想要在PDF文件中，解析獲取全部的標(biāo)題，是一件比較麻煩的事情。正是因?yàn)镻DF文件中的內(nèi)容可能是五花八門的格式（論文、財(cái)報(bào)、法律條文、圖書、報(bào)紙、等等）。

但是獲取標(biāo)題信息，又是一件非常重要的事情。標(biāo)題中往往蘊(yùn)含著非常多的概括性信息。本文將介紹一種較為準(zhǔn)確的提取標(biāo)題的方式。使用python組件+LLM。本文會(huì)給出調(diào)試后的可運(yùn)行代碼，以及prompt，還有運(yùn)行結(jié)果。

本文測(cè)試以一篇微軟的論文為例。論文地址：https://arxiv.org/pdf/2303.07678.pdf

一、技術(shù)選型

python組件使用 PyMuPDF，模型使用通義千問。

二、安裝使用 pdf解析工具 PyMuPDF

2.1 PyMuPDF安裝方式

pip install PyMuPDF

2.2 調(diào)試后的代碼

import fitz
 
def extract_titles_from_pdf(pdf_path, thres=1.1):
    doc = fitz.open(pdf_path)
    titles = []
 
    for page_num in range(len(doc)):
        page = doc.load_page(page_num)
        blocks = page.get_text("dict")["blocks"]
 
        # 獲取當(dāng)前頁(yè)的頁(yè)碼
        page_number = page_num + 1
 
        # 尋找每一頁(yè)可能的標(biāo)題
        page_titles = []
        for block in blocks:
            # 獲取文本塊的字體大小
            sizes = [span["size"] for line in block["lines"] for span in line["spans"]]
            avg_size = sum(sizes) / max(len(sizes), 1)
 
            # 判斷是否可能是標(biāo)題
            if avg_size > thres:
                text = " ".join([span["text"] for line in block["lines"] for span in line["spans"]])
                # 排除正文、表格、圖片和公式，只保留可能的標(biāo)題
                if not is_body_text(text) and not is_table(text) and not is_image(text) and not is_formula(text):
                    # 將標(biāo)題、頁(yè)碼添加到結(jié)果中
                    page_titles.append((text.strip(), page_number))
 
        # 將該頁(yè)的標(biāo)題添加到結(jié)果列表中
        titles += page_titles
 
    return titles
 
def is_body_text(text):
    # 根據(jù)文本的長(zhǎng)度和內(nèi)容等特征，判斷是否為正文
    # 這里可以根據(jù)具體的PDF文件的特點(diǎn)來定義規(guī)則
    # 以下只是一個(gè)示例，可能需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整
    return len(text) > 100 or text.endswith(".") or text.endswith("?") or text.endswith("!")
 
def is_table(text):
    # 根據(jù)文本的結(jié)構(gòu)和內(nèi)容特征，判斷是否為表格
    # 這里可以根據(jù)表格的特點(diǎn)來定義規(guī)則
    # 以下只是一個(gè)示例，可能需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整
    return "  " in text or "\t" in text or " | " in text
 
def is_image(text):
    # 根據(jù)文本的特征，判斷是否為圖像
    # 這里可以根據(jù)圖像的特點(diǎn)來定義規(guī)則
    # 以下只是一個(gè)示例，可能需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整
    return text.startswith("Image:") or text.startswith("Figure:")
 
def is_formula(text):
    # 根據(jù)文本的特征，判斷是否為公式
    # 這里可以根據(jù)公式的特點(diǎn)來定義規(guī)則
    # 以下只是一個(gè)示例，可能需要根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)整
    return text.startswith("Formula:") or text.startswith("Equation:")
 
 
# 指定要解析的 PDF 文件路徑
pdf_path = "D:\\angus\\工作文檔\\paper\\Rewrite\\微軟query擴(kuò)寫 Query2doc Query Expansion with Large Language Models-2303.07678.pdf"
 
 
 
# 調(diào)用函數(shù)提取標(biāo)題內(nèi)容
titles_with_page_numbers = extract_titles_from_pdf(pdf_path)
 
# 打印提取到的標(biāo)題內(nèi)容和對(duì)應(yīng)的頁(yè)碼
for i, (title, page_number) in enumerate(titles_with_page_numbers):
    print(f"Title {i + 1}: {title} (Page {page_number})")

2.3 輸出的效果

此時(shí)，輸出比較亂，還不能找到標(biāo)題，但是標(biāo)題已經(jīng)藏在了下邊的內(nèi)容中。接下來就是如何挖掘到真正的標(biāo)題。

