

Extractous
紹介 :
ExtractousはRustで記述された非構造化データ抽出ツールで、複数の言語バインディングを提供します。PDF、Word、HTMLなど、様々なファイルタイプからのコンテンツとメタデータの抽出に特化しており、優れたパフォーマンスと低メモリ消費を実現しています。ネイティブコードで実行することで高速な処理速度と低メモリ使用を実現し、様々なファイル形式をサポート。Apache Tikaとtesseract-ocr技術を統合することで、幅広いファイルタイプを処理し、OCR認識も可能です。オープンソースであり、Apache 2.0ライセンスの下で商用利用も無料で可能です。大量の文書データを扱う企業や開発者にとって最適なツールです。
ターゲットユーザー :
大量の文書データを処理?分析する必要のある企業ユーザーや開発者、特に高性能、低メモリ消費、多言語サポートのデータ抽出ソリューションを求めるユーザーを対象としています。Extractousの高性能と使いやすさは、データサイエンティスト、アナリスト、開発者にとって理想的な選択肢となります。
使用シナリオ
企業はExtractousを使用して、顧客から提出されたPDFやWord文書から重要な情報を抽出し、データ入力と分析のプロセスを自動化します。
データサイエンティストはExtractousを使用して大量の非構造化テキストデータを処理し、機械学習モデルのトレーニングを行います。
開発者はExtractousをアプリケーションに統合して、文書コンテンツの抽出とOCR機能を提供し、ユーザーエクスペリエンスを向上させます。
製品特徴
高性能な非構造化データ抽出による速度と低メモリ消費の最適化
テキストとメタデータの抽出のための、シンプルで分かりやすいAPI
文書タイプの自動認識とそれに応じたコンテンツ抽出
PDF、Word、Excel、HTMLなど、様々なファイル形式のサポート
tesseract-ocr技術による画像やスキャン文書からのテキスト抽出
Rustで記述されたコアエンジン、Pythonバインディングを提供、将来的にはJavaScript/TypeScriptもサポート予定
ユーザーが迅速かつ効率的に使い始めるための、詳細なドキュメントとサンプル
Apache 2.0ライセンスに準拠した無料の商用利用
使用チュートリアル
1. Extractousライブラリのインストール。Pythonバインディングはpipでインストールできます: `pip install extractous`
2. Extractorクラスのインポート: `from extractous import Extractor`
3. Extractorインスタンスの作成と必要な設定(例:OCR言語)の設定: `extractor = Extractor().set_ocr_config(TesseractOcrConfig().set_language('eng'))`
4. Extractorを使用してファイルの内容を抽出: `result, metadata = extractor.extract_file_to_string('example.pdf')`
5. 抽出結果の表示または処理: `print(result)`
6. 抽出されたメタデータの確認: `print(metadata)`
7. OCRが必要な文書の場合、Tesseract-OCRがインストール済みで、正しい言語パックが設定されていることを確認してください。
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