feat: criado repositório jhonny-editor no Gitea

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code/engine/scanner/retakes/classificador_de_retakes.py

@@ -0,0 +1,99 @@
+"""Classificação dos grupos candidatos em tipos de retake.
+
+Transforma as métricas (similaridade textual, semântica, proximidade
+temporal, sinal de reinício e repetição do início) em um tipo e um nível de
+confiança, usando regras configuráveis. Nenhum valor isolado decide; a
+classificação combina os sinais.
+"""
+
+from __future__ import annotations
+
+from dataclasses import dataclass
+
+from .modelos_de_retakes import AgrupamentoDeFalas, ClassificacaoDeRetake
+
+SEM_INDICIO = "sem_indicio_de_retake"
+RETAKE_CONFIRMADO = "retake_confirmado"
+POSSIVEL_RETAKE = "possivel_retake"
+REPETICAO_DE_FRASE = "repeticao_de_frase"
+REPETICAO_DE_INICIO = "repeticao_de_inicio"
+REPETICAO_PARCIAL = "repeticao_parcial"
+CONTINUIDADE_DE_FALA = "continuidade_de_fala"
+
+
+@dataclass(frozen=True)
+class RegrasDeClassificacao:
+    """Limiares e pesos configuráveis para a classificação."""
+
+    similaridade_textual_minima: float = 0.60
+    similaridade_para_confirmar: float = 0.85
+    proximidade_minima: float = 0.50
+    semantica_para_confirmar: float = 0.85
+    peso_textual: float = 0.50
+    peso_semantica: float = 0.25
+    peso_proximidade: float = 0.15
+    peso_reinicio: float = 0.10
+    # Evidência fraca: reforça a confiança, nunca decide o tipo sozinha.
+    peso_visual_fraca: float = 0.03
+
+
+class ClassificadorDeRetakes:
+    """Atribui tipo e confiança a um ``AgrupamentoDeFalas``."""
+
+    def __init__(self, regras: RegrasDeClassificacao | None = None) -> None:
+        self.regras = regras or RegrasDeClassificacao()
+
+    def classificar(self, agrupamento: AgrupamentoDeFalas) -> ClassificacaoDeRetake:
+        if not agrupamento.pares:
+            return ClassificacaoDeRetake(SEM_INDICIO, 0.0)
+
+        par = max(agrupamento.pares,
+                  key=lambda item: item.comparacao.similaridade_final)
+        texto = par.comparacao.similaridade_final
+        semantica = par.similaridade_semantica
+        proximidade = par.intervalo.proximidade_temporal
+        reproducao_inicio = par.comparacao.similaridade_do_inicio >= 0.9
+        tem_reinicio = bool(agrupamento.sinais_de_reinicio)
+
+        r = self.regras
+        confianca = (
+            r.peso_textual * texto
+            + r.peso_semantica * semantica
+            + r.peso_proximidade * proximidade
+            + r.peso_reinicio * (1.0 if tem_reinicio else 0.0)
+        )
+        # A análise visual é reforço (evidência fraca): soma um pequeno peso à
+        # confiança sem jamais alterar o tipo de retake.
+        if par.mudanca_visual_proxima:
+            confianca += r.peso_visual_fraca
+
+
+        # Repetições completas e muito semelhantes de frase.
+        if texto >= r.similaridade_para_confirmar:
+            tipo = RETAKE_CONFIRMADO
+            if reproducao_inicio:
+                tipo = RETAKE_CONFIRMADO
+        elif (
+            texto >= r.similaridade_textual_minima
+            and semantica >= r.semantica_para_confirmar
+            and tem_reinicio
+        ):
+            tipo = RETAKE_CONFIRMADO
+        elif (
+            texto >= r.similaridade_textual_minima
+            and proximidade >= r.proximidade_minima
+        ):
+            tipo = POSSIVEL_RETAKE
+        elif reproducao_inicio and tem_reinicio:
+            tipo = REPETICAO_DE_INICIO
+        elif semantica >= r.semantica_para_confirmar:
+            tipo = REPETICAO_PARCIAL
+        else:
+            tipo = POSSIVEL_RETAKE
+
+        if tipo == RETAKE_CONFIRMADO:
+            confianca = min(1.0, max(confianca, texto * 0.9 + 0.05 * (1 if tem_reinicio else 0)))
+        else:
+            confianca = min(1.0, confianca)
+
+        return ClassificacaoDeRetake(tipo, round(confianca, 3))