feat(conversione): 7 nuovi transform pipeline, refactor validate — media 92→99/100

- dot-leader continui, strip "- " in allcaps, backtick orfani LaTeX
- TOC list removal, extract_article_headers, extract_math_environments, merge_title_headers
- validate.py: interfaccia semplificata, rimosso codice morto
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2026-04-17 07:47:56 +02:00
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+74 -164
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@@ -1,12 +1,10 @@
#!/usr/bin/env python3
"""
conversione/validate.py — Validazione batch di tutti gli stem convertiti
conversione/validate.py — Validazione qualità Markdown
Legge i report.json prodotti da pipeline.py, stampa una tabella di stato
e assegna un voto (0-100) a ogni documento per misurare la bontà del
Markdown prodotto.
e assegna un voto (0-100) a ogni documento.
Voto:
90-100 A — ottimo, pronto per il chunker
75-89 B — buono, qualche sezione lunga ma accettabile
60-74 C — accettabile, anomalie minori da verificare
@@ -16,57 +14,54 @@ Voto:
Uso:
python conversione/validate.py # tutti gli stem
python conversione/validate.py analisi1 # stem specifico
python conversione/validate.py --stem analisi1
python conversione/validate.py --analisi1 # compatibilità
python conversione/validate.py a b c # stem multipli
"""
import json
import argparse
import json
import sys
from pathlib import Path
# ─── Punteggio ───────────────────────────────────────────────────────────────
_GRADES = [(90, "A"), (75, "B"), (60, "C"), (40, "D"), (0, "F")]
def _score(r: dict) -> int:
"""
Calcola un punteggio 0-100 sulla qualità del Markdown prodotto.
Penalità:
- struttura assente o piatta -40 / -15
- backtick residui nel testo-2 per occorrenza (max -30)
- URL / watermark residui-5 per occorrenza (max -15)
- immagini residue → -5 per occorrenza (max -10)
- dot-leader residui → -5 per occorrenza (max -10)
- header senza titolo (bare) → -3 per occorrenza (max -15)
- troppe sezioni > 1500 chars -5 / -10 (in % sul totale h3)
struttura assente / piatta → 40 / 15
backtick residui 2/cad (max 30)
URL / watermark 5/cad (max 15)
immagini residue 5/cad (max 10)
dot-leader residui 5/cad (max 10)
bare headers → 3/cad (max 15)
sezioni >1500ch >35/60%5 / 10
"""
score = 100
score = 100
structure = r.get("structure", {})
anomalie = r.get("anomalie", {})
residui = r.get("residui", {})
anomalie = r.get("anomalie", {})
residui = r.get("residui", {})
livello = structure.get("livello_struttura", 0)
n_h3 = max(structure.get("n_h3", 0), 1)
livello = structure.get("livello_struttura", 0)
n_h3 = max(structure.get("n_h3", 0), 1)
# Struttura
if livello == 0:
score -= 40
elif livello == 1:
score -= 15
# Residui nel testo
score -= min(30, residui.get("backtick", 0) * 2)
score -= min(15, residui.get("url", 0) * 5)
score -= min(10, residui.get("immagini", 0) * 5)
score -= min(10, residui.get("dotleader", 0) * 5)
# Anomalie strutturali
score -= min(15, anomalie.get("bare_headers", 0) * 3)
# Sezioni troppo lunghe (in % sul totale delle sezioni ###)
long_ratio = anomalie.get("long_sections", 0) / n_h3
if long_ratio > 0.6:
if long_ratio > 0.60:
score -= 10
elif long_ratio > 0.35:
score -= 5
@@ -75,82 +70,7 @@ def _score(r: dict) -> int:
def _grade(score: int) -> str:
if score >= 90: return "A"
if score >= 75: return "B"
if score >= 60: return "C"
if score >= 40: return "D"
return "F"
# ─── CLI ─────────────────────────────────────────────────────────────────────
def _normalize_target(token: str) -> str:
"""
Normalizza un target CLI in stem:
- analisi1
- --analisi1 (compatibilità)
- conversione/analisi1/report.json
- analisi1.pdf / analisi1.md / report.json
"""
raw = token.strip()
if not raw:
return raw
# Compatibilità con invocazione tipo: --analisi1
if raw.startswith("--") and len(raw) > 2:
raw = raw[2:]
p = Path(raw)
# Path diretto al report
if p.name == "report.json" and p.parent.name:
return p.parent.name
name = p.name
if name.endswith((".pdf", ".md", ".json")):
name = Path(name).stem
return name
def _parse_cli_args(argv: list[str]) -> list[str]:
parser = argparse.ArgumentParser(
description="Valida i report Markdown prodotti in conversione/<stem>/report.json"
)
parser.add_argument(
"targets",
nargs="*",
help="Stem, file o path da validare (es: analisi1 oppure conversione/analisi1/report.json)",
)
parser.add_argument(
"-s",
"--stem",
action="append",
default=[],
help="Stem specifico (ripetibile, es: --stem analisi1 --stem nietzsche)",
)
args, unknown = parser.parse_known_args(argv)
targets = [*args.targets, *args.stem]
# Compatibilità: `python validate.py --analisi1`
for tok in unknown:
if tok.startswith("--") and len(tok) > 2:
targets.append(tok[2:])
else:
parser.error(f"Argomento non riconosciuto: {tok}")
stems = []
seen = set()
for t in targets:
stem = _normalize_target(t)
if not stem or stem in seen:
continue
seen.add(stem)
stems.append(stem)
return stems
return next(g for threshold, g in _GRADES if score >= threshold)
# ─── Validazione ─────────────────────────────────────────────────────────────
@@ -158,100 +78,90 @@ def _parse_cli_args(argv: list[str]) -> list[str]:
def validate(stems: list[str], project_root: Path) -> None:
conv_dir = project_root / "conversione"
if stems:
paths = [conv_dir / s / "report.json" for s in stems]
else:
paths = sorted(conv_dir.glob("*/report.json"))
paths = (
[conv_dir / s / "report.json" for s in stems]
if stems
else sorted(conv_dir.glob("*/report.json"))
)
if not paths:
print("Nessun report.json trovato in conversione/*/")
sys.exit(0)
rows = []
for path in paths:
if not path.exists():
rows.append({"stem": path.parent.name, "_missing": True})
continue
r = json.loads(path.read_text(encoding="utf-8"))
rows.append(r)
rows = [
json.loads(p.read_text(encoding="utf-8")) if p.exists()
else {"stem": p.parent.name, "_missing": True}
for p in paths
]
# ── Intestazione ─────────────────────────────────────────────────────
col_stem = max(len(r.get("stem", "stem")) for r in rows) + 2
col = max(len(r.get("stem", "stem")) for r in rows) + 2
header = (
f"{'stem':<{col_stem}}"
f"{'stem':<{col}}"
f"{'h2':>4}{'h3':>5} "
f"{'strategia':<20}"
f"{'bare':>5}{'corte':>6}{'lunghe':>7}"
f"{'backtick':>9}{'dotlead':>8}{'url':>4}"
f" {'voto':>4} {'grade'}"
f" {'voto':>4} grade"
)
sep = "" * len(header)
print()
print(header)
print(sep)
print(f"\n{header}\n{sep}")
scores = []
scored_docs = []
# ── Righe ─────────────────────────────────────────────────────────────
for r in rows:
if r.get("_missing"):
print(f"{r['stem']:<{col_stem}} (report.json non trovato)")
print(f"{r['stem']:<{col}} (report.json non trovato)")
continue
stem = r.get("stem", "?")
structure = r.get("structure", {})
anomalie = r.get("anomalie", {})
residui = r.get("residui", {})
h2 = structure.get("n_h2", 0)
h3 = structure.get("n_h3", 0)
strat = structure.get("strategia_chunking", "?")
bare = anomalie.get("bare_headers", 0)
corte = anomalie.get("short_sections", 0)
lunghe = anomalie.get("long_sections", 0)
backtick = residui.get("backtick", 0)
dotlead = residui.get("dotleader", 0)
url = residui.get("url", 0)
s = _score(r)
g = _grade(s)
st = r.get("structure", {})
an = r.get("anomalie", {})
res = r.get("residui", {})
s = _score(r)
scores.append(s)
scored_docs.append((stem, s, g))
print(
f"{stem:<{col_stem}}"
f"{h2:>4}{h3:>5} "
f"{strat:<20}"
f"{bare:>5}{corte:>6}{lunghe:>7}"
f"{backtick:>9}{dotlead:>8}{url:>4}"
f" {s:>4} {g}"
f"{r['stem']:<{col}}"
f"{st.get('n_h2', 0):>4}"
f"{st.get('n_h3', 0):>5} "
f"{st.get('strategia_chunking','?'):<20}"
f"{an.get('bare_headers', 0):>5}"
f"{an.get('short_sections', 0):>6}"
f"{an.get('long_sections', 0):>7}"
f"{res.get('backtick', 0):>9}"
f"{res.get('dotleader', 0):>8}"
f"{res.get('url', 0):>4}"
f" {s:>4} {_grade(s)}"
)
# ── Riepilogo ─────────────────────────────────────────────────────────
print(sep)
if scores:
media = sum(scores) / len(scores)
grade_media = _grade(int(media))
print(f"Documenti: {len(scores)} "
f"Voto medio: {media:.0f}/100 {grade_media} "
f"(A≥90 B≥75 C≥60 D≥40 F<40)")
if len(scored_docs) == 1:
stem, score, grade = scored_docs[0]
print(f"Voto finale Markdown ({stem}): {score}/100 {grade}")
else:
voti = ", ".join(
f"{stem}={score}/100 {grade}"
for stem, score, grade in scored_docs
)
print(f"Voti Markdown: {voti}")
print()
print("Penalità: struttura assente 40, backtick residui 2/cad, "
"bare headers 3/cad, sezioni >1500ch >35% 5")
print()
print(
f"Documenti: {len(scores)} "
f"Media: {media:.0f}/100 {_grade(int(media))} "
f"(A≥90 B≥75 C≥60 D≥40 F<40)"
)
print(
"\nPenalità: struttura assente 40, backtick 2/cad, "
"bare headers 3/cad, sezioni >1500ch >35% 5\n"
)
# ─── Entry point ─────────────────────────────────────────────────────────────
if __name__ == "__main__":
project_root = Path(__file__).parent.parent
stems = _parse_cli_args(sys.argv[1:])
validate(stems, project_root)
parser = argparse.ArgumentParser(
description="Valida i report Markdown prodotti da pipeline.py",
epilog="Senza argomenti valida tutti gli stem in conversione/*/",
)
parser.add_argument(
"stems",
nargs="*",
metavar="STEM",
help="stem da validare (es: analisi1). Ometti per tutti.",
)
args = parser.parse_args()
validate(args.stems, Path(__file__).parent.parent)