output/Älykkään ritarin Don Quijote de la Manchan elämänvaiheet.dat" >output/plot_ÄlykkäänritarinDonQuijotedelaManchanelämänvaiheet.png
#+END_SRC

Ambos scripts se encuentran en el directorio /script/.

*Nota*: es importante ejecutar el /shell script/ desde el directorio raíz del proyecto (donde se encuentra el archivo shell.nix).

Con fines ilustrativos, mostramos la gráfica correspondiente al libro /Szerelem bolondjai/:

#+CAPTION: Gráfica de Szerelem bolondjai
[[../output/plot_Szerelembolondjai.png]]

La función en color violeta corresponde a la generación de la gráfica sin alteraciones, mientras que la función en color verde se encuentra en escala logarítmica.
** Conclusiones

Hemos analizado documentos, de distinto formato y en idiomas distintos, y según los datos empíricos obtenidos observamos que la ley de Zipf se cumple.