Delete useless file

INPUT:

-INPUT:
-
-article1.txt
-article2.txt
-article3.txt
-
-Collection corpus:
-[Documents][3]
-
-Documents 1:
-
-documentid
-
-
-
-
-INPUT : C'est possible d'avoir plusieurs fichiers
-
-PROCESSUS/ PIPELINE : C'est mieux de rassembler en un unique fichier texte "corpus"
-( fusion + concatenation, perte de l'arborescence )
-
-VISUALISATION: Il faut retrouver l'arborescence et un format de lecture pour chaque fichier
-( retour vers le source décrit lors de la création du corpus, ou division des documents à partir du conllu )
-
-
-Corpus public:
-type: public
-createdBy: jojo
-creationDate: osef
-metadata: osef
-documents[]
-
-Où est contenu le texte de ce corpus ?
-
-
-MetaCollection PipelineXCorpus:
-pipelineId
-corpusId
-conllu
-outputs[]
-annotations[]
-
-Documents:
-documentid
-source1 (path vers un fichier) 
-source2 (dérivation du conllu)
-conlluBuffer (tokenization) [1 COLONNE: FORME, avec indexligne = token ()]
-
-
-Source1 peut etre de différent types : XML, HTML, txt, pdf
-Pour passer au conllu, on passe par un format String
-
-
-
-Input:
-
-article1.txt
-article2.txt
-article3.txt
-
-Pipeline: p1
-
-Validate
-
--> Creation de Corpus:
-corpusId: _c1_
-createdBy: moi
-creationDate: now
-type: private
-{metadata } : null
-documents:[
-  {
-    documentid: _d1_,
-    source: article1.txt,
-    conlluBuffer: null
-  },
-  {
-    documentid: _d2_,
-    source: article2.txt,
-    conlluBuffer: null
-  },
-  {
-    documentid: _d3_,
-    source: article3.txt,
-    conlluBuffer: null
-  }
-]
-
--> Creation de pipeline: pipelineId: _p1_
-
--> Construction de conlluBuffer
-
-À partir des fichiers sources on construit ConlluBuffer qui n'est d'autre que le fichier source tokenisé.
-Donc une seule colonne qui correspond au token/forme
-
-_c1_.documents[0].conlluBuffer= translatedAsConllu(article1.txt)
-
--> Construction de CorpusProcess
-
-CorpusProcess est l'assemblage d'un corpus & d'une pipeline, lancé par un utilisateur.
-Durant l'initialisation, il y a concaténation des différents conlluBuffer de chaque document du corpus afin
-de créer un unique fichier conllu.
-
-corpusProcessId: _cp1_
-corpusId: _c1_
-pipelineId: _p1_
-userId: moi
-conllu: { // On concatène les conllu buffer des différents Documents pour créer cette propriété
-  [{
-    columnId: _conllu1_,
-    columnTitle: FORM
-    columnContent: .... // tokenization de l'ensemble des documents du corpus
-  }],
-  annotatedDocuments: [{
-    documentId: _d1_,
-    corpusProcessId: _cp1_,
-    annotations: []
-  },
-  {
-    documentId: _d2_,
-    corpusProcessId: _cp1_,
-    annotations: []
-  },
-  {
-    documentId: _d3_,
-    corpusProcessId: _cp1_,
-    annotations: []
-  }],
-  outputs: [],
-  currentProcessingModule: null,
-  status: Not started yet
-}
-
--> Démarrage de la chaine de traitement
-
-En suivant les instructions de la pipeline _p1_, on démarre le premier module avec les paramètres correspondant.
-_cp1_ est mis à jour
-
-currentProcessingModule: _m1_,
-status: Started
-conllu: ajouter à la liste
-{
-  columnId: _conllu2_,
-  columnTitle: Module1,
-  columnContent: Annotations du Module1
-}
-outputs: ajouter à la liste
-{
-  processId: _process1_,
-  moduleName: Module1,
-  content: Output éventuellement retourné par Module1
-}
-
--> Prochain module... & fin de la pipeline
-
-Une fois un process terminé, on peut démarrer le suivant et updater _cp1_.currentProcessingModule.
-Quand la pipeline est terminée sans erreur, _cp1_.status est mis à jour: Finished
-
--> Construction des annotations
-
-À partir de la propriété conllu de _cp1_, on peut construire pour chaque colonne les annotations.
-On sépare donc la colonne conllu en documents, puis on construit le format annotation.
-On l'ajoute ensuite aux documents respectifs:
-Ajout à _cp1_.annotatedDocuments[0].annotations:
-{
-  processId: _process1_,
-  columnId: _conllu2_,
-  moduleName: Module1,
-  content: {
-    title: Annotation du Module1,
-    description: Voicil'annotation.,
-    data: annotationData du Module1
-  },
-  color: blue
-}
-