davide
faa8acae84
- converter: parametri adattivi (use_struct_tree per PDF taggati, table_method=cluster, content_safety_off) - transforms: +20 PUA bracket TeX U+F8EB-F8FE (290 simboli corretti su analisi1) - transforms: _t_math_header_demotion — demota header ##/### che sono enunciati esercizi o formule - report: metrica formula_headers_residui con esempi - validator: penalità formula_headers (−3/cad, cap −15), colonna fhdr nel report tabellare Risultato su analisi1: voto 92/A, PUA residui 0, formula-hdr residui 0 Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
PDF → Markdown
Converte PDF digitali in Markdown strutturato e pulito.
Stack: Python · opendataloader-pdf (XY-Cut++) · Java 11+
Compatibile con: Linux · macOS · Windows (WSL2)
Setup
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
Java 11+ richiesto:
sudo apt install default-jdk # Ubuntu/Debian/WSL
java -version
Utilizzo
# Singolo PDF
python conversione/pipeline.py --stem <nome>
# Tutti i PDF in sources/
python conversione/pipeline.py
# Forza riesecuzione
python conversione/pipeline.py --stem <nome> --force
--stem = nome file PDF senza estensione.
Esempio: sources/analisi1.pdf → --stem analisi1
Output
Per ogni stem in conversione/<stem>/:
| File | Descrizione |
|---|---|
raw.md |
Markdown grezzo — non modificare |
clean.md |
Markdown pulito — copia di lavoro |
structure_profile.json |
Struttura rilevata e metriche |
report.json |
Statistiche complete della conversione |
Validazione batch
python conversione/validate.py
Stampa una tabella di stato su tutti gli stem convertiti.
Vedi conversione/README.md per dettagli sulla pipeline e i tipi di documento supportati.