Estrazione e Normalizzazione del Testo da PDF
La fase iniziale prevede la conversione strutturata del PDF in formati XML o TEI, fondamentale per garantire accessibilità e analisi semantica. Strumenti come PyMuPDF e PDFBox permettono l’estrazione del testo con riconoscimento avanzato del layout: tabelle, elenchi, margini e font vengono preservati e mappati in un grafo semantico. La normalizzazione linguistica include conversione in minuscolo, rimozione di caratteri di controllo (come
o ), correzione Unicode (es. normalizzazione NFC per caratteri accentati), e standardizzazione delle maiuscole: es. “CONTRATTO” diventa “contratto” in testo normale, mentre titoli e acronimi mantengono la loro forma originale. Questo processo elimina ambiguità e prepara il testo per analisi NLP successive, evitando errori dovuti a varianti formattative.Esempio pratico di normalizzazione: Origine: “CONTRATTO DI FIDUCIA N. 2023/001 – REDAZIONE GIALLA, Sezione 4.2Normalizzato:
contratto di fiduciatura n. 2023/001 – redazione gialla, sezione 4.2
Obiettivo: trasformare il PDF in un asset digitale strutturato, pronto per analisi semantica.
Passi operativi:
1. Caricamento PDF con rilevazione automatica del layout (tabelle, immagini, testo libero).
2. Estrazione testo con supporto a font variabili e codifiche Unicode.
3. Parsing del grafo semantico con identificazione di entità nominate (NER) in italiano: autori, enti, norme UNI, acronimi.
4. Normalizzazione linguistica e associazione di metadati per tracciabilità.
5. Output in formato TEI o XML strutturato, con checksum e timestamp.
–
PyMuPDF per estrazione e rendering del layout–
spaCy con modello italiano per NER e parsing semantico–
PDFBox per manipolazione avanzata–
UNI-EN-15068 per validazione terminologica (standard italiano tecnico)
– PDF con testo nascosto o sovrapposizioni (risolto con analisi visiva e contrasto di livelli)
– Font criptati o simboli non standard (conversione Unicode e fallback a codifica UTF-8)
– Estratti parziali (gestione con metadati di copertura e segnalazione di incompletezza)
– Metadati mancanti o errati (automazione della raccolta con parsing contestuale)
– Validare sempre il PDF originale prima della conversione
– Implementare pipeline di controllo qualità intermedio (es. verifica coerenza testuale post-extraction)
– Aggiornare regolarmente i modelli NLP con nuovi corpus editoriali italiani
– Usare checksum per garantire integrità dei dati in ogni fase
1. Estrarre il PDF con
PyMuPDF e generare un grafo semantico tramite spaCy.2. Eseguire NER con modello italiano addestrato su corpora UNI e normative tecniche.
3. Normalizzare il testo e associare metadati con checksum.
4. Monitorare il tasso di estrazione corretta (target >95%) e correggere errori di layout manualmente se necessario.
– **Falsi positivi:** il sistema segnala erroneamente frasi idiomatiche o dialettali come errori; mitigati con addestramento su corpora regionali e analisi contestuale.
– **Estrazione incompleta:** testi in tabelle annidate o con font criptati non estratti; ris
