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Repositorio com arquivos processados da CPI da COVID para facilitar analise

Organização

No site do senado é possivel encontrar a lista de todos os documentos coletados pela CPI da COVID.

A tabela no site possui a seguinte estrutura:

No Arquivos Data de recebimento Remetente Origem Descrição Caixa Em Resposta
1 Link1 ... ... ... ... ... ...
2 Link2/link3 ... ... ... ... ... ...

Esses links levam ao download de arquivos PDF com os documentos em questão.

Nesse repositorio você podera encontrar a versão txt desses arquivos. O nome do arquivo nesse repositorio é formado por <No do documento>_<numero do link>. Por exemplo:

link1 = 1_1 porque ele é relativo ao arquivo No 1, e é o primeiro link.

link2 = 2_1 porque ele é relativo ao arquivo No 2, e é o primeiro link dessa linha.

link3 = 2_2 porque ele é relativo ao arquivo No 2, e é o segundo link da linha.

A versão texto de todos os documentos está na pasta database/txts/.

Exemplos:

Arquivo No 1, primeiro link: 1_1

Arquivo No 4, quarto link: 3_4

Nota 1: Nem todos os arquivos foram convertidos ainda

Nota 2: A conversão usa reconhecimento de imagem e pode ficar bem ruim as vezes, gerando erros ortograficos ou palavras sem nexo algum.

Para desenvolvedores

Os scripts funcionam na seguinte sequencia:

  1. extract_rows.py: Vai no site do senado e extrai as informações de cada linha da tabela. Todos os dados são salvos em database/rows.
  2. extract_headers.py: Para cada link em cada linha, esse script pega metadados do arquivo (tamanho, tipo) que vão ser uteis depois. Esses dados são salvos em database/headers.
  3. download_pdfs.py: Baixa todos os PDFs descritos em database/headers e salva em database/pdfs.
  4. convert_pdf_to_jpg.py: Converte todos os PDFs em database/pdfs para imagens em database/jpgs.
  5. convert_jpg_to_txt.py: Converte todos as imagens em database/jpgs para texto em database/txt.

Por motivos de performance, apenas as pastas database/rows, database/headers e database/txts sao salvas nesse repositorio.

TODO: 0. Melhorar esse readme :)

  1. Usar o githubpages para gerar um site estatico que permite pesquisar em todos os txt
  2. Terminar de converter todos os arquivos
  3. Investigar arquivos em que a conversão ficou pessima.
  4. Fazer extração automatica de datas e prover um json com a ordem cronologica dos arquivos.

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