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pdf-miner
Commit 6f58eeab authored by drunkpig's avatar drunkpig
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<div id="top">
<div align="center" xmlns="http://www.w3.org/1999/html">
<!-- logo -->
<p align="center">
<img src="docs/images/MinerU-logo.png" width="160px" style="vertical-align:middle;">
<img src="docs/images/MinerU-logo.png" width="300px" style="vertical-align:middle;">
</p>
</div>
<div align="center">
<!-- icon -->
[![stars](https://img.shields.io/github/stars/opendatalab/MinerU.svg)](https://github.com/opendatalab/MinerU)
[![forks](https://img.shields.io/github/forks/opendatalab/MinerU.svg)](https://github.com/opendatalab/MinerU)
......@@ -14,289 +15,382 @@
[![Downloads](https://static.pepy.tech/badge/magic-pdf/month)](https://pepy.tech/project/magic-pdf)
<a href="https://trendshift.io/repositories/11174" target="_blank"><img src="https://trendshift.io/api/badge/repositories/11174" alt="opendatalab%2FMinerU | Trendshift" style="width: 250px; height: 55px;" width="250" height="55"/></a>
[English](README.md) | [简体中文](README_zh-CN.md) | [日本語](README_ja-JP.md)
<!-- language -->
</div>
[English](README.md) | [简体中文](README_zh-CN.md)
<!-- hot link -->
<div align="center">
<p align="center">
<a href="https://github.com/opendatalab/MinerU">MinerU: 端到端的PDF解析工具（基于PDF-Extract-Kit）支持PDF转Markdown</a>🚀🚀🚀<br>
<a href="https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit">PDF-Extract-Kit: 高质量PDF解析工具箱</a>🔥🔥🔥
</p>
<!-- join us -->
<p align="center">
👋 join us on <a href="https://discord.gg/gPxmVeGC" target="_blank">Discord</a> and <a href="https://cdn.vansin.top/internlm/mineru.jpg" target="_blank">WeChat</a>
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</p>
</div>
# MinerU
## 简介
MinerU 是一款一站式、开源、高质量的数据提取工具，主要包含以下功能:
- [Magic-PDF](#Magic-PDF) PDF文档提取
- [Magic-Doc](#Magic-Doc) 网页与电子书提取
# Magic-PDF
## 简介
</div>
Magic-PDF 是一款将 PDF 转化为 markdown 格式的工具。支持转换本地文档或者位于支持S3协议对象存储上的文件。
# 更新记录
- 2024/08/09 0.7.0b1发布，简化安装步骤提升易用性，加入表格识别功能
- 2024/08/01 0.6.2b1发布，优化了依赖冲突问题和安装文档
- 2024/07/05 首次开源
<!-- TABLE OF CONTENT -->
<details open="open">
<summary><h2 style="display: inline-block">文档目录</h2></summary>
<ol>
<li>
<a href="#mineru">MinerU</a>
<ul>
<li><a href="#项目简介">项目简介</a></li>
<li><a href="#主要功能">主要功能</a></li>
<li><a href="#快速开始">快速开始</a>
<ul>
<li><a href="#在线体验">在线体验</a></li>
<li><a href="#使用CPU快速体验">使用CPU快速体验</a></li>
<li><a href="#使用GPU">使用GPU</a></li>
</ul>
</li>
<li><a href="#使用">使用方式</a>
<ul>
<li><a href="#命令行">命令行</a></li>
<li><a href="#api">API</a></li>
<li><a href="#二次开发">二次开发</a></li>
</ul>
</li>
</ul>
</li>
<li><a href="#todo">TODO</a></li>
<li><a href="#known-issues">Known Issues</a></li>
<li><a href="#faq">FAQ</a></li>
<li><a href="#all-thanks-to-our-contributors">Contributors</a></li>
<li><a href="#license-information">License Information</a></li>
<li><a href="#acknowledgments">Acknowledgements</a></li>
<li><a href="#citation">Citation</a></li>
<li><a href="#star-history">Star History</a></li>
