Texte provenant des pdfs trouvés sur data.gouv.fr

# Texte extrait des pdfs trouvés sur data.gouv.fr

## Description

Ce dataset contient le texte extrait de 6602 fichiers qui ont l'extension `pdf` dans le catalogue de ressources de data.gouv.fr.

Le dataset contient que les pdfs de 20 Mb ou moins et qui sont toujours disponibles sur l'adresse URL indiquée.

L'extraction a été réalisée avec [PDFBox](https://pdfbox.apache.org/) via son wrapper Python [python-pdfbox](https://pypi.org/project/python-pdfbox/). Les PDFs qui sont des images (scans, cartes, etc)
sont détectés avec une heuristique simple : si après la conversion au format texte avec `pdfbox`, la taille du fichier produit est inférieure à 20 bytes on considère qu'il s'agit d'une image.
Dans ce cas, on procède à la OCRisation. Celle-ci est réalisé avec [Tesseract](https://github.com/tesseract-ocr/tesseract) via son wrapper Python [pyocr](https://github.com/openpaperwork/pyocr).

Le résultat sont des fichiers `txt` provenant des `pdfs` triés par organisation (l'organisation qui a publiée la ressource). Il y a 175 organisations dans ce dataset, donc 175 dossiers.
Le nom de chaque fichier correspond au string `{id-du-dataset}--{id-de-la-ressource}.txt`.

#### Input
Catalogue de [ressources data.gouv.fr](https://www.data.gouv.fr/en/datasets/catalogue-des-donnees-de-data-gouv-fr/).

#### Output
Fichiers texte de chaque ressource type `pdf` trouvée dans le catalogue qui a été converti avec succès et qui a satisfait les contraintes ci-dessus.
L'arborescence est la suivante :

```bash
.
├── ACTION_Nogent-sur-Marne
│ ├── 53ba55c4a3a729219b7beae2--0cf9f9cd-e398-4512-80de-5fd0e2d1cb0a.txt
│ ├── 53ba55c4a3a729219b7beae2--1ffcb2cb-2355-4426-b74a-946dadeba7f1.txt
│ ├── 53ba55c4a3a729219b7beae2--297a0466-daaa-47f4-972a-0d5bea2ab180.txt
│ ├── 53ba55c4a3a729219b7beae2--3ac0a881-181f-499e-8b3f-c2b0ddd528f7.txt
│ ├── 53ba55c4a3a729219b7beae2--3ca6bd8f-05a6-469a-a36b-afda5a7444a4.txt
|── ...
├── Aeroport_La_Rochelle-Ile_de_Re
├── Agence_de_services_et_de_paiement_ASP
├── Agence_du_Numerique
├── ...

```

### Distribution des textes [au 20 mai 2020]


Le top 10 d'organisations avec le nombre le plus grand des documents est: 
```python
[('Les_Lilas', 1294),
 ('Ville_de_Pirae', 1099),
 ('Region_Hauts-de-France', 592),
 ('Ressourcerie_datalocale', 297),
 ('NA', 268),
 ('CORBION', 244),
 ('Education_Nationale', 189),
 ('Incubateur_de_Services_Numeriques', 157),
 ('Ministere_des_Solidarites_et_de_la_Sante', 148),
 ('Communaute_dAgglomeration_Plaine_Vallee', 142)]
```
Et leur aperçu en 2D est ([HashFeatures](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.feature_extraction.text.HashingVectorizer.html)+[TruncatedSVD](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.decomposition.TruncatedSVD.html)+[t-SNE](https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.manifold.TSNE.html)) :
![Plot t-SNE des textes DGF](https://raw.githubusercontent.com/psorianom/data_gouv_text/master/img/samplefigure.png)

### Code
Les scripts Python utilisés pour faire cette extraction sont [ici](https://github.com/psorianom/data_gouv_text).

### Remarques
Dû à la qualité des pdfs d'origine (scans de basse résolution, pdfs non alignés, ...) et à la performance des méthodes de transformation pdf-->txt, les résultats peuvent être très bruités.


Mots-clés : ocr,pdf,text-mining,texte
Fréquence de mise à jour : semimonthly