需求人群:
"gmft的目标受众是数据分析师、研究人员和任何需要从PDF文档中提取表格数据的用户。由于其轻量级和高性能的特性,gmft特别适合需要处理大量PDF文件并快速转换数据的场合。"
使用场景示例:
数据分析师使用gmft从研究报告中提取数据进行进一步分析
研究人员利用gmft从学术论文中提取实验数据
企业用户通过gmft自动化从合同文档中提取表格数据的过程
产品特色:
支持将PDF表格转换为Pandas DataFrame等多种格式
能够输出表格的文本和位置列表
支持输出表格的裁剪图像
支持表格标题的提取
无需OCR即可快速提取表格,适用于图像和扫描PDF
通过PyPDFium2实现高吞吐量的PDF处理
可配置性强,支持自定义模型和提取方法
使用教程:
安装gmft:在命令行中输入`pip install gmft`进行安装
导入必要的模块:在Python脚本中导入`CroppedTable, TableDetector, AutoTableFormatter`等
创建PyPDFium2Document对象:使用待提取表格的PDF文件路径创建文档对象
使用TableDetector进行表格检测:遍历文档的每一页,使用detector提取表格
使用AutoTableFormatter格式化表格:将检测到的表格进行格式化处理
将提取的表格数据转换为所需格式:例如转换为Pandas DataFrame或其他支持的格式
关闭文档对象:完成提取后,调用文档对象的close方法释放资源
浏览量:41
最新流量情况
月访问量
4.75m
平均访问时长
00:06:34
每次访问页数
6.10
跳出率
36.20%
流量来源
直接访问
52.19%
自然搜索
32.64%
邮件
0.04%
外链引荐
12.93%
社交媒体
2.02%
展示广告
0
截止目前所有流量趋势图
地理流量分布情况
中国
14.32%
德国
3.68%
印度
9.04%
俄罗斯
3.92%
美国
19.25%
轻量级、高性能的深度PDF表格提取工具
gmft是一个用于将PDF中的表格转换为多种格式的工具包。它轻量级、模块化且性能优越。gmft依赖于微软的Table Transformers,这是众多替代方案中性能最好、最可靠的。gmft无需GPU即可运行,具有高吞吐量,并且安装简便,仅需一行代码即可完成安装。它使用PyPDFium2,因其高吞吐量和宽松的许可证而受到青睐。gmft使用的训练模型TATR在多样化的数据集PubTables-1M上训练,具有高可靠性。
olmOCR是一个用于将PDF线性化以用于LLM数据集训练的工具包。
olmOCR是由Allen Institute for Artificial Intelligence (AI2)开发的一个开源工具包,旨在将PDF文档线性化,以便用于大型语言模型(LLM)的训练。该工具包通过将PDF文档转换为适合LLM处理的格式,解决了传统PDF文档结构复杂、难以直接用于模型训练的问题。它支持多种功能,包括自然文本解析、多版本比较、语言过滤和SEO垃圾信息移除等。olmOCR的主要优点是能够高效处理大量PDF文档,并通过优化的提示策略和模型微调,提高文本解析的准确性和效率。该工具包适用于需要处理大量PDF数据的研究人员和开发者,尤其是在自然语言处理和机器学习领域。
一个支持从PDF、图像、办公文档等多种格式中提取文本的Python库。
Kreuzberg是一个现代Python库,专注于从各种文档中提取文本。它通过简洁的API和本地处理能力,为用户提供高效的文本提取解决方案。该库支持多种文件格式,包括PDF、图像、办公文档等,无需复杂的配置或外部API调用。它采用异步接口设计,提高了处理效率,同时保持了轻量级的资源占用。Kreuzberg适用于需要本地化文本提取的场景,如RAG应用等,其主要优点是简单易用、资源高效且功能强大。
ReaderLM v2是一个用于HTML转Markdown和JSON的前沿小型语言模型。
ReaderLM v2是由Jina AI推出的参数量为1.5B的小型语言模型,专门用于HTML转Markdown转换和HTML转JSON提取,具有卓越的准确性。该模型支持29种语言,能处理高达512K个token的输入和输出组合长度。它采用了新的训练范式和更高质量的训练数据,较前代产品在处理长文本内容和生成Markdown语法方面有重大进步,能熟练运用Markdown语法,擅长生成复杂元素。此外,ReaderLM v2还引入了直接HTML转JSON生成功能,允许用户根据给定的JSON架构从原始HTML中提取特定信息,消除了中间Markdown转换需求。
