Вопрос или проблема
Чтобы проиллюстрировать вышеуказанный заголовок.
Предположим, у вас есть pdf-документ, который в основном отсканирован с бумажной копии, теперь есть набор фиксированных вопросов, на которые нужно ответить из самого документа.
Например, документ содержит контракт на землю, теперь набор фиксированных вопросов будет “кто продавец?” “какова цена актива?”, в документе на эти вопросы ссылаются, вероятно, 2-3 раза, как человеку, это простая задача.
Как автоматизировать это?
Вы можете использовать pypdf2 для извлечения текста из pdf.
import PyPDF2
with open('sample.pdf','rb') as pdf_file, open('sample_output.txt', 'w') as text_file:
read_pdf = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file)
number_of_pages = read_pdf.getNumPages()
for page_number in range(number_of_pages): # используйте xrange в Py2
page = read_pdf.getPage(page_number)
print('Страница № - ' + str(1 + read_pdf.getPageNumber(page)))
page_content = page.extractText()
text_file.write(page_content)
Вы можете сделать это, используя OCR-движки, такие как pytesseract. После извлечения текста вы можете либо использовать пользовательские правила NLP для формирования вопросов и их ответов, либо использовать модель Question Answering, которая сделает это за вас. Существует множество таких моделей, таких как серия Layoutlm. Huggingface предлагает множество таких моделей.
Также не используйте PyPDF2, так как он не так надежен по сравнению с pytesseract. Я пробовал это, и оно сработало только с определенными pdf.
Удачи!
Ответ или решение
Как извлечь текст из PDF-документа для построения модели вопрос-ответ
Извлечение текста из PDF-документов, особенно если они представляют собой сканированные копии, может стать непростой задачей. Давайте рассмотрим, как это сделать с использованием технологий OCR (оптического распознавания символов) и инструментов обработки естественного языка (NLP). Мы также обсудим, как построить вопросно-ответную модель на базе извлеченного текстового контента.
Шаг 1: Извлечение текста из PDF
Опция 1: Использование PyPDF2
Для простой извлечения текста из PDF можно использовать библиотеку PyPDF2. Однако имейте в виду, что эта библиотека может быть не всегда надежна и подходит только для текстовых PDF-документов, а не для отсканированных.
import PyPDF2
with open('sample.pdf', 'rb') as pdf_file:
read_pdf = PyPDF2.PdfFileReader(pdf_file)
number_of_pages = read_pdf.getNumPages()
for page_number in range(number_of_pages):
page = read_pdf.getPage(page_number)
page_content = page.extractText()
print(page_content)Опция 2: Использование Pytesseract для OCR
Для извлечения текста из сканированных документов лучше использовать библиотеку Pytesseract, которая является оболочкой для Tesseract — мощного инструмента OCR. Убедитесь, что Tesseract установлен на вашем устройстве.
from PIL import Image
import pytesseract
import cv2
# Предположим, что мы получили изображения страниц PDF
def pdf_page_to_image(page_path):
# Конвертация PDF в изображение с помощью OpenCV или любой другой библиотеки
return cv2.imread(page_path)
# Извлечение текста из изображения
image = pdf_page_to_image('page_image.jpg')
text = pytesseract.image_to_string(image, lang='eng')
print(text)Шаг 2: Обработка текста и построение модели вопрос-ответ
После извлечения текста из PDF вам потребуется структурировать данные для обработки вопросов и ответов. Вот несколько подходов:
-
Использование собственных правил NLP. Напишите регулярные выражения и другие алгоритмы для поиска определенных фраз или словосочетаний в тексте, которые могут быть ответами на ваши вопросы.
-
Модели вопрос-ответ на базе ИИ. Существуют мощные предобученные модели, такие как
BERT,RoBERTa, и их производные, которые вы можете использовать для автоматического ответа на вопросы. БиблиотекаHugging Face Transformersпредоставляет множество моделей и инструментов для работы с ними.
Пример использования модели из Hugging Face:
from transformers import pipeline
# Загружаем модель вопрос-ответ
qa_pipeline = pipeline("question-answering")
# Пример задания вопросов к извлеченному тексту
context = "Текст, извлеченный из PDF."
questions = [
"Кто продавец?",
"Какова цена актива?"
]
for question in questions:
result = qa_pipeline(question=question, context=context)
print(f"Вопрос: {question}\nОтвет: {result['answer']}\n")Заключение
Автоматизация извлечения текста из PDF-документов и ответы на вопросы с использованием AI-технологий ставит перед вами важные задачи, требующие продуманного подхода. Важно выбрать подходящие инструменты и технологии, чтобы добиться необходимой точности и надежности. Очевидно, что технологии OCR, такие как Pytesseract, в сочетании с современными NLP-моделями создают мощный инструментарий для работы с текстами и алгоритмами обработки информации.
Обратите внимание на актуальные библиотеки и поддерживаемые модели, чтобы постоянно улучшать процесс автоматизации и точность ответов на ваши вопросы.