<li><a href="#magic-doc">magic-doc快速提取PPT/DOC/PDF</a></li>
<li><a href="#magic-html">magic-html提取混合网页内容</a></li>
<li><a href="#links">Links</a></li>
</ol>
</details>
主要功能包含
# MinerU
- 支持多种前端模型输入
- 删除页眉、页脚、脚注、页码等元素
- 符合人类阅读顺序的排版格式
- 保留原文档的结构和格式，包括标题、段落、列表等
- 提取图像和表格并在markdown中展示
- 将公式转换成latex
- 乱码PDF自动识别并转换
- 支持cpu和gpu环境
- 支持windows/linux/mac平台
## 项目简介
MinerU是一款将PDF转化为机器可读格式的工具（如markdown、json），可以很方便地抽取为任意格式。
MinerU诞生于[书生-浦语](https://github.com/InternLM/InternLM)的预训练过程中，我们将会集中精力解决科技文献中的符号转化问题，希望在大模型时代为科技发展做出贡献。
相比国内外知名商用产品MinerU还很年轻，如果遇到问题或者结果不及预期请到[issue](https://github.com/opendatalab/MinerU/issues)提交问题，同时**附上相关PDF**。
https://github.com/user-attachments/assets/4bea02c9-6d54-4cd6-97ed-dff14340982c
## 主要功能
- 删除页眉、页脚、脚注、页码等元素，保持语义连贯
- 对多栏输出符合人类阅读顺序的文本
- 保留原文档的结构，包括标题、段落、列表等
- 提取图像、图片标题、表格、表格标题
- 自动识别文档中的公式并将公式转换成latex
- 自动识别文档中的表格并将表格转换成latex
- 乱码PDF自动检测并启用OCR
- 支持CPU和GPU环境
- 支持windows/linux/mac平台
## 项目全景
![项目全景图](docs/images/project_panorama_zh_cn.png)
## 流程图
![流程图](docs/images/flowchart_zh_cn.png)
### 子模块仓库
- [PDF-Extract-Kit](https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit)
- 高质量的PDF内容提取工具包
## 上手指南
### 配置要求
python >= 3.9
## 快速开始
如果遇到任何安装问题，请先查询 <a href="#faq">FAQ</a> </br>
如果遇到解析效果不及预期，参考 <a href="#known-issues">Known Issues</a></br>
有3种不同方式可以体验MinerU的效果：
- [在线体验(无需任何安装)](#在线体验)
- [使用CPU快速体验（Windows，Linux，Mac）](#使用cpu快速体验)
- [Linux/Windows + CUDA](#使用gpu)
**⚠️安装前必看——软硬件环境支持说明**
为了确保项目的稳定性和可靠性，我们在开发过程中仅对特定的软硬件环境进行优化和测试。这样当用户在推荐的系统配置上部署和运行项目时，能够获得最佳的性能表现和最少的兼容性问题。
通过集中资源和精力于主线环境，我们团队能够更高效地解决潜在的BUG，及时开发新功能。
在非主线环境中，由于硬件、软件配置的多样性，以及第三方依赖项的兼容性问题，我们无法100%保证项目的完全可用性。因此，对于希望在非推荐环境中使用本项目的用户，我们建议先仔细阅读文档以及FAQ，大多数问题已经在FAQ中有对应的解决方案，除此之外我们鼓励社区反馈问题，以便我们能够逐步扩大支持范围。
<table>
<tr>
<td colspan="3" rowspan="2">操作系统</td>
</tr>
<tr>
<td>Ubuntu 22.04 LTS</td>
<td>Windows 10 / 11</td>
<td>macOS 11+</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="3">CPU</td>
<td>x86_64</td>
<td>x86_64</td>
<td>x86_64 / arm64</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="3">内存</td>
<td colspan="3">大于等于16GB，推荐32G以上</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="3">python版本</td>
<td colspan="3">3.10</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="3">Nvidia Driver 版本</td>
<td>latest(专有驱动)</td>
<td>latest</td>
<td>None</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="3">CUDA环境</td>
<td>自动安装[12.1(pytorch)+11.8(paddle)]</td>
<td>11.8(手动安装)+cuDNN v8.7.0(手动安装)</td>
<td>None</td>
</tr>
<tr>
<td rowspan="2">GPU硬件支持列表</td>
<td colspan="2">最低要求 8G+显存</td>
<td colspan="2">3060ti/3070/3080/3080ti/4060/4070/4070ti<br>
8G显存仅可开启lavout和公式识别加速</td>
<td rowspan="2">None</td>
</tr>
<tr>
<td colspan="2">推荐配置 16G+显存</td>
<td colspan="2">3090/3090ti/4070tisuper/4080/4090<br>
16G及以上可以同时开启layout，公式识别和ocr加速</td>
</tr>
</table>
### 在线体验
[在线体验点击这里](https://opendatalab.com/OpenSourceTools/Extractor/PDF)
### 使用CPU快速体验
#### 1. 安装magic-pdf
最新版本国内镜像源同步可能会有延迟，请耐心等待
推荐使用虚拟环境，以避免可能发生的依赖冲突，venv和conda均可使用。
例如：
```bash
conda create -n MinerU python=3.10
conda activate MinerU
