您提出了一个非常好的观点。确实，LTP和Label Studio在某些功能上有重叠，但它们的主要用途不同。LTP主要用于自动化的文本处理，而Label Studio主要用于人工标注。考虑到您的需求，我们可以只使用LTP，并结合OCR和其他工具来处理PDF文件，包括图片、数学公式、物理公式和化学公式。
以下是一个更完整的解决方案，结合了多个工具：
- 使用pdfminer进行基本的文本提取
- 使用pytesseract进行OCR处理图片
- 使用mathpix-ocr处理数学公式（需要申请API密钥）
- 使用LTP进行中文文本处理
- 使用正则表达式识别物理和化学公式
首先，安装必要的库：
pip install pdfminer.six pytesseract pillow ltp mathpix-ocr然后，这里是一个完整的Python脚本：
import io
import os
from pdfminer.high_level import extract_text_to_fp
from pdfminer.layout import LAParams
from PIL import Image
import pytesseract
from ltp import LTP
import re
import json
import mathpix
import base64
# 设置Mathpix API凭证
mathpix.config['app_id'] = 'YOUR_APP_ID'
mathpix.config['app_key'] = 'YOUR_APP_KEY'
# 初始化LTP
ltp = LTP()
def extract_text_from_pdf(pdf_path):
"""从PDF提取文本"""
output = io.StringIO()
with open(pdf_path, 'rb') as pdf_file:
extract_text_to_fp(pdf_file, output, laparams=LAParams(), page_numbers=None, maxpages=0,
caching=True, codec='utf-8')
return output.getvalue()
def perform_ocr(image_path):
"""对图片进行OCR"""
return pytesseract.image_to_string(Image.open(image_path), lang='chi_sim+eng')
def process_math_formula(image_path):
"""使用Mathpix处理数学公式"""
image_uri = "data:image/jpg;base64," + base64.b64encode(open(image_path, "rb").read()).decode()
r = mathpix.latex({
'src': image_uri,
'formats': ['latex_simplified']
})
return r['latex_simplified']
def is_formula(text):
"""简单地判断是否为物理或化学公式"""
formula_pattern = r'[A-Za-z0-9+\-=()[\]{}]+$'
return bool(re.match(formula_pattern, text))
def process_text(text):
"""使用LTP处理文本"""
seg, hidden = ltp.seg([text])
pos = ltp.pos(hidden)
ner = ltp.ner(hidden)
words = seg[0]
pos_tags = pos[0]
ner_tags = ner[0]
return words, pos_tags, ner_tags
def create_dataset(pdf_path, image_folder):
"""创建数据集"""
dataset = []
# 提取PDF文本
text = extract_text_from_pdf(pdf_path)
paragraphs = text.split('\n\n')
for para in paragraphs:
words, pos_tags, ner_tags = process_text(para)
# 初始化标签
labels = ['O'] * len(words)
# 处理命名实体
for start, end, tag in ner_tags:
labels[start] = 'B-' + tag
for i in range(start + 1, end):
labels[i] = 'I-' + tag
# 处理可能的公式
for i, word in enumerate(words):
if is_formula(word):
labels[i] = 'B-FORMULA'
dataset.append({
'text': ' '.join(words),
'labels': labels
})
# 处理图片
for image_file in os.listdir(image_folder):
if image_file.endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg')):
image_path = os.path.join(image_folder, image_file)
# 尝试作为数学公式处理
try:
formula = process_math_formula(image_path)
dataset.append({
'text': formula,
'labels': ['B-MATH_FORMULA'] + ['I-MATH_FORMULA'] * (len(formula.split()) - 1)
})
except Exception:
# 如果不是数学公式，进行普通OCR
ocr_text = perform_ocr(image_path)
words, pos_tags, ner_tags = process_text(ocr_text)
dataset.append({
'text': ' '.join(words),
'labels': ['O'] * len(words) # 这里可以根据需要进行更复杂的标注
})
return dataset
# 使用函数
pdf_path = 'your_textbook.pdf'
image_folder = 'extracted_images'
dataset = create_dataset(pdf_path, image_folder)
# 保存数据集
with open('dataset.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
json.dump(dataset, f, ensure_ascii=False, indent=2)
print("数据集创建完成，已保存为 dataset.json")这个脚本做了以下几件事：
- 从PDF提取文本。
- 使用LTP处理提取的文本，进行分词、词性标注和命名实体识别。
- 使用简单的规则识别可能的物理和化学公式。
- 使用Mathpix OCR处理数学公式图片。
- 使用pytesseract处理其他图片。
- 将所有处理后的数据组合成一个适合训练的数据集格式。
使用这个脚本的注意事项：
- 您需要申请Mathpix API的凭证并填入脚本中。
- 您需要安装Tesseract OCR并确保它在系统路径中。
- 您需要提前将PDF中的图片提取到一个文件夹中（这里假设为'extracted_images'文件夹）。
- 这个脚本使用了一个非常简单的方法来识别公式，您可能需要根据实际情况改进这个方法。
这个数据集格式应该适合用于微调chinese-roberta-wwm-ext模型。每个数据项包含了文本和对应的标签序列，其中标签使用了BIO（Begin-Inside-Outside）标注方案。
要进一步改进这个过程，您可以考虑：
- 使用更复杂的规则或机器学习方法来识别公式。
- 对于物理和化学公式，可能需要特殊的处理方法，比如使用专门的OCR工具或规则。
- 添加更多的标签类型，比如区分不同学科的知识点。
- 使用更高级的PDF解析工具，如PyMuPDF，可能可以更好地处理PDF的布局和结构。
最后，记住这个过程可能需要多次迭代和人工校验来确保数据质量。如果您在使用这个脚本时遇到任何问题，或者需要针对特定类型的内容进行优化，请随时询问。
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