Nassij is a next-generation Arabic document reconstruction engine. It does not just convert files; it re-weaves them. By combining high-precision OCR, directly reading digital PDFs, culturally-rooted typography, and institutional-grade layout logic, Nassij delivers the highest fidelity PDF-to-DOCX transformation available for the Arabic script. Additionally, it provides cryptographic integrity proofs for legal and academic documentation.
Nassij is built on the philosophy that Arabic technology should be highly functional and visually accurate. Our aesthetic treats the Arabic script as a living visual material, merging ancient calligraphic logic with modern digital structures.
graph TD
A[Input PDF Document] --> B{Document Type Analysis}
B -->|Digital Native| C[NassijScanner: Direct Extraction]
B -->|Scanned / Complex| D[OCRFacade: Vision Processing]
C --> E[Layout & Text Blocks Extraction]
D --> E
E --> F[Linguistic Merkle Tree Builder]
E --> G[DOCX Builder]
F -->|Canonical Hashing| H[.nassij-proof JSON]
G -->|RTL & Bidi Formatting| I[Output DOCX]
H -.-> J[Integrity Verification Module]
I -.-> J
- Cryptographic Verification: Generates
.nassij-proofJSON files leveraging Merkle trees to seal document contents. - Canonical Arabic Hashing: Normalizes Arabic diacritics, presentation forms, and removes Kashida before hashing, ensuring equivalent strings share the same cryptographic identity.
- Trust and Verification: Verifies that a generated DOCX was not tampered with post-conversion.
- Direct Copy Mode (NassijScanner): Extremely fast, 100% accurate extraction for digital native PDFs, bypassing OCR and extracting coordinate-perfect layouts.
- Institutional-Grade Fidelity: Specialized handling for complex Arabic ligatures.
- Diacritics Preservation: Advanced regex and Unicode normalization to preserve tashkeel.
- RTL Sovereignty: Native Right-to-Left (RTL) enforcement at the XML level for Microsoft Word.
- Multi-Engine Strategy: Seamless switching between EasyOCR and PaddleOCR PP-OCRv5.
- TableMagic: Sophisticated reconstruction of complex, merged, and borderless tables.
- Local-First: All processing happens on your machine. Privacy by design.
-
Clone the repository:
git clone https://github.com/logiccrafterdz/nassij.git cd nassij -
Install the engine:
# Standard install pip install -e . # With Web UI and OCR optimizations pip install -e .[web,paddle]
Experience the Nassij UI locally:
python web/app.py
# Open http://127.0.0.1:8000# Basic conversion
nassij convert input.pdf -o output.docx
# Generate a Cryptographic Proof
nassij convert input.pdf -o output.docx --proof
# Verify a generated Proof
nassij verify output.docx --proof output.docx.nassij-proof
# High-accuracy mode for scanned manuscripts
nassij convert input.pdf -o output.docx --mode accurate --dpi 400| Metric | Target | Description |
|---|---|---|
| CER | < 8% | Character Error Rate |
| WER | < 20% | Word Error Rate |
| Ligatures | 100% | Accuracy for complex Arabic shapes |
| Tables | >= 90% | Cell structure preservation |
Licensed under the MIT License. Created with passion for the Arabic script by LogicCrafterDZ.
نسيج هو محرك من الجيل الجديد لإعادة بناء المستندات العربية. لا يكتفي البرنامج بمجرد التحويل، بل يعيد "نسج" الملفات عبر دمج تقنيات الاستخراج المباشر للنصوص، التعرف الضوئي (OCR) عالي الدقة، وفلسفة بصرية تعتز بأصالة الخط العربي. كما يوفر طبقة حماية متقدمة لإثبات صحة ونزاهة الوثائق قانونياً وأكاديمياً.
graph TD
A[ملف PDF المدخل] --> B{تحليل نوع المستند}
B -->|مستند رقمي نصي| C[NassijScanner: استخراج مباشر سريع]
B -->|مستند ممسوح ضوئياً| D[OCRFacade: معالجة بصرية بالذكاء الاصطناعي]
C --> E[استخراج الكتل النصية والهندسية]
D --> E
E --> F[منشئ شجرة ميركل اللغوية]
E --> G[منشئ ملف DOCX]
F -->|تطبيع وبصمة لغوية| H[ملف الإثبات .nassij-proof]
G -->|تنسيق الاتجاه RTL| I[ملف DOCX النهائي]
H -.-> J[نظام التحقق من النزاهة]
I -.-> J
- الإثبات الرياضي: توليد ملفات إثبات تعتمد على خوارزميات (Merkle Trees) لختم محتوى المستند وتوثيقه.
- التطبيع اللغوي (Canonical Hashing): توحيد البصمة البايتية للنصوص عبر تجاهل الكشيدة، فصل التشكيل، وتوحيد أشكال الحروف (Presentation Forms)، بحيث يكون للنصوص المتطابقة لغوياً نفس البصمة المشفرة.
- التحقق من النزاهة: أداة مدمجة لفحص الوثائق والتأكد من عدم تعرضها للتلاعب أو التحريف بعد التحويل.
- الاستخراج المباشر (NassijScanner): سرعة فائقة ودقة 100% للمستندات الرقمية الحديثة (Digital Native) مع تجاوز الـ OCR بالكامل وبناء الهيكل هندسياً.
- محاكاة الحرف: معالجة متقدمة للروابط اللغوية المعقدة لتظهر بشكل صحيح في برامج التحرير.
- حفظ التشكيل: استخدام تقنيات النورملة الموحدة (Unicode NFC) للحفاظ على الحركات بدقة متناهية.
- سيادة اليمين: فرض اتجاه الكتابة (RTL) على مستوى الكود المصدري لملف الوورد لضمان التوافق المطلق.
- المحركات المتعددة: دمج ذكي بين محركات EasyOCR و PaddleOCR للحصول على أفضل قراءة ممكنة.
- هندسة الجداول: تقنيات ذكية لإعادة بناء الجداول المعقدة، المدمجة، وعديمة الحدود.
- الخصوصية التامة: جميع العمليات تتم محلياً على حاسوبك دون رفع أي بيانات للإنترنت.
-
تحميل المستودع:
git clone https://github.com/logiccrafterdz/nassij.git cd nassij -
تثبيت المحرك:
# التثبيت القياسي pip install -e . # التثبيت مع واجهة الويب ومحركات OCR المتطورة pip install -e .[web,paddle]
# تحويل بسيط
nassij convert input.pdf -o output.docx
# تحويل مع توليد ملف إثبات التوثيق اللغوي
nassij convert input.pdf -o output.docx --proof
# التحقق من سلامة مستند تم تحويله سابقاً
nassij verify output.docx --proof output.docx.nassij-proof
# وضع الدقة العالية للمخطوطات والمسوحات الضوئية
nassij convert input.pdf -o output.docx --mode accurate --dpi 400| المعيار | الهدف | الوصف |
|---|---|---|
| معدل خطأ الحرف | أقل من 8% | نسبة الخطأ في التعرف على الأحرف (CER) |
| معدل خطأ الكلمة | أقل من 20% | نسبة الخطأ في التعرف على الكلمات (WER) |
| دقة الروابط | 100% | دقة معالجة الكلمات المركبة |
| دقة الجداول | أكثر من 90% | الحفاظ على بنية الخلايا والمحتوى |
المشروع مرخص تحت رخصة MIT. طُوّر بشغف للحرف العربي بواسطة LogicCrafterDZ.