Система извлечения данных из научных документов

Установка

Чтобы начать работу, после клонирования репозитория нужно установить необходимые зависимости (используемые версии python 3.10-3.12, cuda 12.8 => в requirements ставится torch+cu128)

pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

Скачать MinerU для локального запуска можно по ссылке, разместить ее в папке model, туда же потребуется скачать GLiNER-PII для извлеченения авторов.

Работа с системой

mineru_compact.py -- содержит в себе необходимые функции для инференса модели, возвращает content_list

extractor.py -- содержит класс ArticleExtractor, который реализуют основную логику извлечения данных

demo.py -- пример работы (см. ниже):

import os
import torch

from extractor import ArticleExtractor
from mineru_compact import parse_doc

# данные заполнены для примера
path_to_file = 'articles/demo1.pdf'  # путь к pdf-файлу (статье)
output_dir = 'output/' # директория для сохранения результатов
path_to_model = 'model/MinerU2.5-2509-1.2B' # путь к локально установленной модели
backend = 'hybrid-auto-engine' # [hybrid-auto-engine, pipeline, vlm-auto-engine]
ner_path = 'nvidia/gliner-pii' # path to gliner-pii (ner) for author`s extraction [default: 'nvidia/gliner-pii' from hf]
ner_device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' # for ner model
print(f'Device: {ner_device}')
ner_batch_size = 16

file_name, _ext = os.path.splitext(os.path.basename(path_to_file))
content_list = parse_doc([path_to_file], output_dir, backend=backend, model_path=path_to_model)

extractor = ArticleExtractor(ner_path = ner_path, device = ner_device, ner_batch_size = ner_batch_size)
extractor.extract_from_article(content_list, output_dir, file_name) # извлечение данных из документа и создание структуры
extractor.dump_to_json(output_dir) # сохранение результатов в формате json

Для извлечения данных необходимо запустить demo.py (со всеми аргументами можно ознакомиться с помощью --help):

python demo.py -i path_to_file.pdf -o output_dir/

Выходной файл имеет следующую структуру (output/demo1.json):

{
	title : str,
	authors: [
		{
			name: str,
			affiliations: str,
			orcid: str
		}
	],
	abstract : str,
	keywords : [str,],
	language: str,
	sections: [ # содержание статьи, разбитое по секциям (главам)
		{
			title : str,
			text : str,
			type : str (enum.Enum),
			page_start : int,
			page_end : int
		},
	],
	references: [ 
		{
			id : int,
			text : str,
			authors : [str,],
			year : int,
			page_end : int
		},
	],
	figures: [
		{
			id : str,
			type : str,
			caption : [str,],
			img_path : [str,],
			page : int
		},
	],
	tables: [
		{
			id : str,
			type : str,
			caption : [str,],
			table_body : str,
			img_path : str,
			page : int
		}
	]
}