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2025-04-22 08:23:32 +00:00
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commit 97eee67323

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@@ -241,17 +241,18 @@ def retry_on_failure(func):
return None # Sollte nicht erreicht werden, aber zur Sicherheit
return wrapper
@retry_on_failure
def serp_wikipedia_lookup(company_name, website=None, min_similarity=0.5): # Mindestähnlichkeit hinzugefügt
@retry_on_failure # Annahme: Decorator existiert
def serp_wikipedia_lookup(company_name, website=None, min_score=0.4):
"""
Sucht über SerpAPI (Google) nach dem wahrscheinlichsten Wikipedia-Artikel.
Sammelt Top-Kandidaten und wählt den mit der höchsten Titelähnlichkeit aus.
Verwendet flexible Query, sammelt Top-10-Kandidaten, bewertet nach Titelähnlichkeit
und Keywords, bevorzugt deutsche/englische Artikel.
Args:
company_name (str): Der Name des Unternehmens.
website (str, optional): Die Website des Unternehmens. Defaults to None.
min_similarity (float, optional): Mindestähnlichkeit zwischen Firmenname
und Wiki-Artikeltitel. Defaults to 0.5.
min_score (float, optional): Mindest-Score (Kombination aus Ähnlichkeit
und Boni) für einen gültigen Treffer. Defaults to 0.4.
Returns:
str: Die URL des relevantesten Wikipedia-Artikels oder None.
@@ -264,13 +265,16 @@ def serp_wikipedia_lookup(company_name, website=None, min_similarity=0.5): # Min
logging.warning("serp_wikipedia_lookup: Kein Firmenname angegeben.")
return None
query = f'"{company_name}" Wikipedia'
# --- Flexiblere Query Konstruktion ---
# Ohne Anführungszeichen für breitere Suche
query = f'{company_name} Wikipedia'
logging.info(f"Starte SerpAPI Wikipedia-Suche für '{company_name}' mit Query: '{query}'")
# --- Ende Query ---
params = {
"engine": "google", "q": query, "api_key": serp_key,
"hl": "de", "gl": "de",
"num": 10 # Frage mehr Ergebnisse an, um Auswahl zu haben
"num": 10 # Top 10 Ergebnisse
}
api_url = "https://serpapi.com/search"
@@ -279,60 +283,89 @@ def serp_wikipedia_lookup(company_name, website=None, min_similarity=0.5): # Min
response.raise_for_status()
data = response.json()
candidates = []
candidates = [] # Liste von Dictionaries: {'url': str, 'title': str}
if "organic_results" in data:
logging.debug(f" -> Prüfe {len(data['organic_results'])} organische Ergebnisse...")
for result in data["organic_results"][:5]: # Nur die Top 5 prüfen
for result in data["organic_results"]: # Prüfe alle 10
link = result.get("link")
# Prüfe, ob es ein gültiger Wiki-Artikel-Link ist
if link and "wikipedia.org" in link.lower() and "/wiki/" in link \
# Filtere gültige Wiki-Artikel-Links (de oder en)
if link and "wikipedia.org/wiki/" in link.lower() \
and (link.startswith("https://de.wikipedia.org") or link.startswith("https://en.wikipedia.org")) \
and not any(x in link for x in ['Datei:', 'Spezial:', 'Portal:', 'Hilfe:', 'Diskussion:']):
logging.debug(f" -> Kandidaten-URL gefunden: {link}")
candidates.append(link)
try:
# Extrahiere Titel aus URL
title_part = link.split('/wiki/', 1)[1]
# Handle evtl. Anchors (#)
title_part = title_part.split('#')[0]
title = unquote(title_part).replace('_', ' ')
candidates.append({'url': link, 'title': title})
logging.debug(f" -> Kandidat gefunden: '{title}' ({link})")
except Exception as e_title_extract:
logging.warning(f" -> Fehler beim Extrahieren des Titels aus Link {link}: {e_title_extract}")
continue # Nächsten Kandidaten prüfen
if not candidates:
logging.warning(f" -> SerpAPI: Keine Wikipedia-Kandidaten-URLs in Top-Ergebnissen für '{company_name}' gefunden.")
logging.warning(f" -> SerpAPI: Keine de/en Wikipedia-Kandidaten-URLs in Ergebnissen für '{company_name}' gefunden.")
