PDF转Markdown,TextIn文档解析工具全体验,兼容多种格式!(附独家免费权益)

科技   2024-12-18 15:12   湖南  

Hi,这里是Aitrainee,欢迎阅读本期新文章。

最近我发现了一个超实用的通用文档解析工具——TextIn ParseX。作为一款大模型友好的解析工具,它支持将pdf文档、jpg、img图像等文件快速转换为markdown格式,支持各类表格、公式解析,帮助大语言模型的数据清洗和文档问答任务。

ps. 同时有个小福利想要告诉大家:

今天我给大家带来100次文档解析的免费试用的权益,下方扫码领取!




  • 支持多种扫描内容:能良好处理各类图片与扫描文档,包括手机照片、截屏等内容。
  • 支持多种语言:支持简体中文/繁体中文/英文/数字/西欧主流语言/东欧主流语言等共 50+ 种语言。
  • 表格识别效果好:能准确识别各种格式的表格,包括有线表格、无线表格、密集表格,并支持各种类型的合并单元格识别与还原。
  • 阅读顺序还原准:能理解和还原文档的结构和元素排列,确保阅读顺序的准确性,支持多栏布局的论文、年报、业务报告等内容。
  • 自研文档树引擎:从语义出发,提取段落embedding值,预测标题层级关系,通过构造文档树提高检索召回效果。
为了让用户获得文档解析引擎返回的丰富版面元素,TextIn开发了一系列的sdk函数,包括目录树、公式、表格、图片、全文markdown等结果的获取函数。对于api用户来说,评估文档解析引擎的版面分析结果准确性是困难的,可视化的前端界面可以一定程度解决定性评估的问题,另外一些场景中,用户希望能够可视化文件解析的结果,并对结果进行编辑修正,获得更高精度的解析结果,这个时候前端可视化组件就是必不可少的了。为了满足这些需求,方便用户,textin.com上面的前端可视化组件还进行了开源!请大家试试提提意见。


TextIn ParseX是一套标准的多平台支持的python sdk,帮助开发者解析pdf_to_markdownRestful API返回结果,获取对应的版面元素的数据结构。开发者只需在终端安装对应的依赖就可以使用。

为了方便用户获取版面元素,TextIn技术团队将调用接口增加了'page_details'参数,返回的json结果里面新增加了'pages'的字段。
pip install TextInParseX
如果报错timeout,可以尝试国内源:
pip3 install TextInParseX -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host=mirrors.aliyun.com
首先,你要在TextIn开通文档解析服务(ps:先扫码领取免费使用额度噢!)


