# NLP
MINIMUN_CHAR_LENGTH = 15
MINIMUN_WORDS_LENGTH = 4
filenames_types = ["doc", "docx"]
image_file_names = ['jpeg', 'jpg', 'tiff', 'png','tif','gif']
lfilenames_types = [
    "txt",
    "csv",
    "json",
    "xml",
    "html",
    "css",
    "md",
    "log",
    "rtf",
    "sql",
    "cfg",
    "ini",
    "yml",
    "bat",
    "sh",
    "pl",
    "py",
    "java",
    "c",
    "cpp",
    "h",
    "php",
    "js",
    "vb",
    "cs",
    "rb",
    "ts",
    "sql",
    "scss",
    "sass",
    "aspx",
    "jsp",
    "asm",
    "doc",
    "docx",
    "dot",
    "dotx",
    "xls",
    "xlsx",
    "xlsm",
    "xlsb",
    "ppt",
    "pptx",
    "pptm",
    "pps",
    "ppsx",
    "accdb",
    "mdb",
    "pub",
    "vsd",
    "mpp",
    "msg",
    "eml",
    "one",
    "sldx",
    "odt",
    "pdf",
    "ai",
    "indd",
    "css",
    "psd",
    "prproj",
    "aep",
]
blacklist = [
    "[document]",
    "style",
    "noscript",
    "header",
    "html",
    "meta",
    "head",
    "input",
    "script",
    "style",
]
# score for NER fine tuning
SCORE_NER = 0.65

# ROT
FILE_NAME_COL = "file_name"
FILE_TYPE_COL = "file_type"
COLS_ROT = [
    "index",
    "is_image",
    "is_business",
    "days_accesed",
    "days_modified",
    "days_created",
    "seconds_accesed",
    "seconds_modified",
    "seconds_created",
    "outdated_group",
    "trivial",
    "obsolete",
    "redundant",
    "is_rot",
]

# Semantic
MAX_LENGTH_TEXT_EMBEDDING = 1000000
