Apache Tika — это библиотека, которая используется для обнаружения типов документов и извлечения контента из различных форматов файлов.
Внутренне, Tika использует существующие различные анализаторы документов и методы обнаружения типов документов для обнаружения и извлечения данных.
Используя Tika, можно разработать универсальный детектор типов и экстрактор контента для извлечения как структурированного текста, так и метаданных из различных типов документов, таких как электронные таблицы, текстовые документы, изображения, PDF-файлы и даже мультимедийные форматы ввода в определенной степени.
Тика предоставляет единый универсальный API для анализа файлов разных форматов. Он использует существующие специализированные библиотеки синтаксического анализатора для каждого типа документа.
Все эти библиотеки синтаксического анализатора инкапсулированы в единый интерфейс, называемый интерфейсом Parser .
Согласно filext.com, существует от 15 до 51 тысяч типов контента, и это число растет день ото дня. Данные хранятся в различных форматах, таких как текстовые документы, электронные таблицы Excel, PDF-файлы, изображения и мультимедийные файлы. Поэтому приложения, такие как поисковые системы и системы управления контентом, нуждаются в дополнительной поддержке для простого извлечения данных из этих типов документов. Apache Tika служит этой цели, предоставляя универсальный API для поиска и извлечения данных из нескольких форматов файлов.
Приложения Apache Tika
Существуют различные приложения, которые используют Apache Tika. Здесь мы обсудим несколько важных приложений, которые сильно зависят от Apache Tika.
Поисковые системы
Тика широко используется при разработке поисковых систем для индексирования текстового содержимого цифровых документов.
Поисковые системы — это системы обработки информации, предназначенные для поиска информации и индексированных документов из Интернета.
Crawler является важным компонентом поисковой системы, которая сканирует через Интернет для извлечения документов, которые должны быть проиндексированы с использованием некоторой техники индексации. После этого искатель передает эти проиндексированные документы в компонент извлечения.
Обязанность компонента извлечения заключается в извлечении текста и метаданных из документа. Такой извлеченный контент и метаданные очень полезны для поисковой системы. Этот компонент извлечения содержит Tika.
Извлеченный контент затем передается в индексатор поисковой системы, которая использует его для создания поискового индекса. Помимо этого, поисковая система использует извлеченный контент и во многих других отношениях.
В области искусственного интеллекта существуют определенные инструменты для автоматического анализа документов на семантическом уровне и извлечения из них всех видов данных.
В таких приложениях документы классифицируются на основе видных терминов в извлеченном содержании документа.
Эти инструменты используют Tika для извлечения контента для анализа документов от простого текста до цифровых документов.
Некоторые организации управляют своими цифровыми активами, такими как фотографии, электронные книги, рисунки, музыка и видео, используя специальное приложение, известное как управление цифровыми активами (DAM).
Такие приложения используют детекторы типов документов и экстрактор метаданных для классификации различных документов.
Такие сайты, как Amazon, рекомендуют только что опубликованное содержимое своего сайта отдельным пользователям в соответствии с их интересами. Для этого эти веб-сайты следуют методам машинного обучения или используют веб-сайты социальных сетей, такие как Facebook, для получения необходимой информации, такой как лайки и интересы пользователей. Эта собранная информация будет в форме HTML-тегов или других форматов, которые требуют дальнейшего обнаружения и извлечения типов контента.
Для анализа содержимого документа у нас есть технологии, которые реализуют методы машинного обучения, такие как UIMA и Mahout . Эти технологии полезны при кластеризации и анализе данных в документах.
Apache Mahout — это фреймворк, который предоставляет алгоритмы ML на Apache Hadoop — платформе облачных вычислений. Mahout предоставляет архитектуру, следуя определенным методам кластеризации и фильтрации. Следуя этой архитектуре, программисты могут писать свои собственные алгоритмы ML для выработки рекомендаций, используя различные комбинации текста и метаданных. Чтобы предоставить входные данные для этих алгоритмов, последние версии Mahout используют Tika для извлечения текста и метаданных из двоичного содержимого.
Apache UIMA анализирует и обрабатывает различные языки программирования и создает аннотации UIMA. Внутренне он использует Tika Annotator для извлечения текста и метаданных документа.