Title 1: Query2doc: Query Expansion with Large Language Models (Page 1)
Title 2: Abstract (Page 1)
Title 3: 1 Introduction (Page 1)
Title 4: 2 Method (Page 2)
Title 5: Write a passage that answers the given query: (Page 2)
Title 6: LLM Prompts (Page 2)
Title 7: LLM Output (Page 2)
Title 8: Method Fine-tuning MS MARCO dev TREC DL 19 TREC DL 20 (Page 3)
Title 9: MRR@10 R@50 R@1k nDCG@10 nDCG@10 (Page 3)
Title 10: Sparse retrieval BM25 ? 18.4 58.5 85.7 51.2 ∗ 47.7 ∗ (Page 3)
Title 11: + query2doc ? 21.4 +3.0 65.3 +6.8 91.8 +6.1 66.2 +15.0 62.9 +15.2 (Page 3)
Title 12: BM25 + RM3 ? 15.8 56.7 86.4 52.2 47.4 docT5query ( Nogueira and Lin ) ? 27.7 75.6 94.7 64.2 - (Page 3)
Title 13: 3 Experiments (Page 3)
Title 14: 3.1 Setup (Page 3)
Title 15: 3.2 Main Results (Page 3)
Title 16: 4 Analysis (Page 3)
Title 17: DBpedia NFCorpus Scifact Trec-Covid Touche2020 (Page 4)
Title 18: BM25 31.3 32.5 66.5 65.6 36.7 + query2doc 37.0 +5.7 34.9 +2.4 68.6 +2.1 72.2 +6.6 39.8 +3.1 (Page 4)
Title 19: # params TREC 19 TREC 20 (Page 4)
Title 20: 1 10 30 50 100 (Page 4)
Title 21: % labeled data for fine-tuning (Page 4)
Title 22: 20 (Page 4)
Title 23: 22 (Page 4)
Title 24: 24 (Page 4)
Title 25: 26 (Page 4)
Title 26: 28 (Page 4)
Title 27: 30 (Page 4)
Title 28: 32 (Page 4)
Title 29: 34 (Page 4)
Title 30: 36 (Page 4)
Title 31: MRR on dev set (Page 4)
Title 32: 21.4 (Page 4)
Title 33: 27.3 (Page 4)
Title 34: 31.4 (Page 4)
Title 35: 32.8 (Page 4)
Title 36: 33.7 (Page 4)
Title 37: 22.7 (Page 4)
Title 38: 28.5 (Page 4)
Title 39: 32.1 (Page 4)
Title 40: 34.1 (Page 4)
Title 41: 35.1 (Page 4)
Title 42: DPR w/o query2doc DPR w/ query2doc (Page 4)
Title 43: TREC 19 TREC 20 (Page 4)
Title 44: BM25 + query2doc 66.2 62.9 w/ query only 51.2 47.7 w/ pseudo-doc only 48.7 44.5 (Page 4)
Title 45: 1 Refer to https://en.wikipedia.org/wiki/It’s_a_ Jungle_Out_There_(song) (Page 4)
Title 46: query who killed nicholas ii of russia (Page 5)
Title 47: query who sings monk theme song (Page 5)
Title 48: 5 Related Work (Page 5)
Title 49: 6 Conclusion (Page 5)
Title 50: Limitations (Page 6)
Title 51: LLM call Index search (Page 6)
Title 52: BM25 - 16ms + query2doc >2000ms 177ms (Page 6)
Title 53: References (Page 6)
Title 54: Vladimir Karpukhin, Barlas Oguz, Sewon Min, Patrick Lewis, Ledell Wu, Sergey Edunov, Danqi Chen, and (Page 6)
Title 55: A Implementation Details (Page 8)
Title 56: DPR w/ distillation (Page 8)
Title 57: For dense retrieval experiments in Table (Page 8)
Title 58: B Exploring Other Prompting Strategies (Page 8)
Title 59: DL 2019 DL 2020 (Page 8)
Title 60: Query2doc 69.2 64.5 + iterative prompt 68.6 64.8 (Page 8)
Title 61: Query: {{query}} (Page 8)
Title 62: # Begin of passage {{passage}} # End of passage (Page 8)
Title 63: query who sings hey good looking (Page 9)
Title 64: query trumbull marriott fax number (Page 9)
Title 65: query what is hra and hsa (Page 9)
Title 66: DL 2019 DL 2020 (Page 9)
Title 67: Average 64.8 60.9 Std dev. ± 1.14 ± 1.63 (Page 9)
Title 68: C Results Across Multiple Runs (Page 9)
Title 69: prompts (Page 10)
Title 70: Write a passage that answers the given query: (Page 10)