```
开发基于python 3.10，如果在其他版本python出现问题请切换至3.10。
### 安装配置
#### 1. 安装Magic-PDF
**1.安装依赖**
完整功能包依赖detectron2，该库需要编译安装，如需自行编译，请参考 https://github.com/facebookresearch/detectron2/issues/5114
或是直接使用我们预编译的whl包：
> ❗️预编译版本仅支持64位系统(windows/linux/macOS)+pyton 3.10平台；不支持任何32位系统和非mac的arm平台，如系统不支持请自行编译安装。
```bash
pip install detectron2 --extra-index-url https://wheels.myhloli.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
pip install magic-pdf[full]==0.7.0b1 --extra-index-url https://wheels.myhloli.com -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
**2.使用pip安装完整功能包**
> 受pypi限制，pip安装的完整功能包仅支持cpu推理，建议只用于快速测试解析能力。
>
> 如需在生产环境使用CUDA/MPS加速请参考[使用CUDA或MPS加速推理](#4-使用CUDA或MPS加速推理)
```bash
pip install magic-pdf[full]==0.6.2b1 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
> ❗️❗️❗️
> 我们预发布了0.6.2beta版本，该版本解决了很多issue中提出的问题，同时提高了安装成功率。但是该版本未经过完整的QA测试，不代表最终正式发布的质量水平。如果你遇到任何问题，请通过提交issue的方式及时向我们反馈，或者回退到使用0.6.1版本。
> ```bash
> pip install magic-pdf[full-cpu]==0.6.1
> ```
#### 2. 下载模型权重文件
详细参考 [如何下载模型文件](docs/how_to_download_models_zh_cn.md)
> ❗️模型下载后请务必检查模型文件是否下载完整
>
> 请检查目录下的模型文件大小与网页上描述是否一致，如果可以的话，最好通过sha256校验模型是否下载完整
#### 3. 拷贝配置文件并进行配置
在仓库根目录可以获得 [magic-pdf.template.json](magic-pdf.template.json) 配置模版文件
> ❗️务必执行以下命令将配置文件拷贝到【用户目录】下，否则程序将无法运行
>
> windows的用户目录为 "C:\Users\用户名", linux用户目录为 "/home/用户名", macOS用户目录为 "/Users/用户名"
> windows的用户目录为 "C:\\Users\\用户名", linux用户目录为 "/home/用户名", macOS用户目录为 "/Users/用户名"
```bash
cp magic-pdf.template.json ~/magic-pdf.json
```
在用户目录中找到magic-pdf.json文件并配置"models-dir"为[2. 下载模型权重文件](#2-下载模型权重文件)中下载的模型权重文件所在目录
> ❗️务必正确配置模型权重文件所在目录的【绝对路径】，否则会因为找不到模型文件而导致程序无法运行
>
> windows系统中此路径应包含盘符，且需把路径中所有的"\"替换为"/",否则会因为转义原因导致json文件语法错误。
> windows系统中此路径应包含盘符，且需把路径中所有的`"\"`替换为`"/"`,否则会因为转义原因导致json文件语法错误。
>
> 例如：模型放在D盘根目录的models目录，则model-dir的值应为"D:/models"
```json
{
"models-dir": "/tmp/models"
}
```
#### 4. 使用CUDA或MPS加速推理
如您有可用的Nvidia显卡或在使用Apple Silicon的Mac，可以使用CUDA或MPS进行加速
##### CUDA
需要根据自己的CUDA版本安装对应的pytorch版本
以下是对应CUDA 11.8版本的安装命令，更多信息请参考 https://pytorch.org/get-started/locally/
```bash
pip install --force-reinstall torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
```
> ❗️务必在命令中指定以下版本
> ```bash
> torch==2.3.1 torchvision==0.18.1
> ```
> 这是我们支持的最高版本，如果不指定版本会自动安装更高版本导致程序无法运行
同时需要修改【用户目录】中配置文件magic-pdf.json中"device-mode"的值
```json
{
"device-mode":"cuda"
}
```
> 例如：模型放在D盘根目录的models目录，则model-dir的值应为"D:/models"
##### MPS
使用macOS(M系列芯片设备)可以使用MPS进行推理加速
需要修改配置文件magic-pdf.json中"device-mode"的值
```json
{
"device-mode":"mps"
// other config
"models-dir": "D:/models",
"table-config": {
"is_table_recog_enable": false, // 表格识别功能默认是关闭的，如果需要修改此处的值
"max_time": 400
}
}
```
### 使用GPU
### 使用说明
如果您的设备支持CUDA，且满足主线环境中的显卡要求，则可以使用GPU加速，请根据自己的系统选择适合的教程：
#### 1. 通过命令行使用
- [Ubuntu22.04LTS + GPU](docs/README_Ubuntu_CUDA_Acceleration_zh_CN.md)
- [Windows10/11 + GPU](docs/README_Windows_CUDA_Acceleration_zh_CN.md)
- 使用Docker快速部署
> Docker 需设备gpu显存大于等于16GB，默认开启所有加速功能
```bash
wget https://github.com/opendatalab/MinerU/raw/master/Dockerfile
docker build -t mineru:0.7.0b1 .
