SpharagusNet

Sobre el Nombre

SpharagusNet combina dos figuras mitológicas que representan las capacidades del sistema:

• Sphinx (Esfinge): La criatura que lee enigmas y extrae significado. Representa la capacidad del sistema para procesar documentos complejos y extraer información relevante de textos escaneados, interpretando el contenido legal y normativo de los instrumentos de planificación territorial.

• Argus (Argos): El gigante de 100 ojos que todo lo ve. Representa la capacidad del sistema para observar y procesar múltiples fuentes de información simultáneamente.

Juntos, SpharagusNet es un sistema que observa todo (Argus) y extrae significado (Sphinx) de los documentos de planificación territorial de Chile.

¿Por Qué no Solo OCR Convencional?

La diferencia es fundamental. Tesseract OCR puro extrae todo texto de una imagen: encabezados, números de página, pies, metadata, contenido real... todo mezclado.

Con documentos escaneados complejos, el resultado es 90% ruido, 10% contenido útil.

¿Cómo? La red aprende a clasificar

La red neuronal no "mejora" Tesseract. En cambio:

1. Tesseract extrae todo texto y metadatos
2. Red neuronal clasifica cada bloque: ¿es relevante o basura?
3. Mantiene solo lo relevante, descarta el resto

Entrenada con 100+ documentos legislativos, la red aprendió:

• Qué se parece a "Artículo", "inciso", "párrafo" (patrones legislativos)
• Qué es "Diario Oficial", "Página 5", números aislados (metadata)
• Qué es ruido puro (caracteres aleatorios, errores OCR)

Resultado: Texto Procesable

Métrica	OCR Puro	SpharagusNet
Usable para NLP	❌ No	✅ Sí
Extracción de datos	❌ Falla	✅ Funciona
Análisis sintáctico	❌ Difícil	✅ Posible
Buscabilidad	❌ Pobre	✅ Excelente

Ventajas Prácticas

✅ Mejor ratio signal-to-noise: La red filtra ~80% del ruido antes de que salga del pipeline

✅ Dominio específico: Entrenada en documentos legislativos chilenos (MINVU, LeyChile), entiende la estructura y vocabulario

✅ Adaptativo: Con más datos de entrenamiento, la red mejora automáticamente. Las heurísticas hardcodeadas requieren cambios manuales

✅ Contextual: Entiende que "Diario" en "Diario de Implementación" es relevante, pero "Diario Oficial" en header es basura

✅ Métricas medibles: Accuracy, Precision, Recall, F1 por epoch. Sabes exactamente qué tan bien está funcionando

Instalación

1. Dependencia de sistema: Tesseract OCR

pytesseract es solo un wrapper Python — el binario tesseract debe estar instalado en el sistema operativo:

Ubuntu / Debian / WSL:

sudo apt install tesseract-ocr tesseract-ocr-spa

macOS:

brew install tesseract tesseract-lang

Windows (nativo): Descarga el instalador desde UB-Mannheim/tesseract y asegúrate de marcar el idioma Spanish durante la instalación.

Verifica que quedó bien instalado:

tesseract --version
tesseract --list-langs   # debe aparecer "spa"

2. Instalar el paquete

pip install spharagusnet

La primera vez es necesario descargar el modelo pre-entrenado (~300 MB)

spharagusnet download

Uso

Como librería

import spharagusnet

# Descargar modelo (primera vez, después se cachea)
spharagusnet.download_model()

# Extraer texto
texto = spharagusnet.extract("documento_escaneado.pdf")
texto = spharagusnet.extract("documento.pdf", confidence=0.6)

# Verificar si el modelo está disponible
spharagusnet.model_is_available()  # True/False

CLI

# Extraer texto de un PDF
spharagusnet extract documento.pdf
spharagusnet extract documento.pdf -o salida.txt
spharagusnet extract documento.pdf --confidence 0.6

# Descargar/actualizar modelo
spharagusnet download
spharagusnet download --force

# Info del paquete
spharagusnet info

Cómo se entrena este modelo

entrenar_modelo_extraccion.py

• --resume: carga el último checkpoint y continúa entrenando (no parte de cero). Expande el vocabulario automáticamente si hay palabras nuevas.
• --epochs N: número de epochs (default: 20).
• --patience N: early stopping patience (default: 5).
• Carga desde cache: lee .labels.json generados por preparar_dataset_entrenamiento.py en vez de re-correr OCR.
• Métricas por epoch: Loss, Accuracy, Precision, Recall, F1 en train y validación.
• Guarda:
  • modelo_entrenado.pth (mejor modelo por F1)
  • vocab.json (vocabulario para tokenización)
  • historial_entrenamiento.json (métricas para análisis)

Arquitectura:

• Embedding layer (vocab → 512-D vectors)
• Block classifier (2 capas FC con ReLU + dropout) → clasificación binaria {irrelevante, relevante}
• LSTM (generador de texto, para futuras extensiones)
• Class weights para compensar desbalance (más bloques irrelevantes que relevantes)

Métricas Reportadas During Training

La tabla de entrenamiento muestra:

    Epoch │   Loss    Acc   Prec   Rec    F1 │  vLoss  vAcc  vPrec  vRec   vF1 │     t     ETA
     1/20 │  0.6932  0.650  0.580  0.720  0.642 │  0.6801  0.670  0.600  0.700  0.646 │  2.3s   41.4s
     2/20 │  0.5234  0.710  0.620  0.750  0.680 │  0.5102  0.725  0.640  0.770  0.700 │  2.1s   39.2s
     3/20 │  0.4521  0.760  0.680  0.800  0.735 │  0.4398  0.770  0.690  0.810  0.745 │  2.0s   37.0s

Columnas:

• Epoch: Época actual / total
• Loss / vLoss: Pérdida de entrenamiento / validación (menor es mejor)
• Acc: Accuracy (% bloques clasificados correctamente)
• Prec: Precision (% de positivos predichos que son realmente positivos)
• Rec: Recall (% de positivos reales que fueron detectados)
• F1: Media armónica de Precision y Recall (métrica de balance)
• t: Tiempo que tardó la época
• ETA: Tiempo estimado para terminar

Early Stopping: El entrenamiento se detiene automáticamente si val-F1 no mejora durante 5 epochs consecutivos, previniendo overfitting.