eml文件转为pdf eml怎么转换为pdf_eml文件转为pdf


文章目录

  • 一、关于 Unstructured
  • 核心概念
  • 🚀 Beta 功能：Chipper 模型
  • 二、安装
  • 方式一：使用 PYPI
  • 方式二：使用源码本地安装
  • 安装依赖库
  • 测试
  • 三、在Docker运行库
  • 添加shell
  • 构建自己的 Docker image
  • 交互运行
  • 四、PDF文档解析示例


一、关于 Unstructured

unstructured库提供了用于 提取和预处理 图像和文本文档（例如 PDF、HTML、Word 文档等）的开源组件。
unstructured模块化功能 和 连接器形成一个内聚系统，简化了数据提取和预处理，使其能够适应不同的平台，并有效地将非结构化数据转换为结构化输出。

核心概念

unstructured库包含用于 NLP 任务的分区、分块、清理和暂存原始文档的核心功能。
您可以从核心功能文档中查看可用函数的完整列表 以及如何使用它们。

一般来说，这些功能分为几类：

  • 分区 Partitioning 将原始文档分解为标准的结构化元素。
  • 清理 Cleaning 从文档中删除不需要的文本，例如样板文件和句子片段。
  • 暂存 Staging 函数格式化下游任务的数据，例如 ML 推理和数据标记。
  • 分块 Chunking 功能将文档分割成更小的部分，以便在 RAG 应用程序和相似性搜索中使用。
  • 嵌入Embedding 编码器类提供了一个接口，可以轻松地将预处理的文本转换为向量。

Connectors 🔗是unstructured预处理管道 和 各种数据存储平台 之间的重要链接。
它们允许跨各种来源（包括云服务、存储库和本地目录）对文档进行批处理。
每个连接器都是针对特定平台（例如 Azure、Google Drive 或 Github）量身定制的，并附带独特的命令和依赖项。

要查看库中可用的连接器列表unstructured，请查看连接器 GitHub 文件夹 和 文档

🚀 Beta 功能：Chipper 模型

我们正在发布 Chipper 模型的测试版，以在处理高分辨率、复杂文档时提供卓越的性能。
要开始在 API 请求中使用 Chipper 模型，您可以使用 hi_res_model_name=chipper 参数。
文档：https://unstructured-io.github.io/unstructured/api.html#beta-version-hi-res-strategy-with-chipper-model

二、安装

方式一：使用 PYPI

支持所有文档

pip install "unstructured[all-docs]"

支持不需要额外以来的文档类型，如 plain text files, HTML, XML, JSON and Emails

pip install unstructured

需要支持额外文档

pip install "unstructured[docx,pptx]"

方式二：使用源码本地安装

此处默认你已经安装python 并有 env

git clone https://github.com/Unstructured-IO/unstructured.git

make install

如果要安装用于 本地处理图像 和 PDF 的模型 和 依赖项

make install-local-inference

安装依赖库

以下系统依赖项根据需要安装

  • libmagic-dev（文件类型检测）
  • poppler-utils（图像和 PDF）
  • tesseract-ocr（图像和 PDF，安装tesseract-lang以获得其他语言支持）
  • libreoffice（微软 Office 文档）
  • pandoc（EPUB、RTF 和 Open Office 文档）。请注意，要处理 RTF 文件，您需要版本2.14.2或更新版本。运行make install-pandoc或./scripts/install-pandoc.sh将为您安装正确的版本。
  • 有关如何在 Windows 上安装的建议以及了解其他功能的依赖关系，请参阅此处的安装文档。

测试

此时，您应该能够运行以下代码：

from unstructured.partition.auto import partition

elements = partition(filename="example-docs/eml/fake-email.eml")
print("\n\n".join([str(el) for el in elements]))

三、在Docker运行库

以下说明旨在帮助您启动并运行使用 Docker 来与unstructured。

注意：我们构建多平台映像来支持 x86_64 和 Apple 芯片硬件。
docker pull应下载适合您的架构的相应映像，但如果需要，您可以使用--platform(eg --platform linux/amd64) 指定。

我们为所有推送构建 Docker 镜像main。
我们用相应的 short commit hash（例如fbc7a69）和应用程序版本（例如0.5.5-dev1）来标记每个镜像。
我们还用 标记最新的镜像latest。
要利用这一点，docker pull请从我们的镜像存储库中获取。

docker pull downloads.unstructured.io/unstructured-io/unstructured:latest

添加shell

拉取后，您可以从此映像创建一个容器并为其添加 shell。

# create the container
docker run -dt --name unstructured downloads.unstructured.io/unstructured-io/unstructured:latest

# this will drop you into a bash shell where the Docker image is running
docker exec -it unstructured bash

构建自己的 Docker image

您还可以构建自己的 Docker 镜像。

如果您只计划解析一种类型的数据，您可以通过注释掉其他数据类型所需的一些包/要求来加快构建映像的速度。
请参阅 Dockerfile 以了解您的用例需要哪些行。

make docker-build

# this will drop you into a bash shell where the Docker image is running
make docker-start-bash

交互运行

一旦进入正在运行的容器，您就可以直接在 Python 解释器的交互模式下进行尝试。

# this will drop you into a python console so you can run the below partition functions
python3

>>> from unstructured.partition.pdf import partition_pdf
>>> elements = partition_pdf(filename="example-docs/layout-parser-paper-fast.pdf")

>>> from unstructured.partition.text import partition_text
>>> elements = partition_text(filename="example-docs/fake-text.txt")

四、PDF文档解析示例

以下示例展示了如何开始使用该unstructured库。
一行代码即可解析十多种文档类型！
你可以使用此Colab 笔记本运行下面的示例。

解析非结构化文档的最简单方法是，使用 partition函数。
如果您使用partition函数，unstructured将检测文件类型并将其路由到适当的文件特定分区函数。
如果您正在使用partition功能，您可能需要通过安装附加参数

pip install unstructured[local-inference]

确保您首次使用此处libmagic列出的说明进行安装时将始终应用默认参数。
如果您需要高级功能，请使用特定于文档的分区功能。

from unstructured.partition.auto import partition

elements = partition("example-docs/layout-parser-paper.pdf")

运行print("\n\n".join([str(el) for el in elements]))以获取输出的字符串表示形式，如下所示：

LayoutParser : A Unified Toolkit for Deep Learning Based Document Image Analysis

Zejiang 
...  image classification [11,

2024-04-10（三）