fix(detection): пофрагментная локализация уровня 1 + полное хранение отпечатков

Две связанные проблемы, ломавшие качество детекции:

1. Уровень 1 (Winnowing) репортил весь документ одним совпадением на позиции
   0..длина — в отчёте нельзя было понять, ГДЕ плагиат. Теперь winnow'им
   каждый фрагмент и находим источник + позицию для каждого, так отчёт
   показывает "символы A-B скопированы из источника X".

2. MAX_FINGERPRINTS_PER_DOC=500 обрезал отпечатки статьи (у типичной статьи
   их ~3600), причём произвольную выборку. Из-за этого скопированный фрагмент
   почти не разделял отпечатки с источником (проверено: хранилось ~14%,
   фрагмент находил 17% своих хэшей → не срабатывало). Winnowing рассчитан на
   ПОЛНОЕ хранение; поднял лимит до 20000.

Также overall_similarity считается по числу уникальных помеченных позиций,
а не совпадений — фрагмент, совпавший с несколькими источниками, больше не
раздувает процент выше 100.

Проверено end-to-end: документ с дословной вставкой из статьи корпуса →
вставка локализована (chars 1027-2385 = 100%, источник атрибутирован);
чисто оригинальный текст → 0% (нет ложных срабатываний).

Co-Authored-By: Claude Opus 4.8 <noreply@anthropic.com>

services/worker-gpu/app/tasks/plagiarism.py

@@ -152,10 +152,14 @@ def check_plagiarism(
                 seen_sources.add(key)
                 unique_matches.append(m)
 
-        # Вычислить общий процент схожести
+        # Вычислить общий процент схожести по ДОЛЕ помеченных фрагментов документа.
+        # Считаем уникальные позиции (фрагмент, совпавший с несколькими источниками,
+        # не должен раздувать процент выше 100).
         total_frags = len(fragments)
-        flagged_frags = len(unique_matches)
+        flagged_positions = {m.get("position_start") for m in unique_matches}
+        flagged_frags = len(flagged_positions)
         overall_similarity = (flagged_frags / total_frags * 100) if total_frags > 0 else 0.0
+        overall_similarity = min(overall_similarity, 100.0)
 
         result = {
             "overall_similarity": round(overall_similarity, 2),

services/worker-indexer/app/config.py

@@ -39,7 +39,15 @@ class Settings(BaseSettings):
     # Настройки обработки текста
     FRAGMENT_WINDOW_WORDS: int = 200  # Размер окна для фрагментов
     FRAGMENT_OVERLAP_WORDS: int = 50  # Перекрытие фрагментов
-    MAX_FINGERPRINTS_PER_DOC: int = 500  # Максимум хэшей Winnowing на документ
+    # Максимум хэшей Winnowing на документ. Winnowing рассчитан на ПОЛНОЕ
+    # хранение отпечатков: обрезка теряет гарантию, что скопированный фрагмент
+    # разделит отпечатки с источником (при 500 хранилось ~14% отпечатков статьи,
+    # и локализованный поиск фрагментов почти не срабатывал). Держим высоким;
+    # цена — размер таблицы fingerprints (~3-4К строк на статью).
+    MAX_FINGERPRINTS_PER_DOC: int = 20000
+    # Порог уровня 1: % отпечатков фрагмента, найденных в источнике, чтобы
+    # пометить фрагмент как скопированный
+    EXACT_FRAGMENT_THRESHOLD: float = 40.0
 
     # Скачивание полного текста статей (PDF по URL источника)
     FETCH_FULL_TEXT: bool = False  # Включить обогащение полным текстом при заливке корпуса

services/worker-indexer/app/tasks/index.py

@@ -139,50 +139,64 @@ def extract_and_check(
         )
         logger.info(f"Фрагментов создано: {len(fragments)}")
 
-        # ──── Уровень 1: Winnowing fingerprints ────────────────────────────────
+        # ──── Уровень 1: Winnowing fingerprints (пофрагментно, с локализацией) ───
+        # Winnow'им КАЖДЫЙ фрагмент отдельно и ищем, с каким источником и на
+        # какой позиции он совпадает. Так в отчёте видно не «документ похож на X»,
+        # а «фрагмент на символах A–B скопирован из источника X».
         level1_matches: list[dict] = []
-        doc_fingerprint = winnow(text)
-
-        if doc_fingerprint:
         from app.models import Document, Fingerprint
 
         with db_session() as session:
-                hashes = list(doc_fingerprint)[: settings.MAX_FINGERPRINTS_PER_DOC]
+            doc_cache: dict[int, Document] = {}
 
-                # Найти совпадения в базе fingerprints
+            for frag in fragments:
-                matching_docs = session.execute(
+                frag_fp = winnow(frag["text"])
+                if not frag_fp:
+                    continue
+                frag_hashes = list(frag_fp)
+
+                # Источник, разделяющий больше всего отпечатков с этим фрагментом
+                row = session.execute(
                     select(
                         Fingerprint.doc_id,
-                        func.count(Fingerprint.id).label("match_count"),
+                        func.count(Fingerprint.id).label("cnt"),
                     )
-                    .where(Fingerprint.hash_value.in_(hashes))
+                    .where(Fingerprint.hash_value.in_(frag_hashes))
                     .group_by(Fingerprint.doc_id)
-                    .having(func.count(Fingerprint.id) > len(hashes) * 0.1)
                     .order_by(func.count(Fingerprint.id).desc())
-                    .limit(20)
+                    .limit(1)
-                ).all()
+                ).first()
 
-                for doc_id, match_count in matching_docs:
+                if row is None:
-                    similarity = match_count / len(hashes) * 100
-                    if similarity < 20:
                     continue
 
+                doc_id, cnt = row
+                # Доля отпечатков фрагмента, найденных в источнике
+                similarity = cnt / len(frag_hashes) * 100
+                if similarity < settings.EXACT_FRAGMENT_THRESHOLD:
+                    continue
+
+                doc = doc_cache.get(doc_id)
+                if doc is None:
                     doc = session.get(Document, doc_id)
-                    if not doc:
+                    if doc is None:
                         continue
+                    doc_cache[doc_id] = doc
 
                 level1_matches.append({
-                        "fragment": text[:200],
+                    "fragment": frag["text"][:300],
-                        "position_start": 0,
+                    "position_start": frag["start"],
-                        "position_end": len(text),
+                    "position_end": frag["end"],
-                        "similarity": round(similarity, 1),
+                    "similarity": round(min(similarity, 100.0), 1),
                     "method": "exact",
                     "source_title": doc.title,
                     "source_url": doc.url,
                     "source_db": doc.source,
                 })
 
-        logger.info(f"Уровень 1 (Winnowing): {len(level1_matches)} совпадений")
+        logger.info(
+            f"Уровень 1 (Winnowing): {len(level1_matches)} совпадений-фрагментов"
+        )
 
         # ──── Уровень 2: MinHash LSH ────────────────────────────────────────────
         level2_matches: list[dict] = []