AI引擎将复杂文档转化为可用数据,助力运营和工程团队秒级处理PDF工作流。
Trellis是一款面向企业和专业团队的PDF工作流自动化平台。其核心功能是利用先进的AI技术,将复杂的PDF文档、表格和手写内容快速、准确地转化为可操作的数据,极大地提高了文档处理的效率和准确性。产品主要服务于金融、医疗、房地产等行业的运营和会计团队,帮助他们确保合规性、自动化账款处理、执行审计和应付账款处理等任务。Trellis提供灵活的部署选项,包括私有云和单租户部署,确保数据安全和隐私。此外,平台支持实时数据同步,用户可以随时获取最新的信息,无需手动更新。Trellis的价格策略和具体定位未在页面中明确说明,但其针对企业级市场的特点表明它可能面向中高端市场,提供付费服务。
长文本摘要工具,将书籍和文档自动转换成要点笔记。
ollama-ebook-summary 是一个利用大型语言模型(LLM)为长文本创建要点笔记摘要的项目。该项目特别适用于epub和pdf格式的书籍,能够自动化提取章节并将其分割成约2000个token的小块,以提高响应的粒度。产品背景是创建者希望快速总结一系列书籍,以整合心理学理论和实践,并基于此信息构建连贯的论点。该工具的主要优点包括提高内容梳理效率、支持自定义问题查询、以及生成每个文本部分的详细摘要。
将GitHub链接转换为适合LLM的格式
GitHub to LLM Converter是一个在线工具,旨在帮助用户将GitHub上的项目、文件或文件夹链接转换成适合大型语言模型(LLM)处理的格式。这一工具对于需要处理大量代码或文档数据的开发者和研究人员来说至关重要,因为它简化了数据准备过程,使得这些数据可以被更高效地用于机器学习或自然语言处理任务。该工具由Skirano开发,提供了一个简洁的用户界面,用户只需输入GitHub链接,即可一键转换,极大地提高了工作效率。
检测并提取表格到Markdown和CSV格式的工具
Tabled是一个用于检测和提取表格的Python库,它使用surya来识别PDF中的表格,识别行列,并能够将单元格格式化为Markdown、CSV或HTML。这个工具对于数据科学家和研究人员来说非常有用,他们经常需要从PDF文档中提取表格数据以进行进一步的分析。Tabled的主要优点包括高准确性的表格检测和提取能力,支持多种输出格式,以及易于使用的命令行界面。此外,它还提供了一个交互式的APP,允许用户直观地尝试在图像或PDF文件上使用Tabled。
AI驱动的数据分析和可视化平台
SheetBot AI是一个利用人工智能技术,为用户提供数据分析、可视化和数据转换的一体化平台。它通过简化数据操作流程,允许用户用自然语言提问,快速获取AI驱动的洞察,并即时生成可视化结果。该产品通过自动化重复性的数据工作,节省用户时间,提高工作效率。它支持上传多种数据文件格式,包括但不限于电子表格,并提供高RAM环境以处理大型数据集。此外,SheetBot AI还强调数据安全性,确保用户数据在传输和处理过程中的加密和隔离。
与您的PDF文件进行对话
PDFtoChat是一个允许用户与PDF文件进行对话的平台。它通过AI技术分析PDF内容,让用户能够以提问的方式获取信息,极大地提高了处理文档的效率。该产品背景信息显示,它是由Together AI和Mixtral提供支持的,并且是开源的,源代码可在GitHub上找到。PDFtoChat的主要优点包括免费使用、易于上手、能够处理复杂的文档内容,并且支持开源社区的贡献。
利用OpenAI的GPT-4 Turbo模型进行高效OCR处理
这是一个开源的OCR API,利用OpenAI强大的语言模型和优化的性能技术(如并行处理和批处理)来实现从复杂PDF文档中提取高质量文本。非常适合寻求高效文档数字化和数据提取解决方案的企业。
先进的文档智能AI模型,开源易用。
Datalab 的 AI For Document Intelligence 是一系列用于文档智能处理的AI模型,包括OCR、布局分析、PDF转Markdown等。这些模型代表了文档处理技术的最新发展,易于使用,并且是开源的,可以广泛应用于提高文档处理的效率和准确性。
