TIKA - Обзор

Что такое Апач Тика?

Apache Tika - это библиотека, которая используется для определения типа документа и извлечения содержимого из файлов различных форматов.
Внутри Tika использует существующие различные парсеры документов и методы определения 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 в определенной степени мультимедийные входные форматы.
Tika предоставляет единый общий API для анализа файлов разных форматов. Он использует существующие специализированные библиотеки парсеров для каждого типа документа.
Все эти библиотеки синтаксического анализатора заключены в единый интерфейс, называемый Parser interface.

Почему Тика?

По данным filext.com, существует от 15 000 до 51 000 типов контента, и это число растет с каждым днем. Данные хранятся в различных форматах, таких как текстовые документы, электронные таблицы Excel, PDF-файлы, изображения и мультимедийные файлы, и это лишь некоторые из них. Следовательно, такие приложения, 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 общий API для поиска и извлечения данных из файлов различных форматов.

Приложения Apache Tika

Существуют различные приложения, использующие Apache Tika. Здесь мы обсудим несколько известных приложений, которые сильно зависят от Apache Tika.

Поисковые системы

Tika широко используется при разработке поисковых систем для индексации текстового содержимого цифровых документов.

Поисковые системы - это системы обработки информации, предназначенные для поиска информации и индексированных документов в Интернете.
Сканер - важный компонент поисковой системы, которая просматривает Интернет для получения документов, которые должны быть проиндексированы, с использованием некоторой техники индексирования. После этого искатель передает эти проиндексированные документы компоненту извлечения.
Обязанность компонента извлечения - извлечь текст и метаданные из документа. Такой извлеченный контент и метаданные очень полезны для поисковой системы. Этот компонент экстракции содержит Тика.
Затем извлеченный контент передается в индексатор поисковой системы, которая использует его для построения поискового индекса. Помимо этого, поисковая система использует извлеченный контент и многими другими способами.

Анализ документов

В области искусственного интеллекта есть определенные инструменты для автоматического анализа документов на семантическом уровне и извлечения из них всех видов данных.
В таких приложениях документы классифицируются на основе основных терминов в извлеченном содержании документа.
Эти инструменты используют Tika для извлечения контента для анализа документов, от простого текста до цифровых документов.

Управление цифровыми активами

Некоторые организации управляют своими цифровыми активами, такими как фотографии, электронные книги, рисунки, музыка и видео, с помощью специального приложения, известного как управление цифровыми активами (DAM).
Такие приложения используют детекторы типов документов и экстракторы метаданных для классификации различных документов.

Анализ содержания

Такие сайты, как Amazon, рекомендуют недавно выпущенное содержимое своего сайта отдельным пользователям в соответствии с их интересами. Для этого эти веб-сайты следуютmachine learning techniques, или воспользуйтесь помощью веб-сайтов социальных сетей, таких как Facebook, для извлечения необходимой информации, такой как симпатии и интересы пользователей. Эта собранная информация будет в форме тегов html или других форматов, которые требуют дальнейшего определения и извлечения типа контента.
Для контент-анализа документа у нас есть технологии, реализующие методы машинного обучения, такие как UIMA и Mahout. Эти технологии полезны для кластеризации и анализа данных в документах.
Apache Mahout- это платформа, которая предоставляет алгоритмы машинного обучения на Apache Hadoop - платформе облачных вычислений. Mahout предоставляет архитектуру, следуя определенным методам кластеризации и фильтрации. Следуя этой архитектуре, программисты могут писать свои собственные алгоритмы машинного обучения 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 UIMAанализирует и обрабатывает различные языки программирования и создает аннотации UIMA. Внутри он использует Tika Annotator для извлечения текста и метаданных документа.

История

Год	Развитие
2006 г.	Идея Tika была представлена Комитету по управлению проектами Lucene.
2006 г.	Обсуждалась концепция Tika и ее полезность в проекте Jackrabbit.
2007 г.	Тика вошла в инкубатор Apache.
2008 г.	Были выпущены версии 0.1 и 0.2, и Тика перешла из инкубатора в подпроект Lucene.
2009 г.	Выпущены версии 0.3, 0.4 и 0.5.
2010 г.	Были выпущены версии 0.6 и 0.7, и Тика перешла на проект верхнего уровня Apache.
2011 г.	В том же году была выпущена Tika 1.0 и книга о Tika «Tika in Action».