Сегментатор: текст kinozal из raw JSON, кодек-строки не как негатив; e2e по 400 страниц

Обучение:
* page_text/kinozal_text: текст kinozal = h1 + «Техданные» + «Релиз» из
  data/raw/kinozal/*.json (в pages/kz-*.txt нет заголовка и «Техданных»,
  откуда половина меток kinozal; сервис видит обе вкладки).
* label_page: позитив — raw или audio_raw; неразмеченная кодек-строка
  русской дорожки («Аудио 3: … Русский (MVO, X)», «Аудио Rus: … | X»)
  получает -1 и в обучение не идёт: как негатив она учила отбрасывать
  кодек-строки. Сводка «Аудио: Русский, английский (…)» остаётся негативом.

Инференс (release):
* model_segments -> (основные, кодек); выбранные моделью кодек-строки идут
  второстепенным источником вместе с правилом codec_segments; иноязычные
  («Казахский (Dub, …)», «English Dubbing», «Original») отбрасываются.
* merge_extra_tracks(adopt_type): кодек-дорожка с типом «неизвестно»
  получает тип единственной дорожки страницы без студии.

e2e_segmenter: тот же текст kinozal, не больше E2E_MAX (400) страниц на
трекер, train-страницы только с --train-pages (меню парсит только тест).

Co-Authored-By: Claude Opus 5.5 <noreply@anthropic.com>

tests/e2e_segmenter.py

@@ -2,24 +2,29 @@
 
 Метрика — пары (тип, автор) на уровне релиза против меток датасета, только по
 страницам, которых сегментатор не видел при обучении (is_test_release).
-Запуск: .venv/Scripts/python tests/e2e_segmenter.py
+Текст kinozal — из data/raw/kinozal/*.json (как у сервиса), см. segmenter.page_text.
+На трекер берётся не больше E2E_MAX страниц (по умолчанию 400, детерминированно);
+train-страницы считаются только с флагом --train-pages.
+Запуск: .venv/Scripts/python tests/e2e_segmenter.py [каталог_сегментатора] [--train-pages]
 """
 
 from __future__ import annotations
 
+import hashlib
 import json
+import os
 import sys
 from collections import defaultdict
 from pathlib import Path
 
 sys.path.insert(0, str(Path(__file__).resolve().parents[1]))
 
-from src.html_extract import read_input  # noqa: E402
 from src.predict import DubPredictor  # noqa: E402
 from src.release import predict_release  # noqa: E402
-from src.segmenter import is_test_release  # noqa: E402
+from src.segmenter import is_test_release, page_text  # noqa: E402
 
 ROOT = Path(__file__).resolve().parents[1]
+MAX_PER_SOURCE = int(os.environ.get("E2E_MAX", "400"))
 
 
 def run(predictor, rows, mode: str, test_only: bool) -> dict:
@@ -27,17 +32,21 @@ def run(predictor, rows, mode: str, test_only: bool) -> dict:
     for r in rows:
         by_rel[r["release_id"]].append(r)
     per_src = defaultdict(list)
-    for page in sorted((ROOT / "data" / "pages").glob("*.txt")):
+    pages = [p for p in (ROOT / "data" / "pages").glob("*.txt")
+             if is_test_release(p.stem) == test_only and p.stem in by_rel]
+    pages.sort(key=lambda p: hashlib.md5(p.stem.encode()).hexdigest())
+    for page in pages:
         rid = page.stem
-        if is_test_release(rid) != test_only or rid not in by_rel:
+        src = by_rel[rid][0]["source"]
+        if len(per_src[src]) >= MAX_PER_SOURCE:
             continue
         gold = {(r["translation_type"], r["studio"] or None) for r in by_rel[rid]}
-        res = predict_release(predictor, text=read_input(page), segmenter=mode)
+        res = predict_release(predictor, text=page_text(page), segmenter=mode)
         pred = {(t["translation_type"], t["studio"]) for t in res["tracks"]}
         tp = len(gold & pred)
         p = tp / len(pred) if pred else 0.0
         r = tp / len(gold) if gold else 0.0
-        per_src[by_rel[rid][0]["source"]].append((p, r))
+        per_src[src].append((p, r))
     out = {}
     for s, v in per_src.items():
         out[s] = (len(v), sum(x[0] for x in v) / len(v), sum(x[1] for x in v) / len(v))
@@ -46,13 +55,16 @@ def run(predictor, rows, mode: str, test_only: bool) -> dict:
 
 def main() -> None:
     rows = json.loads((ROOT / "data" / "processed" / "dataset.json").read_text(encoding="utf-8"))
-    seg_dir = sys.argv[1] if len(sys.argv) > 1 else "models/segmenter"
+    args = [a for a in sys.argv[1:] if not a.startswith("--")]
+    seg_dir = args[0] if args else "models/segmenter"
     predictor = DubPredictor(segmenter_dir=seg_dir)
     print(f"сегментатор: {seg_dir}")
     if predictor.segmenter is None:
         sys.exit("нет models/segmenter: python -m src.segmenter --train")
-    for test_only, name in ((True, "тестовые страницы (не виделись сегментатору)"),
-                            (False, "train-страницы (для справки, оптимистично)")):
+    blocks = [(True, "тестовые страницы (не виделись сегментатору)")]
+    if "--train-pages" in sys.argv:
+        blocks.append((False, "train-страницы (для справки, оптимистично)"))
+    for test_only, name in blocks:
         print(f"== {name} ==")
         for mode in ("rules", "model"):
             res = run(predictor, rows, mode, test_only)