 三、使用LLM提取標(biāo)題

期初，我還想通過規(guī)則來挖掘到真正的標(biāo)題。實(shí)際上由于文件五花八門，我們很難通過一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的規(guī)則去適應(yīng)各種各樣的文件。花了一上午的時(shí)間，連一篇論文的標(biāo)題都沒能準(zhǔn)確的提取出來。更何況去適配千奇百怪的文件呢?最后效果不一定好，而且會(huì)把自己累死。

于是想到了LLM，嘗試用LLM來提煉上個(gè)步驟中的輸出。

這里使用的是阿里的通義千問。

3.1 prompt

以下是一個(gè)文件的內(nèi)容，請(qǐng)幫我分析提取真正的標(biāo)題。
要求：只需要根據(jù)內(nèi)容，判斷是否可以是標(biāo)題。不要額外生成任何內(nèi)容?。?br />內(nèi)容如下 ：
{Title 1: Query2doc: Query Expansion with Large Language Models (Page 1)
Title 2: Abstract (Page 1)
Title 3: 1 Introduction (Page 1)
Title 4: 2 Method (Page 2)
Title 5: Write a passage that answers the given query: (Page 2)
Title 6: LLM Prompts (Page 2)
Title 7: LLM Output (Page 2)
Title 8: Method Fine-tuning MS MARCO dev TREC DL 19 TREC DL 20 (Page 3)
Title 9: MRR@10 R@50 R@1k nDCG@10 nDCG@10 (Page 3)
Title 10: Sparse retrieval BM25 ? 18.4 58.5 85.7 51.2 ∗ 47.7 ∗ (Page 3)
Title 11: + query2doc ? 21.4 +3.0 65.3 +6.8 91.8 +6.1 66.2 +15.0 62.9 +15.2 (Page 3)
Title 12: BM25 + RM3 ? 15.8 56.7 86.4 52.2 47.4 docT5query ( Nogueira and Lin ) ? 27.7 75.6 94.7 64.2 - (Page 3)
Title 13: 3 Experiments (Page 3)
Title 14: 3.1 Setup (Page 3)
Title 15: 3.2 Main Results (Page 3)
Title 16: 4 Analysis (Page 3)
Title 17: DBpedia NFCorpus Scifact Trec-Covid Touche2020 (Page 4)
Title 18: BM25 31.3 32.5 66.5 65.6 36.7 + query2doc 37.0 +5.7 34.9 +2.4 68.6 +2.1 72.2 +6.6 39.8 +3.1 (Page 4)
Title 19: # params TREC 19 TREC 20 (Page 4)
Title 20: 1 10 30 50 100 (Page 4)
Title 21: % labeled data for fine-tuning (Page 4)
Title 22: 20 (Page 4)
Title 23: 22 (Page 4)
Title 24: 24 (Page 4)
Title 25: 26 (Page 4)
Title 26: 28 (Page 4)
Title 27: 30 (Page 4)
Title 28: 32 (Page 4)
Title 29: 34 (Page 4)
Title 30: 36 (Page 4)
Title 31: MRR on dev set (Page 4)
Title 32: 21.4 (Page 4)
Title 33: 27.3 (Page 4)
Title 34: 31.4 (Page 4)
Title 35: 32.8 (Page 4)
Title 36: 33.7 (Page 4)
Title 37: 22.7 (Page 4)
Title 38: 28.5 (Page 4)
Title 39: 32.1 (Page 4)
Title 40: 34.1 (Page 4)
Title 41: 35.1 (Page 4)
Title 42: DPR w/o query2doc DPR w/ query2doc (Page 4)
Title 43: TREC 19 TREC 20 (Page 4)
Title 44: BM25 + query2doc 66.2 62.9 w/ query only 51.2 47.7 w/ pseudo-doc only 48.7 44.5 (Page 4)
Title 45: 1 Refer to https://en.wikipedia.org/wiki/It’s_a_ Jungle_Out_There_(song) (Page 4)
Title 46: query who killed nicholas ii of russia (Page 5)
Title 47: query who sings monk theme song (Page 5)
Title 48: 5 Related Work (Page 5)
Title 49: 6 Conclusion (Page 5)
Title 50: Limitations (Page 6)
Title 51: LLM call Index search (Page 6)
Title 52: BM25 - 16ms + query2doc >2000ms 177ms (Page 6)
Title 53: References (Page 6)
Title 54: Vladimir Karpukhin, Barlas Oguz, Sewon Min, Patrick Lewis, Ledell Wu, Sergey Edunov, Danqi Chen, and (Page 6)
Title 55: A Implementation Details (Page 8)
Title 56: DPR w/ distillation (Page 8)
Title 57: For dense retrieval experiments in Table (Page 8)
Title 58: B Exploring Other Prompting Strategies (Page 8)
Title 59: DL 2019 DL 2020 (Page 8)
Title 60: Query2doc 69.2 64.5 + iterative prompt 68.6 64.8 (Page 8)
Title 61: Query: {{query}} (Page 8)
Title 62: # Begin of passage {{passage}} # End of passage (Page 8)
Title 63: query who sings hey good looking (Page 9)
Title 64: query trumbull marriott fax number (Page 9)
Title 65: query what is hra and hsa (Page 9)
Title 66: DL 2019 DL 2020 (Page 9)
Title 67: Average 64.8 60.9 Std dev. ± 1.14 ± 1.63 (Page 9)
Title 68: C Results Across Multiple Runs (Page 9)
Title 69: prompts (Page 10)
Title 70: Write a passage that answers the given query: (Page 10)}

