假设我有一本字典,里面有几百万个单词和短语。对于每个输入句子,我要识别(精确匹配)字典中包含的所有单词/短语。应优先使用最长的字典名称,并且不要重叠。例如:
Sentence: "Los Angeles Lakers visited Washington State last week"
Dictionary: {Los Angeles, Lakers, Los Angeles Lakers, Washington, State, Washington State University}
Then the sentence would be tagged as follows
我正在寻找一个从PDF文件中提取文本和表格的解决方案。虽然有些包适合提取文本,但它们不足以提取表。
一种解决方案是使用Azure表单识别器布局模型,但是当我们有文本和表的混合时,它就失败了,特别是当表是某种文本格式并且它们将表和文本的内容混合在一起时(请参见Azure Form Recognizer代码)。
我也尝试过pypdf2和pdfplumber;下面是pypdf2的代码:
导入PyPDF2 data_path =“os.listdir/to/pdf/files”text = [] for fp in os.listdir(data_path):pdfFileObj =
我试图在特定字符串之后提取一定数量的单词。
library(stringr)
x <- data.frame(end = c("source: from animal origin as Vitamin A / all-trans-Retinol: Fish in general, liver and dairy products;", "source: Eggs, liver, certain fish species such as sardines, certain mushroom species such as shiitake", "
我试图使用Tesseract OCR从图像中提取字符串(不是有效单词)。问题是图像中的字符是分开的,如下图所示。
对于默认属性,此图像被识别为5 O M E T E—E X fT。
我试着修改页面分段属性,但我得到的最接近的是"SOME TEXT.和--psm 8。我想知道是否有一种设置可以让Tesseract更好地处理字母之间的间隔,或者我是否需要训练一个定制的模型。