nlm-ingestor:高效文档解析服务

nlm-ingestor:高效文档解析服务

nlm-ingestor This repo provides the server side code for llmsherpa API to connect. It includes parsers for various file formats. nlm-ingestor 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nl/nlm-ingestor

项目介绍

nlm-ingestor 是一个开源项目,提供了一系列服务代码,用于连接 llmsherpa API。该项目包含了针对多种文件格式的自定义 RAG(检索增强生成)友好解析器,包括 PDF、HTML、Text、DOCX、PPTX 以及其他 Apache Tika 支持的格式。通过这些解析器,nlm-ingestor 可以帮助用户高效地提取文档内容,并用于各种机器学习项目。

项目技术分析

nlm-ingestor 采用了多种技术来实现高效的文档解析:

  1. PDF 解析器:基于文本坐标(边界框)、图形和字体数据,利用 nlmatics 修改版的 Tika 进行解析。它不仅支持文本层,还提供了 OCR 选项,自动识别扫描页面的 PDF 文档。

  2. HTML 解析器:创建了布局感知的块,以提升 RAG 的性能和质量。

  3. 文本解析器:仅通过文本信息尝试识别列表、表格、标题等,不依赖视觉、字体或边界框信息。

  4. 其他格式:对于 DOCX、PPTX 等格式,使用 Tika 的 HTML 输出进行解析。

项目及技术应用场景

nlm-ingestor 适用于以下场景:

  • 文档内容提取:在机器学习项目中,需要从大量文档中提取结构化数据。
  • 内容增强:通过 OCR 功能,可以从扫描文档中提取文本,增强文档的可搜索性和可利用性。
  • 信息检索:在大量文档中快速定位和检索特定信息。
  • 文本分析:对文档进行深度分析,例如情感分析、主题建模等。

项目特点

  1. 高效性:与基于视觉的解析器相比,nlm-ingestor 的基于规则的解析器速度更快,且不需要特殊的硬件支持。
  2. 易用性:支持多种文件格式,易于集成和使用。
  3. 灵活性:提供 OCR 和新缩进解析器选项,可根据需要启用。
  4. 稳定性:经过多年开发,具有较好的稳定性和准确性。

以下是关于 nlm-ingestor 的详细解读:

核心功能

nlm-ingestor 的核心功能是提供文档解析服务,特别是对于 PDF 文档,它提供了以下特性:

  • 解析文档的章节和子章节及其级别。
  • 段落识别,自动合并行。
  • 节与段落之间的链接。
  • 表格解析,包括表格所在章节。
  • 列表和嵌套列表。
  • 跨页内容拼接。
  • 重复头部和尾部去除。
  • 水印去除。
  • OCR 边界框支持。

技术实现

项目采用了 Java 和 Python 两种语言,Java 用于运行 Tika 服务器,Python 用于运行解析器。以下是项目的安装和运行步骤:

  1. 安装最新版的 Java。
  2. 运行 Tika 服务器。
  3. 安装 nlm-ingestor。
  4. 运行 nlm-ingestor 守护进程。

此外,项目还提供了 Docker 镜像,方便用户快速部署和使用。

应用场景

nlm-ingestor 的应用场景广泛,以下是一些典型的使用案例:

  • 文本挖掘:在文本挖掘项目中,可以使用 nlm-ingestor 来快速提取文档内容,并进行主题建模、关键词提取等操作。
  • 教育领域:在教育领域,可以用于解析教育文档,提取知识点,辅助教学。
  • 医疗健康:在医疗健康领域,可以用于解析医疗报告,便于医生快速检索信息。

总结

nlm-ingestor 是一个功能强大的文档解析工具,适用于多种文件格式,提供了丰富的文档处理特性。通过高效的解析算法和灵活的配置选项,nlm-ingestor 可以帮助用户轻松实现文档内容的提取和增强。无论你是机器学习工程师、数据科学家,还是需要处理大量文档的企业用户,nlm-ingestor 都是一个值得尝试的开源项目。

nlm-ingestor This repo provides the server side code for llmsherpa API to connect. It includes parsers for various file formats. nlm-ingestor 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/nl/nlm-ingestor

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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