3.2 LLM最后的輸出

基于內(nèi)容分析，真正的標(biāo)題可能包括但不限于以下幾項(xiàng)：
 
Title 1: Query2doc: Query Expansion with Large Language Models (Page 1)
Title 2: Abstract (Page 1)
Title 3: 1 Introduction (Page 1)
Title 4: 2 Method (Page 2)
Title 13: 3 Experiments (Page 3)
Title 16: 4 Analysis (Page 3)
Title 48: 5 Related Work (Page 5)
Title 49: 6 Conclusion (Page 5)
Title 50: Limitations (Page 6)
Title 53: References (Page 6)
Title 55: A Implementation Details (Page 8)
Title 56: DPR w/ distillation (Page 8)
Title 58: B Exploring Other Prompting Strategies (Page 8)
Title 68: C Results Across Multiple Runs (Page 9)
以上這些標(biāo)題通常在學(xué)術(shù)論文或其他類型的技術(shù)文檔中作為各個(gè)主要部分的標(biāo)題使用，它們標(biāo)識(shí)了文檔結(jié)構(gòu)的不同章節(jié)和內(nèi)容主題。其他帶有編號(hào)的行更多的是文檔內(nèi)的副標(biāo)題、子章節(jié)、表格標(biāo)題或具體的數(shù)據(jù)說明，而非一級(jí)或二級(jí)標(biāo)題。

四、結(jié)論

在經(jīng)過LLM以后，最終標(biāo)題提取的準(zhǔn)確率已經(jīng)非常高了！除了提取出來標(biāo)題，我們還獲取到了頁(yè)碼。此時(shí)還可以去PDF頁(yè)面導(dǎo)航了。

不管是什么樣格式的文件，我們都可以先解析，大致獲取標(biāo)題，可能不準(zhǔn)確。然后再過一次模型，即可獲取到準(zhǔn)確的標(biāo)題。

五、思考

當(dāng)涉及到版面分析時(shí)，可以使用文本塊的布局信息來判斷標(biāo)題。具體來說，可以根據(jù)文本塊的相對(duì)位置和字體大小等信息來識(shí)別可能的標(biāo)題。以下是一種可能的思路：

檢測(cè)文本塊的位置：首先，遍歷每一頁(yè)的文本塊，并獲取它們的位置信息。可以考慮使用文本塊的坐標(biāo)信息，例如左上角和右下角的坐標(biāo)。

檢測(cè)文本塊的字體大?。簩?duì)于每個(gè)文本塊，可以獲取其包含文本的字體大小。這將有助于識(shí)別較大的文本塊，通常標(biāo)題的字體大小較大。

根據(jù)位置和字體大小判斷標(biāo)題：結(jié)合文本塊的位置和字體大小信息，可以應(yīng)用一些啟發(fā)式規(guī)則來判斷哪些文本塊可能是標(biāo)題。例如，可以考慮位于頁(yè)面頂部且字體較大的文本塊，或者是與上一文本塊的垂直距離較遠(yuǎn)的文本塊。

合并相鄰文本塊：有時(shí)候，標(biāo)題可能被分割成多個(gè)文本塊。在識(shí)別可能的標(biāo)題后，可以嘗試將相鄰的文本塊合并成一個(gè)標(biāo)題。

去除重復(fù)和錯(cuò)誤的標(biāo)題：在提取了所有可能的標(biāo)題后，可以進(jìn)行一些后處理步驟，例如去除重復(fù)的標(biāo)題或者根據(jù)一些特定規(guī)則去除錯(cuò)誤的標(biāo)題。

綜上所述，通過結(jié)合文本塊的位置和字體大小信息，可以設(shè)計(jì)一種版面分析的方法來提取 PDF 文件中的標(biāo)題。這種方法可能會(huì)更加準(zhǔn)確和可靠，因?yàn)樗嗟乩昧宋谋镜牟季中畔ⅰ?/p>

以上就是Python實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確獲取PDF文件中的標(biāo)題的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Python獲取PDF文件標(biāo)題的資料請(qǐng)關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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