开源知识图谱构建模型,成本低廉
Triplex是一个创新的开源模型,能够将大量非结构化数据转换为结构化数据,其在知识图谱构建方面的表现超越了gpt-4o,且成本仅为其十分之一。它通过高效的将非结构化文本转换为知识图谱的构建基础——语义三元组,大幅降低了知识图谱的生成成本。
构建知识图谱的Neo4j应用
llm-graph-builder是一个利用大型语言模型(如OpenAI、Gemini等)从非结构化数据(PDF、DOCS、TXT、YouTube视频、网页等)中提取节点、关系及其属性,并使用Langchain框架创建结构化知识图谱的应用程序。它支持从本地机器、GCS或S3存储桶或网络资源上传文件,选择LLM模型并生成知识图谱。
Python封装的Doc2X API,增强PDF处理。
pdfdeal是一个Python封装的Doc2X API工具,它提供了本地PDF处理功能,旨在提高PDF在RAG中的召回率。该工具支持多种输出格式,包括文本、Markdown、PDF等,并且可以自定义OCR语言和使用GPU加速。它还支持Doc2X,该服务每日有500页的免费使用额度,特别擅长表格和公式的识别。
使用GPT-4 API构建的多大型PDF文件聊天机器人。
DocSolver是一个利用GPT-4 API技术构建的聊天机器人,专为处理和分析大型PDF文件设计。它能够通过自然语言处理技术,理解和回应用户关于PDF文件内容的查询,提供高效的信息检索和文档管理解决方案。
在线CSV编辑器与虚拟助手
Commabot是一个在线CSV编辑器,提供了一个直观的电子表格界面,用户可以轻松编辑、查看和解释CSV文件。它还配备了一个AI助手,可以解释数据查询、提供统计分析、建议数据清理方法,并基于数据预测趋势。Commabot支持多种数据格式的转换和转换,适用于各种数据系统和报告集成需求。
快速转换数据,使数据可被任何人使用AI
Kater是一个AI数据分析工具,可以快速转换数据,遵循软件开发最佳实践,使数据可被任何人使用AI。它可以通过以英语提问的方式与数据进行交互,提供智能标签、分类和数据整理功能,并帮助用户定义语义层、度量层和文档等。Kater还可以将验证的答案存储在查询库中,以便提供更准确的回答。
Mastering Google Bard's PDF Feature - Free Ultimate Resource
Google Bard's PDF Top Guide是一份免费的终极资源,帮助用户充分利用Google Bard的PDF上传功能。通过该指南,用户能轻松评估Bard's PDF语句、获取文档和PDF内容摘要。详细了解Google Bard和PDF文件处理的全面指南,包括内容提取、摘要生成和关键信息突出等方面。探索与Google Workspace的集成、令牌限制以及提高效率的技巧。随着对Bard的PDF处理未来趋势的洞察,保持领先地位。
最先进的差分隐私部署平台
Tumult Analytics是最先进的差分隐私部署平台,由差分隐私专家团队构建和维护,在美国人口普查局等机构中运行。它基于Tumult Core构建,支持数据的聚合、转换和隐私定义。通过简单的教程和详细的文档,轻松实现差分隐私。欢迎加入我们的社区,获取新发布的内容和功能添加。
同步向量存储,连接数据源
Neum AI帮助公司将数据与向量存储同步,确保AI应用程序始终具有准确和实时的上下文。通过内置连接器,将数据源(如Amazon S3和Azure Blob Storage)和向量存储(如Pinecone和Weaviate)自动复制到您的向量存储中,保持向量与数据的同步。您还可以使用内置连接器进行数据转换和嵌入,以及使用角色-based访问控制来控制对数据的访问权限。Neum AI可扩展且灵活,您可以自定义嵌入模型、向量存储和数据源。快速开始使用Neum AI,将您的AI应用程序的上下文保持准确和实时。
智能文档处理API
Base64.ai是一款智能文档处理API,可以从各种类型的文档中提取OCR文本、数据、手写内容、照片和签名。它适用于各种文档类型,包括身份证、驾驶证、护照、签证、收据、发票、表格等。它提供高准确性和安全性,并可通过API、RPA系统、扫描仪、网页和移动应用等多种方式使用。
© 2025 AIbase 备案号:闽ICP备08105208号-14