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README.md

@@ -70,8 +70,8 @@ PDF (académico UNIR)
 
 ```
 MastersThesis/
-├── docs/                    # Capítulos del TFM (estructura UNIR)
-│   ├── 00_resumen.md                      # Resumen + Abstract
+├── docs/                    # Capítulos del TFM en Markdown (estructura UNIR)
+│   ├── 00_resumen.md                      # Resumen + Abstract + Keywords
 │   ├── 01_introduccion.md                 # Cap. 1: Introducción (1.1-1.3)
 │   ├── 02_contexto_estado_arte.md         # Cap. 2: Contexto y estado del arte (2.1-2.3)
 │   ├── 03_objetivos_metodologia.md        # Cap. 3: Objetivos y metodología (3.1-3.4)
@@ -79,6 +79,11 @@ MastersThesis/
 │   ├── 05_conclusiones_trabajo_futuro.md  # Cap. 5: Conclusiones (5.1-5.2)
 │   ├── 06_referencias_bibliograficas.md   # Referencias bibliográficas (APA)
 │   └── 07_anexo_a.md                      # Anexo A: Código fuente y datos
+├── thesis_output/           # Documento final generado
+│   ├── plantilla_individual.htm           # TFM completo (abrir en Word)
+│   └── figures/                           # Figuras generadas desde Mermaid
+│       ├── figura_1.png ... figura_7.png
+│       └── figures_manifest.json
 ├── src/
 │   ├── paddle_ocr_fine_tune_unir_raytune.ipynb  # Experimento principal
 │   ├── paddle_ocr_tuning.py                      # Script de evaluación CLI
@@ -90,6 +95,8 @@ MastersThesis/
 │   ├── instrucciones.pdf
 │   ├── plantilla_individual.pdf
 │   └── plantilla_individual.htm
+├── apply_content.py         # Genera documento TFM desde docs/ + plantilla
+├── generate_mermaid_figures.py  # Convierte diagramas Mermaid a PNG
 ├── ocr_benchmark_notebook.ipynb  # Benchmark comparativo inicial
 └── README.md
 ```
@@ -154,6 +161,32 @@ python src/paddle_ocr_tuning.py \
 
 ---
 
+## Generación del Documento TFM
+
+### Generar documento Word desde Markdown
+
+```bash
+# 1. Generar figuras desde diagramas Mermaid
+python3 generate_mermaid_figures.py
+
+# 2. Aplicar contenido de docs/ a la plantilla UNIR
+python3 apply_content.py
+
+# 3. Abrir en Word y actualizar índices
+# - Abrir thesis_output/plantilla_individual.htm en Microsoft Word
+# - Presionar Ctrl+A luego F9 para actualizar todos los índices
+# - Guardar como .docx
+```
+
+**Contenido generado automáticamente:**
+- 30 tablas con formato `Piedefoto-tabla` (Tabla X. *Título* + Fuente)
+- 7 figuras desde Mermaid con formato `Piedefoto-tabla` (Figura X. *Título* + Fuente)
+- 25 referencias en formato APA con sangría francesa
+- Resumen y Abstract con palabras clave reales
+- Eliminación automática de textos de instrucción de la plantilla
+
+---
+
 ## Trabajo Pendiente para Completar el TFM
 
 ### Contexto: Limitaciones de Hardware
@@ -165,6 +198,13 @@ Este trabajo adoptó la estrategia de **optimización de hiperparámetros** en l
 
 La optimización de hiperparámetros demostró ser una **alternativa efectiva** al fine-tuning, logrando una reducción del 80.9% en el CER sin reentrenar el modelo.
 
+### Tareas Completadas
+
+- [x] **Estructura docs/ según plantilla UNIR**: Todos los capítulos siguen numeración exacta (1.1, 1.2, etc.)
+- [x] **Añadir diagramas Mermaid**: 7 diagramas añadidos (pipeline OCR, arquitectura Ray Tune, gráficos de comparación)
+- [x] **Generar documento TFM unificado**: Script `apply_content.py` genera documento completo desde docs/
+- [x] **Convertir Mermaid a PNG**: Script `generate_mermaid_figures.py` genera figuras automáticamente
+
 ### Tareas Pendientes
 
 #### 1. Validación del Enfoque (Prioridad Alta)
@@ -178,9 +218,8 @@ La optimización de hiperparámetros demostró ser una **alternativa efectiva**
 - [ ] **Evaluación con GPU**: Medir tiempos de inferencia con aceleración GPU para escenarios de producción
 
 #### 3. Documentación y Presentación (Prioridad Alta)
-- [ ] **Completar memoria TFM**: Unificar los capítulos del directorio `docs/` en documento final siguiendo plantilla UNIR
 - [ ] **Crear presentación**: Preparar slides para la defensa del TFM
-- [x] **Añadir diagramas y figuras**: ~~Incluir visualizaciones de los resultados de Ray Tune~~ (completado: 4 diagramas Mermaid añadidos)
+- [ ] **Revisión final del documento**: Verificar formato, índices y contenido en Word
 
 #### 4. Extensiones Futuras (Opcional)
 - [ ] **Herramienta de configuración automática**: Desarrollar una herramienta que determine automáticamente la configuración óptima para un nuevo tipo de documento
@@ -189,9 +228,9 @@ La optimización de hiperparámetros demostró ser una **alternativa efectiva**
 
 ### Recomendación de Próximos Pasos
 
-1. **Inmediato**: Validar en 2-3 tipos de documentos adicionales para demostrar generalización
-2. **Corto plazo**: Ampliar dataset y revisar ground truth manualmente
-3. **Para la defensa**: Completar memoria unificada y crear presentación con visualizaciones
+1. **Inmediato**: Abrir documento generado en Word, actualizar índices (Ctrl+A, F9), guardar como .docx
+2. **Corto plazo**: Validar en 2-3 tipos de documentos adicionales para demostrar generalización
+3. **Para la defensa**: Crear presentación con visualizaciones de resultados
 
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