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title: "Compilation Report | Corpus der Entscheidungen des Bundesgerichtshofs (CE-BGH)"
author: Seán Fobbe
geometry: margin=3cm
fontsize: 11pt
papersize: a4
output:
pdf_document:
toc: true
toc_depth: 3
number_sections: true
pandoc_args: --listings
includes:
in_header: tex/Preamble_DE.tex
before_body: [temp/Definitions.tex, tex/Titlepage_Compilation.tex]
bibliography: temp/packages.bib
nocite: '@*'
---
```{r setup, include = FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = TRUE,
warning = TRUE,
message = TRUE,
collapse = TRUE,
comment = "#>")
```
```{r, results = "asis", echo = FALSE}
cat(readLines("README.md"),
sep = "\n")
```
# Packages laden
```{r}
library(targets)
library(tarchetypes)
library(RcppTOML)
library(future)
library(data.table)
library(quanteda)
library(knitr)
library(kableExtra)
library(igraph)
library(ggraph)
tar_unscript()
```
# Vorbereitung
## Definitionen
```{r}
## Datum
datestamp <- Sys.Date()
print(datestamp)
## Datum und Uhrzeit (Beginn)
begin.script <- Sys.time()
## Konfiguration
config <- RcppTOML::parseTOML("config.toml")
print(config)
# Analyse-Ordner
dir.analysis <- paste0(getwd(),
"/analysis")
```
## Aufräumen
Löscht Dateien im Output-Ordner, die nicht aktuell genug sind.
```{r}
unlink(grep(datestamp,
list.files("output",
full.names = TRUE),
invert = TRUE,
value = TRUE))
## files.html <- list.files("files/html", full.names = TRUE)
## if(length(files.html) > 0){
## delete <- sort(files.html, decreasing = TRUE)[1:10]
## unlink(delete)
## }
```
## Ordner erstellen
```{r}
#unlink("output", recursive = TRUE)
dir.create("files", showWarnings = FALSE)
dir.create("output", showWarnings = FALSE)
dir.create("temp", showWarnings = FALSE)
dir.create(dir.analysis, showWarnings = FALSE)
```
## Vollzitate statistischer Software schreiben
```{r}
knitr::write_bib(renv::dependencies()$Package,
"temp/packages.bib")
```
# Globale Variablen
## Packages definieren
```{targets global-packages, tar_globals = TRUE}
tar_option_set(packages = c("tarchetypes",
"RcppTOML", # TOML-Dateien lesen und schreiben
"testthat", # Unit Tests
"fs", # Verbessertes File Handling
"zip", # Verbessertes ZIP Handling
"mgsub", # Vektorisiertes Gsub
"httr", # HTTP-Werkzeuge
"rvest", # HTML/XML-Extraktion
"knitr", # Professionelles Reporting
"kableExtra", # Verbesserte Kable Tabellen
"pdftools", # Verarbeitung von PDF-Dateien
"ggplot2", # Datenvisualisierung
"igraph", # Verarbeitung von Graphen
"ggraph", # Visualisierung von Graphen
"scales", # Skalierung von Diagrammen
"data.table", # Fortgeschrittene Datenverarbeitung
"readtext", # TXT-Dateien einlesen
"quanteda", # Computerlinguistik
"future", # Parallelisierung
"future.apply"))# Funktionen für Future
tar_option_set(workspace_on_error = TRUE) # Save Workspace on Error
tar_option_set(format = "qs")
```
## Konfiguration
```{targets global-config, tar_globals = TRUE}
datestamp <- Sys.Date()
config <- RcppTOML::parseTOML("config.toml")
dir.analysis <- paste0(getwd(),
"/analysis")
## Caption for diagrams
caption <- paste("Fobbe | DOI:",
config$doi$data$version)
## Prefix for figure titles
prefix.figuretitle <- paste(config$project$shortname,
"| Version",
datestamp)
## File prefix
prefix.files <- paste0(config$project$shortname,
"_",
datestamp)
if (config$cores$max == TRUE){
fullCores <- future::availableCores() - 1
}
if (config$cores$max == FALSE){
fullCores <- as.integer(config$cores$number)
}
```
## Funktionen definieren
```{targets global-functions, tar_globals = TRUE}
lapply(list.files("functions", pattern = "\\.R$", full.names = TRUE), source)
```
## Metadaten für TXT-Dateien definieren
```{targets global-txtvars, tar_globals = TRUE}
docvarnames <- c("gericht",
"spruchkoerper_db",
"leitsatz",
"datum",
"spruchkoerper_az",
"registerzeichen",
"eingangsnummer",
"eingangsjahr_az",
"zusatz_az",
"name",
"kollision")
```
## ZIP-Datei für Source definieren
```{targets global-sourcefiles, tar_globals = TRUE}
files.source.raw <- c(system2("git", "ls-files", stdout = TRUE),
".git")
```
# Pipeline: Konstruktion
## File Tracking Targets
Mit diesem Abschnitt der Pipeline werden Input-Dateien getrackt und eingelesen. Mit der Option \enquote{format = "file"} werden für Input-Dateien Prüfsummen berechnet. Falls sich diese verändern werden alle von ihnen abhängigen Pipeline-Schritte als veraltet markiert und neu berechnet.