docker run --rm -it --gpus=all mineru:0.7.0b1 /bin/bash
magic-pdf --help
```
###### 直接使用
```bash
magic-pdf pdf-command --pdf "pdf_path" --inside_model true
```
程序运行完成后，你可以在"/tmp/magic-pdf"目录下看到生成的markdown文件，markdown目录中可以找到对应的xxx_model.json文件
如果您有意对后处理pipeline进行二次开发，可以使用命令
```bash
magic-pdf pdf-command --pdf "pdf_path" --model "model_json_path"
```
这样就不需要重跑模型数据，调试起来更方便
## 使用
###### 更多用法
### 命令行
```bash
magic-pdf --help
Usage: magic-pdf [OPTIONS]
Options:
-v, --version display the version and exit
-p, --path PATH local pdf filepath or directory [required]
-o, --output-dir TEXT output local directory
-m, --method [ocr|txt|auto] the method for parsing pdf.
ocr: using ocr technique to extract information from pdf,
txt: suitable for the text-based pdf only and outperform ocr,
auto: automatically choose the best method for parsing pdf
from ocr and txt.
without method specified, auto will be used by default.
--help Show this message and exit.
## show version
magic-pdf -v
## command line example
magic-pdf -p {some_pdf} -o {some_output_dir} -m auto
```
其中 `{some_pdf}` 可以是单个pdf文件，也可以是一个包含多个pdf文件的目录。
运行完命令后输出的结果会保存在`{some_output_dir}`目录下, 输出的文件列表如下
```text
├── some_pdf.md # markdown 文件
├── images # 存放图片目录
├── some_pdf_layout.pdf # layout 绘图
├── some_pdf_middle.json # minerU 中间处理结果
├── some_pdf_model.json # 模型推理结果
├── some_pdf_origin.pdf # 原 pdf 文件
└── some_pdf_spans.pdf # 最小粒度的bbox位置信息绘图
```
#### 2. 通过接口调用
更多有关输出文件的信息，请参考[输出文件说明](docs/output_file_zh_cn.md)
### API
处理本地磁盘上的文件
###### 本地使用
```python
image_writer = DiskReaderWriter(local_image_dir)
image_dir = str(os.path.basename(local_image_dir))
jso_useful_key = {"_pdf_type": "", "model_list": model_json}
jso_useful_key = {"_pdf_type": "", "model_list": []}
pipe = UNIPipe(pdf_bytes, jso_useful_key, image_writer)
pipe.pipe_classify()
pipe.pipe_analyze()
pipe.pipe_parse()
md_content = pipe.pipe_mk_markdown(image_dir, drop_mode="none")
```
###### 在对象存储上使用
处理对象存储上的文件
```python
s3pdf_cli = S3ReaderWriter(pdf_ak, pdf_sk, pdf_endpoint)
image_dir = "s3://img_bucket/"
s3image_cli = S3ReaderWriter(img_ak, img_sk, img_endpoint, parent_path=image_dir)
pdf_bytes = s3pdf_cli.read(s3_pdf_path, mode=s3pdf_cli.MODE_BIN)
jso_useful_key = {"_pdf_type": "", "model_list": model_json}
jso_useful_key = {"_pdf_type": "", "model_list": []}
pipe = UNIPipe(pdf_bytes, jso_useful_key, s3image_cli)
pipe.pipe_classify()
pipe.pipe_analyze()
pipe.pipe_parse()
md_content = pipe.pipe_mk_markdown(image_dir, drop_mode="none")
```
详细实现可参考 [demo.py](demo/demo.py)
### 常见问题处理解答
详细实现可参考
参考 [FAQ](docs/FAQ_zh_cn.md)
- [demo.py 最简单的处理方式](demo/demo.py)
- [magic_pdf_parse_main.py 能够更清晰看到处理流程](demo/magic_pdf_parse_main.py)
### 二次开发
# Magic-Doc
TODO
# TODO
## 简介
- [ ] 基于语义的阅读顺序
- [ ] 正文中列表识别
- [ ] 正文中代码块识别
- [ ] 目录识别
- [x] 表格识别
- [ ] [化学式识别](docs/chemical_knowledge_introduction/introduction.pdf)
