「大規模言語モデルのための任意のPDFおよび画像からテキストを抽出する方法」

Extracting text from any PDF and image for large-scale language models

これらのテキスト抽出技術を使用して、LLMモデルの品質データを取得する

動機

大規模言語モデルはインターネットを席巻し、これらのモデルの最も重要な部分である品質データに注意を払わない人々が増えています！

この記事では、任意の種類のドキュメントから効率的にテキストを抽出するためのいくつかの技術を提供します。このチュートリアルを完了することで、使用ケースに応じてどのツールを使用するかが明確になります。

Pythonライブラリ

この記事では、Pytesseract、easyOCR、PyPDF2、およびLangChainライブラリに焦点を当てています。実験データは1ページのPDFファイルであり、GitHubで自由に利用できます。

PytesseractとeasyOCRは画像で作業するため、コンテンツ抽出を行う前にPDFファイルを画像に変換する必要があります。

• LangChain 101 パート1. シンプルなQ&Aアプリの構築
• 「Brain2Musicに会ってください：機能的磁気共鳴画像法（fMRI）を用いた脳活動から音楽を再構築するためのAI手法」
• 「拡散を支配するための1つの拡散：マルチモーダル画像合成のための事前学習済み拡散モデルの調節」

変換は、PDFファイル処理の強力なライブラリであるpypdfium2を使用して行うことができます。実装は以下の通りです：

pip install pypdfium2

この関数はPDFを入力として受け取り、PDFの各ページを画像のリストとして返します。

def convert_pdf_to_images(file_path, scale=300/72):        pdf_file = pdfium.PdfDocument(file_path)        page_indices = [i for i in range(len(pdf_file))]        renderer = pdf_file.render(        pdfium.PdfBitmap.to_pil,        page_indices = page_indices,         scale = scale,    )        final_images = []         for i, image in zip(page_indices, renderer):                image_byte_array = BytesIO()        image.save(image_byte_array, format='jpeg', optimize=True)        image_byte_array = image_byte_array.getvalue()        final_images.append(dict({i:image_byte_array}))        return final_images

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