return None
# Bewerte Kandidaten basierend auf Titelähnlichkeit
# Bewerte Kandidaten
best_match_url = None
highest_similarity = -1.0
normalized_search_name = normalize_company_name(company_name)
highest_score = -1.0
normalized_search_name = normalize_company_name(company_name) # Annahme: existiert
for url in candidates:
try:
# Extrahiere Titel aus URL (vereinfacht, ohne vollen API-Call für Performance)
# Annahme: Titel ist der Teil nach /wiki/ mit Underscores statt Leerzeichen
title_part = url.split('/wiki/', 1)[1]
title = unquote(title_part).replace('_', ' ')
normalized_title = normalize_company_name(title)
logging.debug(f" -> Bewerte {len(candidates)} Kandidaten...")
for cand in candidates:
url = cand['url']
title = cand['title']
try: # Füge Try-Except um die Normalisierung hinzu
normalized_title = normalize_company_name(title)
title_lower = title.lower() # Für Keyword-Suche
except Exception as e_norm:
logging.warning(f"Fehler beim Normalisieren des Titels '{title}': {e_norm}")
continue # Überspringe diesen Kandidaten
similarity = SequenceMatcher(None, normalized_title, normalized_search_name).ratio()
logging.debug(f" -> Prüfe Ähnlichkeit für '{title}' (Norm: '{normalized_title}'): {similarity:.2f}")
# 1. Basisscore: Titelähnlichkeit
similarity = SequenceMatcher(None, normalized_title, normalized_search_name).ratio()
score = similarity
logging.debug(f" -> Kandidat '{title}': Basis-Ähnlichkeit={similarity:.2f}")
# Aktualisiere besten Treffer, wenn Ähnlichkeit höher UND über Schwelle
if similarity > highest_similarity and similarity >= min_similarity:
highest_similarity = similarity
best_match_url = url
logging.debug(f" -> Neuer bester Kandidat: {best_match_url} (Ähnlichkeit: {highest_similarity:.2f})")
# 2. Bonus für Keywords im Titel
bonus = 0.0
if "(unternehmen)" in title_lower:
bonus += 0.2 # Starker Bonus
logging.debug(" -> Bonus +0.2 für '(unternehmen)'")
elif any(form in title_lower for form in [' gmbh', ' ag', ' kg', ' ltd', ' inc', ' corp', ' s.a.', ' se', ' group']): # 'group' hinzugefügt
bonus += 0.1 # Kleinerer Bonus
logging.debug(" -> Bonus +0.1 für Rechtsform/Gruppen-Keyword")
except Exception as e_title:
logging.warning(f" -> Fehler beim Extrahieren/Vergleichen des Titels für URL {url}: {e_title}")
continue # Nächsten Kandidaten prüfen
# 3. Bonus für Sprache (Deutsch bevorzugt)
if url.startswith("https://de.wikipedia.org"):
bonus += 0.05
logging.debug(" -> Bonus +0.05 für de.wikipedia.org")
# Gesamtscore
total_score = score + bonus
logging.debug(f" -> Gesamtscore für '{title}': {total_score:.3f} (Ähnlichkeit={similarity:.2f}, Bonus={bonus:.2f})")
# Aktualisiere besten Treffer
if total_score > highest_score and total_score >= min_score:
highest_score = total_score
best_match_url = url
logging.debug(f" ====> Neuer bester Kandidat: {best_match_url} (Score: {highest_score:.3f}) ====")
if best_match_url:
logging.info(f" -> SerpAPI: Bester relevanter Wikipedia-Link ausgewählt: {best_match_url} (Ähnlichkeit: {highest_similarity:.2f})")
logging.info(f" -> SerpAPI: Bester relevanter Wikipedia-Link ausgewählt: {best_match_url} (Score: {highest_score:.3f})")
return best_match_url
else:
logging.warning(f" -> SerpAPI: Keiner der gefundenen Wikipedia-Links ({candidates}) erreichte die Mindestähnlichkeit ({min_similarity}) für '{company_name}'.")
logging.warning(f" -> SerpAPI: Keiner der {len(candidates)} Kandidaten erreichte den Mindestscore ({min_score}) für '{company_name}'.")
return None
except requests.exceptions.RequestException as e:
logging.error(f"Fehler bei der SerpAPI Wikipedia Suche für '{company_name}': {e}")
raise e
raise e # Fehler weitergeben für Retry
except Exception as e:
logging.error(f"Allgemeiner Fehler bei der SerpAPI Wikipedia Suche für '{company_name}': {e}")
return None
return None # Bei unerwarteten Fehlern None zurückgeben
# Kann als eigenständige Funktion oder Methode in DataProcessor implementiert werden
def process_find_wiki_with_serp(sheet_handler, row_limit=None, min_employees=500):