- [ ] 几何图形识别
Magic-Doc 是一款支持将网页或多格式电子书转换为 markdown 格式的工具。
# Known Issues
主要功能包含
- 阅读顺序基于规则的分割，在一些情况下会乱序
- 不支持竖排文字
- 列表、代码块、目录在layout模型里还没有支持
- 漫画书、艺术图册、小学教材、习题尚不能很好解析
- 在一些公式密集的PDF上强制启用OCR效果会更好
- 如果您要处理包含大量公式的pdf,强烈建议开启OCR功能。使用pymuPDF提取文字的时候会出现文本行互相重叠的情况导致公式插入位置不准确。
- **表格识别**目前处于测试阶段，识别速度较慢，识别准确度有待提升。以下是我们在Ubuntu 22.04 LTS + Intel(R) Xeon(R) Platinum 8352V CPU @ 2.10GHz + NVIDIA GeForce RTX 4090环境下的一些性能测试结果，可供参考。
- Web网页提取
- 跨模态精准解析图文、表格、公式信息
| 表格大小 | 解析耗时 |
| ------------ | -------- |
| 6\*5 55kb | 37s |
| 16\*12 284kb | 3m18s |
| 44\*7 559kb | 4m12s |
- 电子书文献提取
- 支持 epub，mobi等多格式文献，文本图片全适配
# FAQ
- 语言类型鉴定
- 支持176种语言的准确识别
https://github.com/opendatalab/MinerU/assets/11393164/a5a650e9-f4c0-463e-acc3-960967f1a1ca
[常见问题](docs/FAQ_zh_cn.md)
<<<<<<< HEAD
=======
[FAQ](docs/FAQ_en_us.md)
>>>>>>> 7f0fe20004af7416db886f4b75c116bcc1c986b4
[FAQ](docs/FAQ_en_us.md)
https://github.com/opendatalab/MinerU/assets/11393164/0f4a6fe9-6cca-4113-9fdc-a537749d764d
https://github.com/opendatalab/MinerU/assets/11393164/20438a02-ce6c-4af8-9dde-d722a4e825b2
## 项目仓库
- [Magic-Doc](https://github.com/InternLM/magic-doc)
优秀的网页与电子书提取工具
## 感谢我们的贡献者
# All Thanks To Our Contributors
<a href="https://github.com/opendatalab/MinerU/graphs/contributors">
<img src="https://contrib.rocks/image?repo=opendatalab/MinerU" />
</a>
## 版权说明
# License Information
[LICENSE.md](LICENSE.md)
本项目目前采用PyMuPDF以实现高级功能，但因其遵循AGPL协议，可能对某些使用场景构成限制。未来版本迭代中，我们计划探索并替换为许可条款更为宽松的PDF处理库，以提升用户友好度及灵活性。
# Acknowledgments
## 致谢
- [PDF-Extract-Kit](https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit)
- [StructEqTable](https://github.com/UniModal4Reasoning/StructEqTable-Deploy)
- [PaddleOCR](https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR)
- [PyMuPDF](https://github.com/pymupdf/PyMuPDF)
- [fast-langdetect](https://github.com/LlmKira/fast-langdetect)
- [pdfminer.six](https://github.com/pdfminer/pdfminer.six)
# 引用
# Citation
```bibtex
@article{he2024opendatalab,
title={Opendatalab: Empowering general artificial intelligence with open datasets},
author={He, Conghui and Li, Wei and Jin, Zhenjiang and Xu, Chao and Wang, Bin and Lin, Dahua},
journal={arXiv preprint arXiv:2407.13773},
year={2024}
}
@misc{2024mineru,
title={MinerU: A One-stop, Open-source, High-quality Data Extraction Tool},
author={MinerU Contributors},
......@@ -305,7 +399,6 @@ https://github.com/opendatalab/MinerU/assets/11393164/20438a02-ce6c-4af8-9dde-d7
}
```
# Star History
<a>
......@@ -316,7 +409,16 @@ https://github.com/opendatalab/MinerU/assets/11393164/20438a02-ce6c-4af8-9dde-d7
</picture>
</a>
## 友情链接
- [LabelU (轻量级多模态标注工具)](https://github.com/opendatalab/labelU)
- [LabelLLM (开源LLM对话标注平台)](https://github.com/opendatalab/LabelLLM)
- [PDF-Extract-Kit (用于高质量PDF内容提取的综合工具包)](https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit))
