TIKA - Übersicht

Was ist Apache Tika?

Apache Tika ist eine Bibliothek, die zur Erkennung von Dokumenttypen und zur Extraktion von Inhalten aus verschiedenen Dateiformaten verwendet wird.
Intern verwendet Tika vorhandene verschiedene Dokumentparser und Dokumenttyperkennungstechniken, um Daten zu erkennen und zu extrahieren.
Mit Tika kann ein universeller Typdetektor und Inhaltsextraktor entwickelt werden, um sowohl strukturierten Text als auch Metadaten aus verschiedenen Dokumenttypen wie Tabellenkalkulationen, Textdokumenten, Bildern, PDFs und bis zu einem gewissen Grad sogar Multimedia-Eingabeformaten zu extrahieren.
Tika bietet eine einzige generische API zum Parsen verschiedener Dateiformate. Es werden vorhandene spezialisierte Parser-Bibliotheken für jeden Dokumenttyp verwendet.
Alle diese Parser-Bibliotheken sind unter einer einzigen Schnittstelle namens "the" zusammengefasst Parser interface.

Warum Tika?

Laut filext.com gibt es etwa 15.000 bis 51.000 Inhaltstypen, und diese Zahl wächst von Tag zu Tag. Daten werden in verschiedenen Formaten wie Textdokumenten, Excel-Tabellen, PDFs, Bildern und Multimediadateien gespeichert, um nur einige zu nennen. Daher benötigen Anwendungen wie Suchmaschinen und Content-Management-Systeme zusätzliche Unterstützung für die einfache Extraktion von Daten aus diesen Dokumenttypen. Apache Tika dient diesem Zweck, indem es eine generische API zum Suchen und Extrahieren von Daten aus mehreren Dateiformaten bereitstellt.

Apache Tika-Anwendungen

Es gibt verschiedene Anwendungen, die Apache Tika verwenden. Hier werden wir einige wichtige Anwendungen diskutieren, die stark von Apache Tika abhängen.

Suchmaschinen

Tika wird häufig bei der Entwicklung von Suchmaschinen verwendet, um den Textinhalt digitaler Dokumente zu indizieren.

Suchmaschinen sind Informationsverarbeitungssysteme zum Suchen von Informationen und indizierten Dokumenten aus dem Web.
Crawler ist eine wichtige Komponente einer Suchmaschine, die durch das Web crawlt, um die Dokumente abzurufen, die mithilfe einer Indizierungstechnik indiziert werden sollen. Danach überträgt der Crawler diese indizierten Dokumente an eine Extraktionskomponente.
Die Aufgabe der Extraktionskomponente besteht darin, den Text und die Metadaten aus dem Dokument zu extrahieren. Solche extrahierten Inhalte und Metadaten sind für eine Suchmaschine sehr nützlich. Diese Extraktionskomponente enthält Tika.
Der extrahierte Inhalt wird dann an den Indexer der Suchmaschine übergeben, der ihn zum Erstellen eines Suchindex verwendet. Abgesehen davon verwendet die Suchmaschine den extrahierten Inhalt auch auf viele andere Arten.

Dokumentenanalyse

Auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz gibt es bestimmte Werkzeuge, um Dokumente automatisch auf semantischer Ebene zu analysieren und alle Arten von Daten daraus zu extrahieren.
In solchen Anwendungen werden die Dokumente anhand der im extrahierten Inhalt des Dokuments hervorgehobenen Begriffe klassifiziert.
Diese Tools verwenden Tika zur Extraktion von Inhalten, um Dokumente zu analysieren, die von Klartext bis zu digitalen Dokumenten reichen.

Digital Asset Management

Einige Unternehmen verwalten ihre digitalen Assets wie Fotos, E-Books, Zeichnungen, Musik und Videos mithilfe einer speziellen Anwendung, die als Digital Asset Management (DAM) bezeichnet wird.
Solche Anwendungen verwenden die Hilfe von Dokumenttypdetektoren und Metadatenextraktoren, um die verschiedenen Dokumente zu klassifizieren.

Inhaltsanalyse

Websites wie Amazon empfehlen neu veröffentlichten Inhalten ihrer Website einzelnen Benutzern entsprechend ihren Interessen. Dazu folgen diese Websitesmachine learning techniquesoder nutzen Sie die Hilfe von Social-Media-Websites wie Facebook, um die erforderlichen Informationen wie Vorlieben und Interessen der Benutzer zu extrahieren. Diese gesammelten Informationen werden in Form von HTML-Tags oder anderen Formaten vorliegen, die eine weitere Erkennung und Extraktion von Inhaltstypen erfordern.
Für die Inhaltsanalyse eines Dokuments verfügen wir über Technologien, die Techniken des maschinellen Lernens implementieren, wie z UIMA und Mahout. Diese Technologien sind nützlich beim Clustering und Analysieren der Daten in den Dokumenten.
Apache Mahoutist ein Framework, das ML-Algorithmen auf Apache Hadoop - einer Cloud-Computing-Plattform - bereitstellt. Mahout bietet eine Architektur, indem bestimmte Clustering- und Filtertechniken befolgt werden. Durch Befolgen dieser Architektur können Programmierer ihre eigenen ML-Algorithmen schreiben, um Empfehlungen zu erstellen, indem sie verschiedene Text- und Metadatenkombinationen verwenden. Um Eingaben für diese Algorithmen bereitzustellen, verwenden neuere Versionen von Mahout Tika, um Text und Metadaten aus binären Inhalten zu extrahieren.
Apache UIMAanalysiert und verarbeitet verschiedene Programmiersprachen und erstellt UIMA-Annotationen. Intern wird Tika Annotator zum Extrahieren von Dokumenttext und Metadaten verwendet.

Geschichte

Jahr	Entwicklung
2006	Die Idee von Tika wurde vor dem Lucene Project Management Committee projiziert.
2006	Das Konzept von Tika und seine Nützlichkeit im Jackrabbit-Projekt wurde diskutiert.
2007	Tika betrat den Apache-Inkubator.
2008	Die Versionen 0.1 und 0.2 wurden veröffentlicht und Tika wechselte vom Inkubator zum Lucene-Teilprojekt.
2009	Die Versionen 0.3, 0.4 und 0.5 wurden veröffentlicht.
2010	Die Versionen 0.6 und 0.7 wurden veröffentlicht und Tika stieg in das Apache-Projekt der obersten Ebene ein.
2011	Tika 1.0 wurde veröffentlicht und das Buch über Tika "Tika in Action" wurde ebenfalls im selben Jahr veröffentlicht.