### Variablen
Die Variablen des Datensatzes, inklusive ihrer Erläuterung.
```{targets tar.file.var}
list(
tar_target(file.variables.codebook,
"data/CE-BGH_Variables.csv",
format = "file"),
tar_target(variables.codebook,
fread(file.variables.codebook))
)
```
### Aktenzeichen der Bundesrepublik Deutschland (AZ-BRD)
Die Tabelle der Registerzeichen und der ihnen zugeordneten Verfahrensarten stammt aus dem folgenden Datensatz: \enquote{Seán Fobbe (2021). Aktenzeichen der Bundesrepublik Deutschland (AZ-BRD). Version 1.0.1. Zenodo. DOI: 10.5281/zenodo.4569564.}
```{targets tar.file.az}
list(
tar_target(file.az.brd,
"data/AZ-BRD_1-0-1_DE_Registerzeichen_Datensatz.csv",
format = "file"),
tar_target(az.brd,
fread(file.az.brd))
)
```
### Presidents and Vice-Presidents of the Federal Courts of Germany (PVP-FCG)
Die Personendaten stammen aus folgendem Datensatz: \enquote{Seán Fobbe and Tilko Swalve (2021). Presidents and Vice-Presidents of the Federal Courts of Germany (PVP-FCG). Version 2021-04-08. Zenodo. DOI: 10.5281/zenodo.4568682}.
```{targets tar.file.presi}
list(
tar_target(file.presidents,
"data/PVP-FCG_2021-04-08_GermanFederalCourts_Presidents.csv",
format = "file"),
tar_target(presidents,
fread(file.presidents))
)
```
```{targets tar.file.vpresi}
list(
tar_target(file.vpresidents,
"data/PVP-FCG_2021-04-08_GermanFederalCourts_VicePresidents.csv",
format = "file"),
tar_target(vpresidents,
fread(file.vpresidents))
)
```
### Source Code
Dies sind alle Dateien, die den Source Code für den Datensatz bereitstellen.
```{targets tar.file.source}
tar_target(files.source,
files.source.raw,
format = "file")
```
### Changelog
```{targets tar.file.changelog}
tar_target(changelog,
"CHANGELOG.md",
format = "file")
```
## Download Targets
### Maximalen Umfang der Datenbankabfrage bestimmen
```{targets tar.download.scope}
tarchetypes::tar_age(dt.scope,
f.scope(debug.toggle = config$debug$toggle,
debug.pages = config$debug$pages),
age = as.difftime(1, units = "days"))
```
### Datenbankseiten als HTML abrufen
```{targets tar.download.html}
tar_target(files.html,
f.download(url = dt.scope$url,
filename = dt.scope$filename,
dir = "files/html",
sleep.min = 0.2,
sleep.max = 0.5,
retries = 3,
retry.sleep.min = 2,
retry.sleep.max = 5,
timeout = config$download$timeout,
debug.toggle = FALSE,
debug.files = 500),
format = "file")
```
### Vorläufige Download-Tabelle erstellen
Abfrage der Datenbank des BGH und erstellen der vorläufigen Download-Tabelle.
```{targets tar.download.make}
tar_target(dt.download,
f.download_table_make(files.html = files.html))
```
### Download-Tabelle bereinigen
Die Aktenzeichen und Spruchkörper werden bereinigt und gespeichert.
