[go: up one dir, main page]

Skip to content

Latest commit

 

History

History
40 lines (23 loc) · 3.97 KB

README.md

File metadata and controls

40 lines (23 loc) · 3.97 KB

pdf_tools_bot_ICQ

Имя бота в ICQ: @pdf_tools_bot

ICQ-бот pdf_tools_bot создан для быстрого и удобного извлечения информации из PDF документов. Бот поддерживает PDF-формат как отсканированных, так и сгенерированных документов. В боте реализованы следующие функции извлечения информации:

  1. Извлечение изображений. Пользователю предоставляется zip-архив с извлеченными изображениями в формате jpg.

  2. Извлечение таблиц. Пользователю предоставляется zip-архив с извлеченными таблицами, сохраненными в документы формата xlsx.

  3. Извлечение текста. Пользователь должен выбрать к какому типу относится PDF-документ (отсканированный или сгенерированный) и формат иерархии. Пользователю предоставляется docx-документ.

  4. Извлечение всей информации. Пользователь должен выбрать к какому типу относится PDF-документ (отсканированный или сгенерированный) и формат иерархии. Пользователю предоставляется docx-документ.

Алгоритм работы в зависимости от выбранной функции

  1. Для извлечения только изображений используется результат поиска информационных блоков с классом «фигура».

  2. Для извлечения только таблиц используется PDFPlumber.

  3. Для извлечения только текста используется результат поиска информационных блоков с классами «заголовок», «текст», «список». В зависимости от типа PDF-документа (отсканированный или сгенерированный) и формата иерархии выбирается способ сортировки информационных блоков и извлечения текста: Tesseract OCR для отсканированных документов и pdftotext для сгенерированных документов.

  4. Для извлечения всей информации и сбора docx-документа используется следующий алгоритм:

Сбор Docker-контейнера

  1. Необходимо добавить папку models и скачать в нее модели. Ссылка на скачивание: https://drive.google.com/drive/folders/1BnG8JieuJk_nnx_fFLJH1hGnowmSc2KV?usp=sharing
  2. В папку tesseract_data необходимо добавить файлы модели (rus, eng, lat) Tesseract OCR. Ссылка на скачивание: https://github.com/tesseract-ocr/tessdata