docs(pdf-to-md): aggiungi README per conversione/

Spiega requisiti (Java 11+, opendataloader-pdf), setup, utilizzo,
output prodotti, tutte le trasformazioni strutturali e i tipi di
documento supportati.
This commit is contained in:
2026-04-16 15:35:42 +02:00
parent 2545d834a9
commit 6ec54c8616
+175
View File
@@ -0,0 +1,175 @@
# conversione — PDF → Markdown pulito
Pipeline automatica che trasforma un PDF grezzo in Markdown strutturato e
pronto per la suddivisione in chunk. Gestisce l'intero processo: validazione
del PDF, estrazione del testo, pulizia strutturale e analisi della struttura
del documento.
## Requisiti
### Python
```
pip install opendataloader-pdf pdfplumber
```
### Java 11+
`opendataloader-pdf` richiede Java sul PATH. Se non è installato:
```bash
# Ubuntu / Debian / WSL
sudo apt install default-jdk
# Verifica
java -version
```
Download alternativo: https://adoptium.net/
---
## Utilizzo
Posiziona il PDF in `sources/<nome>.pdf`, poi:
```bash
# Singolo documento
python conversione/pipeline.py --stem <nome>
# Tutti i PDF in sources/
python conversione/pipeline.py
# Forza la riesecuzione (sovrascrive output esistente)
python conversione/pipeline.py --stem <nome> --force
```
Il parametro `--stem` è il nome del file PDF senza estensione.
Esempio: `sources/analisi1.pdf``--stem analisi1`
---
## Output
Per ogni stem vengono prodotti tre file in `conversione/<stem>/`:
| File | Descrizione |
|------|-------------|
| `raw.md` | Markdown grezzo estratto dal PDF — **non modificare** |
| `clean.md` | Markdown pulito e strutturato — input per il chunker |
| `structure_profile.json` | Profilo strutturale del documento |
### structure_profile.json
```json
{
"livello_struttura": 3,
"n_h1": 1,
"n_h2": 6,
"n_h3": 163,
"n_paragrafi": 213,
"boundary_primario": "h3",
"lingua_rilevata": "it",
"lunghezza_media_sezione": 520,
"strategia_chunking": "h3_aware",
"avvertenze": []
}
```
**`strategia_chunking`** indica come il chunker dovrebbe suddividere il documento:
| Valore | Significato |
|--------|-------------|
| `h3_aware` | Documento ricco di sezioni `###` — usa i `###` come boundary |
| `h2_paragraph_split` | Struttura parziale `##` — suddividi per paragrafo dentro ogni `##` |
| `paragraph` | Nessuna gerarchia chiara — suddividi per paragrafo |
| `sliding_window` | Testo piatto — usa finestra scorrevole |
---
## Cosa fa la pipeline
La pipeline esegue quattro fasi in sequenza.
### Fase 1 — Validazione
Verifica che il PDF esista, non sia vuoto, non sia protetto da password e
contenga testo digitale estraibile. I PDF scansionati (immagini) non sono
supportati.
### Fase 2 — Estrazione testo
Usa `opendataloader-pdf` con l'algoritmo **XY-Cut++** per ricostruire il
corretto ordine di lettura anche in documenti multi-colonna. Le immagini
vengono ignorate completamente — il `clean.md` non contiene mai riferimenti
a immagini.
### Fase 3 — Pulizia strutturale
Serie di trasformazioni applicate al Markdown grezzo:
| Trasformazione | Problema risolto |
|----------------|-----------------|
| Rimozione riferimenti immagini | Artefatti `![...]()` lasciati dal convertitore |
| Fix accenti backtick LaTeX | `` `e``→`è`, ``puo` ``→`può`, ``sar`a``→`sarà` |
| Rimozione dot-leader TOC | `- 1.1 Titolo . . . . . 42` (voci indice) |
| Rimozione numerali romani pagina | `i`, `ii`, `iii` su riga isolata (footer LaTeX) |
| Fix header + body concatenati | `### 11 TitoloCorpo testo...` → header + paragrafo separati |
| Estrazione header Capitolo inline | `Capitolo 3: IL TITOLO` nel corpo → `## Capitolo 3: ...` |
| Normalizzazione livelli header | `####`, `#####` → `###` (gerarchia uniforme a 3 livelli) |
| Rimozione bold negli header | `## **Titolo**` → `## Titolo` |
| Normalizzazione ALL-CAPS header | `## IL TITOLO` → `## Il titolo` |
| Rimozione TOC | Blocchi indice/sommario rilevati per keyword |
| ALL-CAPS standalone → header | Righe in maiuscolo isolate → `## Titolo` |
| Sezioni numerate → header | `N. Titolo sezione` → `### N.` + corpo |
| Sezioni con punto → header | `- N. Testo aphorismo...` → `### N.` + corpo |
| Sezioni lista numerate → header | `- N Titolo Corpo testo...` → `### N. Titolo` + corpo |
| Unione paragrafi spezzati | Paragrafi tagliati dal salto pagina PDF ricongiunti |
| Normalizzazione whitespace | Spazi multipli ridotti a singoli |
| Riduzione righe vuote | Tre o più righe vuote consecutive → due |
| Rimozione URL watermark | `www.piattaforma.com`, `https://...` su riga isolata |
| Rimozione header senza corpo | Sezioni vuote e header watermark scartati |
> **Rilevamento automatico tipo documento**: se il documento contiene sezioni
> "Esercizi" (libri di testo accademici), la conversione dei numeri di esercizio
> in header viene disabilitata automaticamente.
### Fase 4 — Analisi struttura
Rileva la gerarchia del documento (conteggio `#`/`##`/`###`), la lingua
(italiano / inglese / sconosciuta), la lunghezza media delle sezioni e
suggerisce la strategia di chunking ottimale. I risultati sono scritti in
`structure_profile.json`.
---
## Tipi di documento supportati
| Tipo | Esempi | Note |
|------|--------|------|
| Testo giuridico / accademico | Manuali, dispense, codici | Header numerati `N.` e `N.N` |
| Filosofia / saggistica | Aforismi numerati, capitoli | Pattern `- N. testo` |
| Matematica / LaTeX | Analisi, algebra, fisica | Fix accenti, TOC, numerali romani |
| Testo generico strutturato | Qualsiasi PDF digitale | Paragrafi e header standard |
**Non supportati**: PDF scansionati (solo immagini), PDF protetti da password.
---
## Log di esecuzione
Durante l'esecuzione la pipeline stampa le statistiche di ogni trasformazione:
```
[3/4] Pulizia strutturale...
✅ Immagini rimosse: 0
Accenti corretti: 3701
Dot-leader rimossi: 53
Header concat fixati: 0
TOC rimosso: sì
ALL-CAPS → ##: 14
Sezioni → ###: 279
Paragrafi uniti: 12998
Riduzione testo: 3%
```
Se un documento è già stato convertito, la pipeline lo salta automaticamente.
Usa `--force` per rieseguire.