- Unifica deps.py + checker.py + converter.py in extract.py (fronte PDF)
- Sposta transforms/ in _pipeline/ (struttura piatta, no sottocartelle)
- Aggiunge spinner animato (thread) durante conversione opendataloader-pdf
- Aggiunge progresso step-by-step [i/37] per apply_transforms via callback
- Mostra punteggio qualità (score/100 grade) a fine elaborazione
- Fix: _DOTLEADER_RE spostata in _constants.py (non più definita inline)
- Fix: report.py importa regex da _constants invece di ridefinirle
- Fix: _t_remove_urls ora conta e ritorna le rimozioni effettive
Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
- _t_remove_footnotes: rimuove marcatori superscript inline e righe
corpo-nota (¹ testo, [N] testo) — nuovo transform in posizione early
- _t_numbered_sections: esclude voci bibliografiche (anno, pp., vol.,
DOI, ISBN) dalla promozione a ### header
- _t_remove_toc: intercetta voci con numero pagina finale nel contesto
TOC — rimosso _t_remove_toc_page_list standalone
- _t_remove_frontmatter: limitata alle prime ~20% sezioni del documento
- _t_remove_recurring_lines: soglia 3->5, Counter spostato a top-level
Estrae ogni trasformazione strutturale in una funzione dedicata
_t_xxx(text) -> tuple[str, int], sostituendo la mega-function da
418 righe con un loop su lista di coppie (stat_key, fn). Aggiunge
_parse_sections_with_body() condivisa tra analyze() e build_report().
Output identico verificato su tutti e 5 gli stem esistenti
- _score() ritorna (int, list[str]) con dettaglio penalità applicate
- Rimossi criteri non pertinenti al chunking: sezioni_corte, sezioni_lunghe,
mediana, p25 — il chunker le normalizza già in fase di suddivisione
- Aggiunte penalità per residui che impattano i vettori: br_inline,
simboli_encoding, formule_inline
- Flag --detail / -d per mostrare breakdown penalità per documento
- Colonne tabella aggiornate: btk, br, enc, url, med
pipeline.py produce conversione/<stem>/report.json invece di
structure_profile.json + report.md. Il JSON contiene tutto:
trasformazioni, struttura, distribuzione lunghezze sezioni,
anomalie (bare_headers, short/long sections) e residui con esempi.
Fix: bare_headers flagga solo header senza corpo < 30 chars;
header numerati con corpo lungo (aforismi) non sono anomalie.
Nuovo validate.py legge tutti i report.json e stampa tabella
di stato per ogni stem (✅ / ⚠️ / ❌) con soglie configurabili.
README aggiornato con sezione validazione batch e struttura report.json.
Spiega requisiti (Java 11+, opendataloader-pdf), setup, utilizzo,
output prodotti, tutte le trasformazioni strutturali e i tipi di
documento supportati.
pipeline.py è una pipeline autonoma e non deve nominare la suddivisione
interna del progetto (step-0..4). Aggiornati docstring, commenti sezione,
messaggi di output e argparse description.
Nuova cartella conversione/ con pipeline.py che sostituisce
step-0+1+2+3+4 in un singolo comando senza operazioni manuali.
Usa opendataloader-pdf (algoritmo XY-Cut++ per ordine di lettura).
Trasformazioni strutturali:
- accenti backtick da PDF LaTeX (es. `e→è, puo`→può)
- rimozione dot-leader TOC e numerali romani pagina (i, ii, iii)
- normalizzazione header a gerarchia uniforme h1/h2/h3
- conversione sezioni numerate e aforismi → header ###
- rilevamento sezioni Esercizi → disabilita conversione numerazioni
- watermark URL rimossi, header vuoti scartati
davide