```{targets tar.download.clean}
list(
tar_target(az_clean,
f.clean_az_bgh(dt.download$az)),
tar_target(spruch_clean,
f.clean_spruch_bgh(dt.download$spruch))
)
```
### Finale Download-Tabelle erstellen
Die bereinigten Variablen werden hier mit der vorläufigen Download-Tabelle zusammengeführt, weitere Bereinigungen durchgeführt, weitere Variablen aus den Bemerkungen extrahiert und schließlich auf ihre Konformität mit der Beschreibung im Codebook getestet.
```{targets tar.download.final}
tar_target(dt.download.final,
f.download_table_finalize(x = dt.download,
az = az_clean,
spruch = spruch_clean))
```
### Download durchführen
```{targets tar.download.pdf}
tar_target(files.pdf,
f.download(url = dt.download.final$url,
filename = dt.download.final$doc_id,
dir = "files/pdf",
sleep.min = 0,
sleep.max = 0.1,
retries = 3,
retry.sleep.min = 2,
retry.sleep.max = 5,
timeout = config$download$timeout,
debug.toggle = FALSE,
debug.files = 500),
format = "file")
```
## Convert Targets
Durch diesen Abschnitt der Pipeline werden die PDF-Dateien in TXT konvertiert und mitsamt den Variablen in ihren Dateinamen eingelesen. Beim Einlesen werden die in PDF-Dateien üblichen über Zeilen gebrochene Wörter wieder zusammengefügt.
```{targets tar.convert}
list(tar_target(files.txt,
f.tar_pdf_extract(x = files.pdf,
outputdir = "files/txt",
multicore = config$parallel$extractPDF,
cores = fullCores),
format = "file"),
tar_target(dt.bgh,
f.readtext(x = files.txt,
docvarnames = docvarnames))
)
```
## Enhance Targets
Dieser Abschnitt der Pipeline berechnet diverse Verbesserungen für den Datensatz und führt diese am Ende zusammen.
### Daten standardisieren
Das Datum wird im ISO-Format standardisiert und die Variablen \enquote{entscheidungsjahr} und \enquote{eingangsjahr\_iso} hinzugefügt.
```{targets tar.enhance.dates}
tar_target(dt.bgh.datecleaned,
f.clean_dates(dt.bgh))
```
### Variable erstellen: \enquote{verfahrensart}
Die Variable \enquote{verfahrensart} wird aus den Registerzeichen berechnet.
```{targets tar.enhance.verfahrensart}
tar_target(var_verfahrensart,
f.var_verfahrensart(dt.bgh.datecleaned$registerzeichen,
az.brd = az.brd,
gericht = "BGH"))
```
### Variable erstellen: \enquote{aktenzeichen}
Das Aktenzeichen wird aus seinen Komponenten berechnet.
```{targets tar.enhance.az}
tar_target(var_aktenzeichen,
f.var_aktenzeichen(x = dt.bgh.datecleaned,
az.brd = az.brd,
gericht = "BGH"))
```
### Variable erstellen: \enquote{ecli}
Die ECLI wird aus ihren Komponenten berechnet.
```{targets tar.enhance.ecli}
tar_target(var_ecli,
f.var_ecli_bgh(x = dt.bgh.datecleaned,
az.brd = az.brd))
```
### Variable erstellen: \enquote{praesi}
```{targets tar.enhance.praesi}
tar_target(var_praesi,
f.presidents(datum = dt.bgh.datecleaned$datum,
gericht = "BGH",
pvp.fcg = presidents))
```
### Variable erstellen: \enquote{vpraesi}
```{targets tar.enhance.vpraesi}
tar_target(var_vpraesi,
f.presidents(datum = dt.bgh.datecleaned$datum,
gericht = "BGH",
pvp.fcg = vpresidents))
```
### Variable erstellen: \enquote{entscheidung\_typ}
Der Typ der Entscheidung wird aus dem Text extrahiert.
```{targets tar.enhance.entschtyp}
tar_target(var_entscheidung_typ,
f.var_entscheidung_typ(dt.bgh.datecleaned$text))
```
### Variablen erstellen: \enquote{bghst, bghz, bghr, nachschlagewerk}
```{targets tar.enhance.sammlungen}
tar_target(var_sammlungen,
f.var_sammlungen(dt.bgh.datecleaned$text))
```
### Variablen erstellen: \enquote{zeichen, token, typen, saetze}
Berechnung klassischer linguistischer Kennzahlen.
