Merge pull request #204 from Eralien/dev-clean_pdf

feat: clean pdf fitz text

crazy_functions/批量总结PDF文档.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 from predict import predict_no_ui
-from toolbox import CatchException, report_execption, write_results_to_file, predict_no_ui_but_counting_down
+from toolbox import CatchException, report_execption, write_results_to_file, predict_no_ui_but_counting_down, clean_text
 fast_debug = False
 
 
@@ -11,6 +11,7 @@ def 解析PDF(file_manifest, project_folder, top_p, temperature, chatbot, histor
             file_content = ""
             for page in doc:
                 file_content += page.get_text()
+            file_content = clean_text(file_content)
             print(file_content)
 
         prefix = "接下来请你逐文件分析下面的论文文件，概括其内容" if index==0 else ""
@@ -58,7 +59,7 @@ def 批量总结PDF文档(txt, top_p, temperature, chatbot, history, systemPromp
     # 基本信息：功能、贡献者
     chatbot.append([
         "函数插件功能？",
-        "批量总结PDF文档。函数插件贡献者: ValeriaWong"])
+        "批量总结PDF文档。函数插件贡献者: ValeriaWong，Eralien"])
     yield chatbot, history, '正常'
 
     # 尝试导入依赖，如果缺少依赖，则给出安装建议

toolbox.py

@@ -280,3 +280,59 @@ def clear_line_break(txt):
     txt = txt.replace('  ', ' ')
     txt = txt.replace('  ', ' ')
     return txt
+
+import re
+import unicodedata
+
+def is_paragraph_break(match):
+    """
+    根据给定的匹配结果来判断换行符是否表示段落分隔。
+    如果换行符前为句子结束标志（句号，感叹号，问号），且下一个字符为大写字母，则换行符更有可能表示段落分隔。
+    也可以根据之前的内容长度来判断段落是否已经足够长。
+    """
+    prev_char, next_char = match.groups()
+
+    # 句子结束标志
+    sentence_endings = ".!?"
+
+    # 设定一个最小段落长度阈值
+    min_paragraph_length = 140
+
+    if prev_char in sentence_endings and next_char.isupper() and len(match.string[:match.start(1)]) > min_paragraph_length:
+        return "\n\n" 
+    else:
+        return " "
+
+def normalize_text(text):
+    """
+    通过把连字（ligatures）等文本特殊符号转换为其基本形式来对文本进行归一化处理。
+    例如，将连字 "fi" 转换为 "f" 和 "i"。
+    """
+    # 对文本进行归一化处理，分解连字
+    normalized_text = unicodedata.normalize("NFKD", text)
+
+    # 替换其他特殊字符
+    cleaned_text = re.sub(r'[^\x00-\x7F]+', '', normalized_text)
+
+    return cleaned_text
+
+def clean_text(raw_text):
+    """
+    对从 PDF 提取出的原始文本进行清洗和格式化处理。
+    1. 对原始文本进行归一化处理。
+    2. 替换跨行的连词，例如 “Espe-\ncially” 转换为 “Especially”。
+    3. 根据 heuristic 规则判断换行符是否是段落分隔，并相应地进行替换。
+    """
+    # 对文本进行归一化处理
+    normalized_text = normalize_text(raw_text)
+
+    # 替换跨行的连词
+    text = re.sub(r'(\w+-\n\w+)', lambda m: m.group(1).replace('-\n', ''), normalized_text)
+
+    # 根据前后相邻字符的特点，找到原文本中的换行符
+    newlines = re.compile(r'(\S)\n(\S)')
+
+    # 根据 heuristic 规则，用空格或段落分隔符替换原换行符
+    final_text = re.sub(newlines, lambda m: m.group(1) + is_paragraph_break(m) + m.group(2), text)
+
+    return final_text.strip()