轻量级高性能PDF表格提取开源库
gmft是一个开源的PDF表格提取库,采用微软Table Transformers技术 实现高质量表格识别和结构化。支持Pandas dataframe等多种输出格式,无需GPU即可高速运行。gmft依赖少、安装简单,提供模块化设计和灵活配置,在多种表格提取方案对比中表现优异。
give
me
formatted
tables!
有很多PDF文件,其中许多包含表格。尽管存在大量表格提取选项,但仍然没有一种决定性的提取方法。
gmft是一个将PDF表格转换为多种格式的工具包。它轻量、模块化且高效。
包含所有必需组件:默认设置下即可使用,提供强大的性能。
它依赖于微软的Table Transformers,在众多替代方案中,这是质量最高、最可靠的选择。
安装:pip install gmft
快速入门:演示笔记本、批量提取、readthedocs。
文档:readthedocs
快速、轻量且高效,gmft是从PDF中提取表格的绝佳选择。
提取质量出色:查看批量提取笔记本以了解大致质量。在对同一组表格测试多种表格提取选项时,gmft表现非常出色,可以说提取质量是最佳的。
gmft支持以下导出选项:
裁剪图像对于直接输入视觉识别器很有用,例如:
裁剪图像也非常适合验证输出的正确性。
由于依赖少,gmft非常轻量。其架构(Table Transformer)允许gmft在CPU上运行。
使用Colab的CPU进行基准测试表明,每页约需1.381秒;转换为数据框约需1.168秒/表格。请查看此处的比较。这使得gmft比unstructured、nougat和open-parse/unitable等替代方案在CPU上快约10倍。原因如下:
许多PDF提取器需要detectron2、poppler、paddleocr、tesseract等,可能需要额外安装。在Windows上安装detectron2尤其困难。OCR模型可能需要tesseract或paddleocr。
gmft可以通过一行命令安装:pip install gmft
。但预先安装transformers和pytorch可能会有所帮助。
gmft主要依赖pypdfium2和transformers。首次运行时,gmft会从huggingface下载微软的TATR,总共需要约270MB,并保存到~/.cache/huggingface/hub/models--microsoft--table-{transformer-detection, structure-recognition}
和~/.cache/huggingface/hub/models--timm--resnet18.a1_in1k
。
gmft使用微软的Table Transformer(TATR),该模型在diverse dataset PubTables-1M上训练。考虑了许多替代方法,最终选择TATR的原因之一是其高可靠性。
作者确信提取质量是无与伦比的。当模型失败时,通常是由于OCR问题、合并单元格或误报。即使在这些情况下,文本仍然高度可用。由于底层的程序算法,值与其行/列标题的对齐往往非常准确。
我们邀请您探索比较笔记本以调查用例并比较结果。
通过子类化BasePDFDocument和BasePage类,gmft的设计支持其他PDF提取方法(如PyMuPDF、PyPDF、pdfplumber等)。
通过子类化TableDetector和TableFormatter,可以使用不同的架构和替代表格检测/结构提取方法。可以通过指定huggingface hub路径来使用微调模型。
查看配置指南以了解gmft设置的讨论。
有关更多信息,请参阅文档和配置指南。演示笔记本和批量提取包含更全面的代码示例。
from gmft import CroppedTable, TableDetector, AutoTableFormatter from gmft.pdf_bindings import PyPDFium2Document detector = TableDetector() formatter = AutoTableFormatter() def ingest_pdf(pdf_path): # 生成list[CroppedTable] doc = PyPDFium2Document(pdf_path) tables = [] for page in doc: tables += detector.extract(page) return tables, doc tables, doc = ingest_pdf("path/to/pdf.pdf") doc.close() # 使用完文档后关闭
[实验性] 在v0.2
版本中,通过设置TATRFormatConfig.enable_multi_header = True
,现在支持多级索引(多列标题)。
[实验性] 在v0.2
版本中,通过设置TATRFormatConfig.semantic_spanning_cells = True
,现在支持跨行跨列单元格。
在v0.0.4
版本中,现在支持旋转表格。
误检测参考文献、索引和大型列式文本。
稍微倾斜的表格。
非常感谢PubTables1M(和Table Transformer)的作者:Brandon Smock、Rohith Pesala和Robin Abraham,他们使gmft成为可能。图像->csv步骤基于TATR的inference.py代码,但为了便于使用,已经进行了重写和一些调整。
感谢Niels Rogge将TATR移植到huggingface并编写可视化代码。
查看比较。
Gmft高度专注于PDF表格。对于表格,另一个很好的选择是img2table,它是非深度学习的,并且获得了很好的结果。
Nougat在PDF表格提取和文档理解方面都表现出色。它输出完整的mathpix markdown(.mmd),包括latex公式、粗体/斜体和完全latex排版的表格。但强烈建议使用GPU。
对于一般文档理解,我推荐查看open-parse、unstructured、surya、deepdoctection和DocTR。Open-parse和unstructured在相同示例PDF的提取质量方面表现相当出色。
Open-parse允许提取辅助信息,如标题、段落等,这对RAG很有用。除了Table Transformer,open-parse还提供UniTable,这是一个更新的模型,在PubLayNet和FinTabNet等许多数据集上达到了SOTA结果。虽然gmft计划在未来支持UniTable,但UniTable要大得多(约1.5 GB)并且在CPU上运行速度慢得多(几乎慢90倍!)。因此,TATR仍然因其速度而受到青睐。此外,与table transformer相反,Unitable可能首先因错位的html标签而导致对齐失败。这可能会影响对齐至关重要的用例。
gmft以MIT许可证发布。
为遵守pymupdf的AGPL 3.0许可证,PyMuPDF支持在单独的存储库中提供。
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