```{targets tar.enhance.lingstats}
tar_target(var_lingstats,
f.lingstats(dt.bgh.datecleaned,
multicore = config$parallel$lingsummarize,
cores = fullCores,
germanvars = TRUE))
```
### Konstanten erstellen
Konstanten die dem Datensatz wichtige Herkunftsinformationen hinzufügen. Darunter sind die Versionsnummer, die Version DOI, die Concept DOI und die Lizenz.
```{targets tar.enhance.constants}
tar_target(var_constants,
data.frame(version = as.character(datestamp),
doi_concept = config$doi$data$concept,
doi_version = config$doi$data$version,
lizenz = as.character(config$license$data))[rep(1,
nrow(dt.bgh.datecleaned)),])
```
### Zusätzliche Variablen zusammenführen
```{targets tar.enhance.unify}
tar_target(vars_additional,
data.table(verfahrensart = var_verfahrensart,
aktenzeichen = var_aktenzeichen,
ecli = var_ecli,
praesi = var_praesi,
v_praesi = var_vpraesi,
entscheidung_typ = var_entscheidung_typ,
var_lingstats,
var_sammlungen,
var_constants))
```
### Finalen Datensatz erstellen
Die Verbesserungen der vorherigen Schritte werden in dieser Funktion zusammengefügt um den finalen Datenatz herzustellen.
```{targets tar.enhance.final}
tar_target(dt.bgh.final,
f.finalize(x = dt.bgh.datecleaned,
download.table = dt.download.final,
vars.additional = vars_additional,
varnames = variables.codebook$varname))
```
### Variante erstellen: Nur Metadaten
Hier wird die Text-Variable entfernt, um eine deutlich platzsparendere Variante des Datensatzes zu erstellen. Enthalten sind nur noch die Metadaten.
```{targets tar.enhance.meta}
tar_target(dt.bgh.meta,
dt.bgh.final[, !"text"])
```
## Zitations-Analyse
```{targets tar.citation.extract}
tar_target(igraph.citations.cleaned,
f.citation_network_bgh(dt.bgh.final = dt.bgh.final,
az.brd = az.brd))
```
<!-- ```{targets tar.citation.clean} -->
<!-- tar_target(igraph.citations.cleaned, -->
<!-- f.clean_graph(g = igraph.citations.raw, -->
<!-- az.brd = az.brd)) -->
<!-- ``` -->
## Write Targets
Dieser Abschnitt der Pipeline schreibt den Datensatz und alle Hash-Prüfsummen auf die Festplatte.
### CSV schreiben: Voller Datensatz
```{targets tar.write.final}
tar_target(csv.final,
f.tar_fwrite(x = dt.bgh.final,
filename = file.path("output",
paste0(prefix.files,
"_DE_CSV_Datensatz.csv"))
)
)
```
### CSV schreiben: Metadaten
```{targets tar.write.meta}
tar_target(csv.meta,
f.tar_fwrite(x = dt.bgh.meta,
filename = file.path("output",
paste0(prefix.files,
"_DE_CSV_Metadaten.csv"))
)
)
```
### GraphML schreiben: Aktenzeichen-Netzwerke
```{targets tar.write.graphs.az}
tar_target(graphml.citations.az,
f.tar_write_graph(graph = igraph.citations.cleaned,
file = file.path("output",
paste0(prefix.files,
"_DE_Zitationsnetzwerk.graphml")),
format = "graphml"),
format = "file")
```
## Report Targets
Dieser Abschnitt der Pipeline erstellt die finalen Berichte (Codebook und Robustness Checks).
### LaTeX-Definitionen schreiben
Um Variablen aus der Pipeline in die LaTeX-Kompilierung einzuführen, müssen diese als .tex-Datei auf die Festplatte geschrieben werden.
```{targets tar.report.latexdefs}
tar_target(latexdefs,
f.latexdefs(config,
dir = "temp",
version = datestamp),
format = "file")
```
### Zusammenfassungen linguistischer Kennwerte berechnen
```{targets tar.report.lingstat.summ}
tar_target(lingstats.summary,
f.lingstats_summary(dt.bgh.final,
germanvars = TRUE))
```
### Report erstellen: Robustness Checks
```{targets tar.report.robustness}
tarchetypes::tar_render(report.robustness,
file.path("reports",
"RobustnessChecks.Rmd"),
output_file = file.path("../output",
paste0(config$project$shortname,
"_",
datestamp,
"_RobustnessChecks.pdf")))
```
### Report erstellen: Codebook
```{targets tar.report.codebook}
tarchetypes::tar_render(report.codebook,
file.path("reports",
"Codebook.Rmd"),
output_file = file.path("../output",
paste0(config$project$shortname,
"_",
datestamp,
"_Codebook.pdf")))
```
## ZIP Targets
Diese Abschnitt der Pipeline erstellt ZIP-Archive für alle zentralen Rechenergebnisse und speichert diese im Ordner \enquote{output}.
