Dizionario Zingarelli 1922: digitalizzazione OCR e strutturazione JSONL

OCR • NLP • Analisi dei dati • Automazione 

Panoramica del progetto

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. 

Esigenza del cliente

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. 

Soluzione 

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. 

Fasi del progetto 

Conclusione del progetto 

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.

Risultati

• 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. 

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