Fase 4.2: Documentação completa e exemplo prático com dados jurídicos

[bdcdo]

🚀 Fase 4.2: Documentação Completa e Exemplo Prático

📝 Descrição

Criar documentação abrangente e exemplo prático demonstrando stemming/lemmatization com dados jurídicos reais.

🎯 Objetivos

• Atualizar README.md com novas funcionalidades
• Criar guia detalhado de migração
• Desenvolver exemplo prático com dados jurídicos
• Documentar boas práticas e recomendações
• Criar FAQ sobre quando usar cada técnica
• Benchmarks de performance documentados

🔧 Implementação Técnica

Estrutura da documentação:

docs/
├── stemming_lemmatization.md     # Guia principal
├── migration_guide.md            # Migração de código existente  
├── performance_benchmarks.md     # Análises de performance
├── legal_text_example.md         # Caso de uso jurídico
└── faq.md                       # Perguntas frequentes

Notebook de exemplo:

# examples/stemming_lemmatization_juridico.ipynb

# Demonstração com decisões do STJ/STF
import pandas as pd
from cluster_facil import ClusterFacil

# 1. Carregamento de dados jurídicos
df_decisoes = pd.read_excel('decisoes_stj_2024.xlsx')

# 2. Análise comparativa
cf = ClusterFacil(df_decisoes)
resultados = cf.comparar_preprocessing(
    coluna_textos='ementa',
    num_clusters=10,
    plotar=True
)

# 3. Implementação da melhor abordagem
cf.preparar(
    coluna_textos='ementa',
    usar_lemmatization=True,
    cache_lemmas=True,
    preservar_entidades=True
)
cf.clusterizar(num_clusters=8)
cf.salvar()

# 4. Análise dos resultados
# - Clusters por área do direito
# - Qualidade do agrupamento  
# - Vocabulário jurídico processado

📖 Conteúdo da documentação:

README.md atualizado:

• Seção sobre pré-processamento avançado
• Exemplos de uso com novos parâmetros
• Tabela comparativa stemming vs lemmatization
• Instruções de instalação com dependências opcionais

Guia de migração:

• Compatibilidade com código existente
• Quando migrar para novas funcionalidades
• Checklist de migração passo a passo
• Troubleshooting comum

Benchmarks documentados:

• Performance em datasets de diferentes tamanhos
• Qualidade de clustering (métricas)
• Uso de memória e tempo de processamento
• Recomendações por cenário de uso

✅ Critérios de Aceitação

• README.md completo e atualizado
• Guia de migração claro e testado
• Exemplo jurídico funcionando completamente
• Benchmarks documentados e reproduzíveis
• FAQ abrangente respondendo dúvidas comuns
• Documentação da API atualizada no Sphinx
• Links funcionando no readthedocs

🔗 Relacionado

• Issue principal: Adicionar stemming/lemmatization #13
• Depende de: Todas as issues de implementação (Fase 1.1: Adicionar dependências opcionais (spaCy) ao pyproject.toml #19-24)
• Finaliza: Roadmap completo

⏱️ Estimativa

12 horas - Documentação extensiva e exemplos

🧪 Validação

• Exemplos executam sem erro
• Documentação está clara e completa
• Benchmarks são reproduzíveis
• FAQ responde dúvidas reais de usuários
• Migração funciona para projetos existentes

📊 Entregáveis finais:

1. README.md atualizado com funcionalidades completas
2. Notebook exemplo com dados jurídicos reais
3. Guia de migração passo a passo
4. Benchmarks completos e documentados
5. FAQ abrangente
6. Documentação API atualizada

💡 Exemplo de uso final:

# Caso de uso completo documentado
from cluster_facil import ClusterFacil

# Para usuários novos (recomendado)
cf = ClusterFacil('processos_juridicos.xlsx')
cf.preparar(
    coluna_textos='decisao',
    usar_lemmatization=True,  # Melhor qualidade
    cache_lemmas=True,        # Performance
    preservar_entidades=True  # Manter nomes próprios
)

# Para usuários existentes (sem mudanças)
cf = ClusterFacil('dados.xlsx') 
cf.preparar(coluna_textos='texto')  # Funciona igual a antes

Este é o fechamento do roadmap com documentação completa para adoção da funcionalidade pelos usuários.