### ZIP erstellen: Analyse-Dateien
```{targets tar.zip.analysis}
tar_target(zip.analysis,
f.tar_zip("analysis/",
filename = paste(prefix.files,
"DE_Analyse.zip",
sep = "_"),
dir = "output",
mode = "cherry-pick",
report.codebook, # manually enforced dependency relationship
report.robustness), # manually enforced dependency relationship
format = "file")
```
### ZIP erstellen: Source Code
```{targets tar.zip.source}
tar_target(zip.source,
f.tar_zip(files.source,
filename = paste0(prefix.files,
"_Source_Code.zip"),
dir = "output",
mode = "mirror"),
format = "file")
```
### ZIP erstellen: PDF-Dateien (alle Entscheidungen)
Hinweis: die verpackten PDF-Dateien werden auf die im finalen Datensatz enthaltenen Dokumente beschränkt (Bereinigung um Platzhalter-Dokumente).
```{targets tar.zip.pdf.all}
tar_target(zip.pdf.all,
f.tar_zip(x = intersect(files.pdf,
file.path("files", "pdf",
gsub("\\.txt",
"\\.pdf",
dt.bgh.final$doc_id))),
filename = paste(prefix.files,
"DE_PDF_Datensatz.zip",
sep = "_"),
dir = "output",
mode = "cherry-pick"),
format = "file")
```
### ZIP erstellen: PDF-Dateien (nur Leitsatzentscheidungen)
```{targets tar.zip.pdf.leit}
tar_target(zip.pdf.leitsatz,
f.tar_zip(x = intersect(files.pdf,
file.path("files", "pdf",
gsub("\\.txt",
"\\.pdf",
dt.bgh.final[leitsatz == "LE"]$doc_id))),
filename = paste(prefix.files,
"DE_PDF_Leitsatz-Entscheidungen.zip",
sep = "_"),
dir = "output",
mode = "cherry-pick"),
format = "file")
```
### ZIP erstellen: PDF-Dateien (nur benannte Entscheidungen)
```{targets tar.zip.pdf.named}
tar_target(zip.pdf.benannt,
f.tar_zip(x = intersect(files.pdf,
file.path("files", "pdf",
gsub("\\.txt",
"\\.pdf",
dt.bgh.final[is.na(name) == FALSE]$doc_id))),
filename = paste(prefix.files,
"DE_PDF_Entscheidungen-mit-Namen.zip",
sep = "_"),
dir = "output",
mode = "cherry-pick"),
format = "file")
```
### ZIP erstellen: PDF-Dateien (Platzhalter)
```{targets tar.zip.pdf.placeholder}
tar_target(zip.pdf.platzhalter,
f.tar_zip(x = setdiff(files.pdf,
file.path("files", "pdf",
gsub("\\.txt",
"\\.pdf",
dt.bgh.final$doc_id))),
filename = paste(prefix.files,
"DE_PDF_Platzhalter.zip",
sep = "_"),
dir = "output",
mode = "cherry-pick"),
format = "file")
```
### ZIP erstellen: TXT-Dateien
```{targets tar.zip.txt}
tar_target(zip.txt,
f.tar_zip(x = intersect(files.txt, file.path("files", "txt", dt.bgh.final$doc_id)),
filename = paste(prefix.files,
"DE_TXT_Datensatz.zip",
sep = "_"),
dir = "output",
mode = "cherry-pick"),
format = "file")
```
### ZIP erstellen: CSV-Datei (voller Datensatz)
```{targets tar.zip.csv.full}
tar_target(zip.csv.final,
f.tar_zip(csv.final,
filename = gsub("\\.csv", "\\.zip", basename(csv.final)),
dir = "output",
mode = "cherry-pick"),
format = "file")
```
### ZIP erstellen: CSV-Datei (nur Metadaten)
```{targets tar.zip.csv.meta}
tar_target(zip.csv.meta,
f.tar_zip(csv.meta,
filename = gsub("\\.csv", "\\.zip", basename(csv.meta)),
dir = "output",
mode = "cherry-pick"),
format = "file")
```
### ZIP erstellen: GraphML