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backend-lehrer/abitur_docs_recognition.py

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-"""
-Abitur Document Store - Dateinamen-Erkennung und Helfer.
-
-Erkennt Metadaten aus NiBiS-Dateinamen (Niedersachsen).
-"""
-
-import re
-from typing import Dict, Any
-from pathlib import Path
-
-from abitur_docs_models import (
-    Bundesland, Fach, Niveau, DokumentTyp, VerarbeitungsStatus,
-    RecognitionResult, AbiturDokument, DokumentResponse,
-    FACH_NAME_MAPPING,
-)
-
-
-def parse_nibis_filename(filename: str) -> RecognitionResult:
-    """
-    Erkennt Metadaten aus NiBiS-Dateinamen.
-
-    Beispiele:
-    - 2025_Deutsch_eA_I.pdf
-    - 2025_Deutsch_eA_I_EWH.pdf
-    - 2025_Biologie_gA_1.pdf
-    - 2025_Englisch_eA_HV.pdf (Hörverstehen)
-    """
-    result = RecognitionResult(
-        success=False,
-        bundesland=Bundesland.NIEDERSACHSEN,
-        fach=None,
-        jahr=None,
-        niveau=None,
-        typ=None,
-        aufgaben_nummer=None,
-        confidence=0.0,
-        raw_filename=filename,
-        suggestions=[]
-    )
-
-    # Bereinige Dateiname
-    name = Path(filename).stem.lower()
-
-    # Extrahiere Jahr (4 Ziffern am Anfang)
-    jahr_match = re.match(r'^(\d{4})', name)
-    if jahr_match:
-        result.jahr = int(jahr_match.group(1))
-        result.confidence += 0.2
-
-    # Extrahiere Fach
-    for fach_key, fach_enum in FACH_NAME_MAPPING.items():
-        if fach_key in name.replace("_", "").replace("-", ""):
-            result.fach = fach_enum
-            result.confidence += 0.3
-            break
-
-    # Extrahiere Niveau (eA/gA)
-    if "_ea" in name or "_ea_" in name or "ea_" in name:
-        result.niveau = Niveau.EA
-        result.confidence += 0.2
-    elif "_ga" in name or "_ga_" in name or "ga_" in name:
-        result.niveau = Niveau.GA
-        result.confidence += 0.2
-
-    # Extrahiere Typ
-    if "_ewh" in name:
-        result.typ = DokumentTyp.ERWARTUNGSHORIZONT
-        result.confidence += 0.2
-    elif "_hv" in name or "hoerverstehen" in name:
-        result.typ = DokumentTyp.HOERVERSTEHEN
-        result.confidence += 0.15
-    elif "_sm" in name or "_me" in name or "sprachmittlung" in name:
-        result.typ = DokumentTyp.SPRACHMITTLUNG
-        result.confidence += 0.15
-    elif "deckblatt" in name:
-        result.typ = DokumentTyp.DECKBLATT
-        result.confidence += 0.15
-    elif "material" in name:
-        result.typ = DokumentTyp.MATERIAL
-        result.confidence += 0.15
-    elif "bewertung" in name:
-        result.typ = DokumentTyp.BEWERTUNGSBOGEN
-        result.confidence += 0.15
-    else:
-        result.typ = DokumentTyp.AUFGABE
-        result.confidence += 0.1
-
-    # Extrahiere Aufgabennummer (römisch oder arabisch)
-    aufgabe_match = re.search(r'_([ivx]+|[1-4][abc]?)(?:_|\.pdf|$)', name, re.IGNORECASE)
-    if aufgabe_match:
-        result.aufgaben_nummer = aufgabe_match.group(1).upper()
-        result.confidence += 0.1
-
-    # Erfolg wenn mindestens Fach und Jahr erkannt
-    if result.fach and result.jahr:
-        result.success = True
-
-    # Normalisiere Confidence auf max 1.0
-    result.confidence = min(result.confidence, 1.0)
-
-    return result
-
-
-def to_dokument_response(doc: AbiturDokument) -> DokumentResponse:
-    """Konvertiert internes Dokument zu Response."""
-    return DokumentResponse(
-        id=doc.id,
-        dateiname=doc.dateiname,
-        original_dateiname=doc.original_dateiname,
-        bundesland=doc.bundesland,
-        fach=doc.fach,
-        jahr=doc.jahr,
-        niveau=doc.niveau,
-        typ=doc.typ,
-        aufgaben_nummer=doc.aufgaben_nummer,
-        status=doc.status,
-        confidence=doc.confidence,
-        file_path=doc.file_path,
-        file_size=doc.file_size,
-        indexed=doc.indexed,
-        vector_ids=doc.vector_ids,
-        created_at=doc.created_at,
-        updated_at=doc.updated_at
-    )
+# Backward-compat shim -- module moved to abitur/recognition.py
+import importlib as _importlib
+import sys as _sys
+_sys.modules[__name__] = _importlib.import_module("abitur.recognition")