Fase 1.3: Implementar classe LemmatizerPT com spaCy

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🚀 Fase 1.3: Implementar Classe LemmatizerPT com spaCy

📝 Descrição

Implementar lemmatization para português usando spaCy e modelo pt_core_news_lg.

🎯 Objetivos

• Implementar classe LemmatizerPT
• Integração com modelo spaCy português
• Otimizações para performance
• Tratamento robusto de erros
• Cache de resultados

🔧 Implementação Técnica

Classe LemmatizerPT:

import spacy
from typing import List, Optional, Dict
from .text_preprocessing import TextProcessor

class LemmatizerPT(TextProcessor):
    def __init__(self, 
                 model_name: str = "pt_core_news_lg",
                 cache_enabled: bool = True,
                 preserve_entities: bool = False):
        self.model_name = model_name
        self.cache_enabled = cache_enabled
        self.preserve_entities = preserve_entities
        self._cache: Dict[str, str] = {}
        self._load_model()
    
    def _load_model(self):
        """Carrega modelo spaCy com fallback."""
        
    def process_text(self, text: str) -> str:
        """Lemmatiza texto individual."""
        
    def process_batch(self, texts: List[str]) -> List[str]:
        """Lemmatiza lote otimizado."""
        
    def _lemmatize_with_cache(self, text: str) -> str:
        """Lemmatização com sistema de cache."""

Funcionalidades:

• Cache inteligente: Armazena resultados para textos já processados
• Processamento em lote: Otimizado para múltiplos textos
• Preservação de entidades: Opção para manter nomes próprios
• Fallback graceful: Volta ao texto original se lemma falhar
• Auto-download: Baixa modelo automaticamente se necessário

✅ Critérios de Aceitação

• Lemmatização funcional para textos em português
• Sistema de cache implementado e testado
• Auto-download do modelo pt_core_news_lg
• Preservação opcional de entidades nomeadas
• Performance aceitável (benchmark vs baseline)
• Tratamento de erros robusto
• Testes com textos jurídicos

🔗 Relacionado

• Issue principal: Adicionar stemming/lemmatization #13
• Anterior: Fase 1.2: Criar módulo text_preprocessing.py #20 (módulo text_preprocessing)
• Próxima: Sistema de download automático

⏱️ Estimativa

8 horas - Implementação complexa com otimizações

🧪 Testes

• Lemmatização básica funciona
• Cache melhora performance significativamente
• Preservação de entidades funciona
• Fallback em casos de erro
• Performance aceitável em datasets grandes
• Qualidade das lemmas para vocabulário jurídico