# Magic-doc
[Magic-Doc](https://github.com/InternLM/magic-doc) Fast speed ppt/pptx/doc/docx/pdf extraction tool
# Magic-html
[Magic-HTML](https://github.com/opendatalab/magic-html) Mixed web page extraction tool
# Links
- [LabelU (A Lightweight Multi-modal Data Annotation Tool)](https://github.com/opendatalab/labelU)
- [LabelLLM (An Open-source LLM Dialogue Annotation Platform)](https://github.com/opendatalab/LabelLLM)
- [PDF-Extract-Kit (A Comprehensive Toolkit for High-Quality PDF Content Extraction)](https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit)
docs/download_models.py 0 → 100644
View file @ 6f58eeab
# use modelscope sdk download models
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('opendatalab/PDF-Extract-Kit')
print(f"model dir is: {model_dir}/models")
docs/how_to_download_models_en.md
View file @ 6f58eeab
......@@ -9,7 +9,7 @@ git lfs install
To download the `PDF-Extract-Kit` model from Hugging Face, use the following command:
```bash
git lfs clone https://huggingface.co/wanderkid/PDF-Extract-Kit
git lfs clone https://huggingface.co/opendatalab/PDF-Extract-Kit
```
Ensure that Git LFS is enabled during the clone to properly download all large files.
......
docs/how_to_download_models_zh_cn.md
View file @ 6f58eeab
......@@ -13,7 +13,7 @@
```bash
git lfs install # 安装 Git 大文件存储插件 (Git LFS)
git lfs clone https://huggingface.co/wanderkid/PDF-Extract-Kit # 从 Hugging Face 下载 PDF-Extract-Kit 模型
git lfs clone https://huggingface.co/opendatalab/PDF-Extract-Kit # 从 Hugging Face 下载 PDF-Extract-Kit 模型
```
......@@ -28,7 +28,7 @@ ModelScope 支持SDK或模型下载，任选一个即可。
```bash
git lfs install
git lfs clone https://www.modelscope.cn/wanderkid/PDF-Extract-Kit.git
git lfs clone https://www.modelscope.cn/opendatalab/PDF-Extract-Kit.git
```
### 2）利用SDK下载
......@@ -41,7 +41,7 @@ pip install modelscope
```python
# 使用modelscope sdk下载模型
from modelscope import snapshot_download
model_dir = snapshot_download('wanderkid/PDF-Extract-Kit')
model_dir = snapshot_download('opendatalab/PDF-Extract-Kit')
print(f"模型文件下载路径为：{model_dir}/models")
```
......
magic_pdf/para/para_split_v2.py
View file @ 6f58eeab
......@@ -100,7 +100,7 @@ def __detect_list_lines(lines, new_layout_bboxes, lang):
if lang != 'en':
return lines, None
else:
total_lines = len(lines)
line_fea_encode = []
"""
......@@ -114,6 +114,9 @@ def __detect_list_lines(lines, new_layout_bboxes, lang):
x_map_tag_dict, min_x_tag = cluster_line_x(lines)
for l in lines:
span_text = __get_span_text(l['spans'][0])
if not span_text:
line_fea_encode.append(0)
continue
first_char = span_text[0]
layout = __find_layout_bbox_by_line(l['bbox'], new_layout_bboxes)
if not layout:
......
signatures/version1/cla.json
View file @ 6f58eeab
......@@ -31,6 +31,22 @@
"created_at": "2024-08-13T12:23:16Z",
"repoId": 765083837,
"pullRequestNo": 418
},
{
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