Pagine storiche
Scansioni TIFF con testo deteriorato, simboli non standard, sezioni danneggiate e formattazione irregolare.
OCR e documenti
Immagine illustrativaIL PROGETTO IN DETTAGLIO
Contesto e obiettivo.
Il progetto si è concentrato sulla trasformazione del Vocabolario della Lingua Italiana Zingarelli del 1922, disponibile su Internet Archive solo come scansioni TIFF, in un dataset completamente digitale e strutturato.
Una pipeline OCR e di analisi personalizzata ha ripristinato le pagine deteriorate, estratto testo di alta qualità e convertito lemmi, significati, derivati ed esempi in file JSONL organizzati per lettera.
Il programma Python finale è stato consegnato con documentazione completa e successivamente pubblicato dal cliente come progetto open source.
Il problema da risolvere.
Il dizionario italiano Zingarelli del 1922 è disponibile su Internet Archive solo come scansioni TIFF.
Le pagine hanno più di 100 anni e presentano testo deteriorato, formattazione irregolare, sezioni danneggiate e simboli non standard.
Il cliente aveva bisogno di trasformare questo materiale in un dataset digitale pulito e strutturato con migliaia di lemmi e significati, un risultato impossibile da ottenere manualmente.
Come ho affrontato il progetto.
È stata sviluppata una pipeline OCR e di analisi personalizzata per ripristinare, estrarre e strutturare l’intero dizionario.
Dopo il miglioramento delle scansioni, un motore OCR avanzato ha recuperato il testo, mentre un parser dedicato ha ricostruito la gerarchia lessicografica: lemmi, significati, derivati, esempi e riga OCR originale.
Il dataset finale è stato esportato in file JSONL organizzati per lettera, pronti per applicazioni NLP, analisi linguistiche o integrazione in strumenti digitali.
IL FUNZIONAMENTO
Dai dati al risultato.
OCR e ricostruzione
Miglioramento della leggibilità, estrazione del testo e parsing della gerarchia di lemmi, significati, derivati ed esempi.
Dizionario strutturato
File JSONL organizzati per lettera, con la riga OCR originale e documentazione per ricerca e applicazioni NLP.
Schema descrittivo del flusso di lavoro del progetto.
03 / SVILUPPO
Le fasi del progetto.
2 fasi, dalla preparazione iniziale agli strumenti da consegnare.
01FASE
Ripristino ed estrazione OCR
Le pagine TIFF sono state migliorate nella leggibilità, corrette nelle distorsioni ed elaborate con un sistema OCR ad alta precisione.
Le scansioni danneggiate sono state gestite manualmente quando necessario, garantendo la copertura completa dell’intero dizionario.
02FASE
Motore di analisi e output JSONL
Un parser di testo personalizzato ha separato lemmi, significati, forme derivate ed esempi rispettando la struttura originale del dizionario.
Tutte le voci sono state esportate in file JSONL, uno per ogni lettera dell’alfabeto, pronti per la pubblicazione open source.
04 / RISULTATI E CONSEGNA
Il risultato del lavoro.
Il progetto realizza un flusso di digitalizzazione affidabile che converte le scansioni TIFF originali del dizionario Zingarelli del 1922 in dati JSONL puliti. Il sistema elabora le pagine storiche con una preelaborazione avanzata, applica OCR ad alta precisione e organizza ogni voce in un formato strutturato e ricercabile.
Le logiche di analisi ricostruiscono lemmi, significati e derivati in modo coerente anche sulle pagine deteriorate, producendo un dataset stabile adatto alla ricerca e all’editoria digitale. La pipeline finale offre inoltre una solida base per sviluppi futuri, come metadati linguistici più ricchi o integrazioni in dizionari interattivi.
- Digitalizzazione completa di un dizionario storico precedentemente disponibile solo come scansioni originali.
- Generazione di dati JSONL strutturati adatti ad applicazioni NLP e ricerca linguistica.
- Automazione di ogni fase, eliminando il lavoro di trascrizione manuale.
- Consegna di una pipeline Python con istruzioni e supporto continuativo.
- Il cliente ha pubblicato il progetto su GitLab con attribuzione pubblica e un ottimo riscontro.
ALTRI CASI STUDIO
Progetti nello stesso ambito.
OCR e documenti
Immagine illustrativa>90%errori individuati
Errori nelle tabelle PDF trovati prima che arrivino al cliente
Rilevamento e correzione dei difetti nelle tabelle PDF
OCR e documenti
Immagine illustrativa≈96%accuratezza raggiunta
OCR ebraico e formule: dal 65% al 96% di accuratezza
OCR ebraico e formule matematiche su lavagne e tablet
LA COLLABORAZIONE
Recensioni e feedback.
IL PROSSIMO PROGETTOParliamo del tuo
Parliamo del tuo progettoParliamo del tuo
progetto.
Descrivimi cosa vuoi ottenere e quali dati hai a disposizione. La prima call di 30 minuti è gratuita.