然后可以在试用工作台点击用户图标,再点击账号与开发者信息(或者登陆后从TextIn首页->账户与充值->账号与开发者信息,或者点击https://www.textin.com/console/dashboard/setting)中获得api_id和secret_code。
你可以通过ParseX直接调用url获取解析对象。
import TextInParseX as px# 初始化解析器app_id = "#############################"     #填入你的textin的api_id和secret——codesecret_code = "#############################"parseX_client = px.ParseXClient(app_id, secret_code)pdf_file_path = "example.pdf" #你的本地文件路径#通过ParseX直接调用url获取解析对象result = parseX_client.begin_analyze_document_from_url(pdf_file_path)
也可以参考textin.com的restful api调用,通过python,curl,或者postman工具获得api的原始json文件,再通过ParseX解析json文件获得解析对象。
import TextInParseX as pximport jsonjson_file = 'test_json/example.json'with open(json_file, 'r') as fr:    json_result = json.load(fr)parseX_client = px.ParseXClient()result = parseX_client.begin_analyze_document_from_json(json_result)#或者直接输入json文件result = parseX_client.begin_analyze_document_from_file(json_file)
如果你想要获得全文级别的结果,例如文档的markdown信息,所有文本、表格、段落、图片信息,可以如下处理:
print('Markdown:')print(result.all_markdown)print("\n")print("All text in document:")#为可视化方便, 输出0-1000个字符parseX_client.print_all_elements(result.all_text, 0, 1000)print("\n")print(f"Total tables in document: {len(result.all_tables)}")for index, table in enumerate(result.all_tables):    print(f"Table {index}:")    parseX_client.print_all_elements(table)    print("\n")print(f"Total paragraphs in document: {len(result.all_paragraphs)}")for p_idx, each_paragraph in enumerate(result.all_paragraphs):    print(f"\n--- Paragraph {p_idx}/{len(result.all_paragraphs)} ---")    print(f"Paragraph position: {each_paragraph.pos}")for l_idx, each_line in enumerate(each_paragraph.lines):        print(f"  Line {l_idx}/{len(each_paragraph.lines)}")        print(f"    Line positions: {each_line.pos}")        print(f"  Line text: {each_line.text}")print(f"Total images in document: {len(result.all_images)}")for index, image in enumerate(result.all_images):    print(f"Image {index}:")    parseX_client.print_all_elements(image)    print("\n")all_images_cv_mat = result.get_all_images_cv_mat()print(f"Total images (as cv::Mat) in document: {len(all_images_cv_mat)}")for idx, mat in enumerate(all_images_cv_mat):    print(f"Image {idx} (cv::Mat) shape: {mat.shape}")
分别获取每页的表格信息、图片信息,段落纯文本信息,段落坐标,每行的信息:
#页的索引指向pdf和文档的页,按照页数的规则,从1开始;table等版面元素的索引默认程序读取的规则,从0开始for page in result.pages:    print(f"=== Page {page.page_id} ===")    print("\n")        for index, table in enumerate(page.tables):        print(f"Table {index}:")        parseX_client.print_all_elements(table)        print("\n")    for index, image in enumerate(page.images):        print(f"Image {index}:")        parseX_client.print_all_elements(image)         print("\n")        images_cv_mat = page.get_images_cv_mat()    print(f"Total images (as cv::Mat) in page {page.page_id}: {len(images_cv_mat)}")    for idx, mat in enumerate(images_cv_mat):        print(f"Image {idx} (cv::Mat) shape: {mat.shape}")    print("\n")       print("Text:")    # 限定只能打印前1000个字符    parseX_client.print_all_elements(page.paragraph_text, 0, 1000)      print("\n")        # 获取当前页的段落    print(f"Total paragraphs: {len(page.paragraphs)}")    for p_idx, each_paragraph in enumerate(page.paragraphs):        print(f"\n--- Paragraph {p_idx}/{len(page.paragraphs)} ---")        print(f"Paragraph position: {each_paragraph.pos}")        for l_idx, each_line in enumerate(each_paragraph.lines):            print(f"  Line {l_idx}/{len(each_paragraph.lines)}")            print(f"    Line positions: {each_line.pos}")            print(f"  Line text: {each_line.text}")    print('Finished getting paragraphs')    print("\n\n")
如果想获取每行的位置和文本,可以如下处理:


# 获取当前页的段落    print(f"Total paragraphs: {len(page.paragraphs)}")for p_idx, each_paragraph in enumerate(page.paragraphs):        print(f"\n--- Paragraph {p_idx}/{len(page.paragraphs)} ---")        print(f"Paragraph position: {each_paragraph.pos}")for l_idx, each_line in enumerate(each_paragraph.lines):            print(f"  Line {l_idx}/{len(each_paragraph.lines)}")            print(f"    Line positions: {each_line.pos}")            print(f"  Line text: {each_line.text}")    print('Finished getting paragraphs')    print("\n\n")



在解析结果审核校对、效果测评等场景下,需要可视化展示文档解析后的结果。
在TextIn.com体验页上,我们提供丰富的可视化和交互功能,这部分前端组件现已开源!
项目用ES6开发,基于React框架。仓库地址:https://github.com/intsig-textin/parsex-frontend
目前前端组件已实现以下特性:
  1. 预览渲染主流图片格式和pdf文件,提供缩放和旋转功能
  2. markdown结果渲染,支持各级标题、图片、公式渲染展示
  3. 各类解析元素提取展示,支持查看表格、公式、图片,和原始 JSON 结果
  4. 解析元素文档位置溯源,原文画框标注各元素位置,可以点击画框跳转解析结果,也可以点击解析结果跳转原文画框
  5. 各级目录树还原展示,支持点击跳转相应章节
  6. 接口调用选项参数配置,支持配置不同参数组合,获取相应解析结果
  7. 复制和导出markdown文件
  8. 复制解析后的表格和图片,可以直接粘贴到Excel表格中
以上功能,都可以在 TextIn.com 上体验使用,地址👇

https://cc.co/16YSMa

后续TextIn还将开放更多的sdk函数,例如让用户获取所有的手写元素,复选框元素,也欢迎各位用户朋友给我们提更多的类似需求。
在一些国家标准、专利、扫描书的场景,用户还需要将文件解析后的结果进行校对,为了满足这样的需求,后续我们会在前端组件里面导入编辑的功能,并增加电子档pdf格式的导出功能。

Copy以下链接,即刻使用

SDK:https://github.com/intsig-textin/parsex-sdk
前端组件:https://github.com/intsig-textin/parsex-frontend
文档解析的测评工具
https://github.com/intsig-textin/markdown_tester
文本向量化模型:https://huggingface.co/aspire/acge_text_embedding
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