titulo - extraer datos de un pdf con java

Cómo obtener texto en bruto desde un archivo pdf usando java

Question

Tengo algunos archivos pdf. Usando pdfbox los he convertido en texto y almacenado en archivos de texto. Ahora, desde los archivos de texto que quiero eliminar.

1. Hiperenlaces
2. Todos los personajes especiales
3. Líneas en blanco
4. encabezados de pie de página de archivos pdf
5. "1)", "2)", "a)", "balas", etc.

Quiero obtener texto válido línea por línea como este:

Proponemos OntoGain, un método para el aprendizaje de ontologías a partir de términos conceptuales de varias palabras extraídos de texto sin formato. OntoGain sigue un proceso de aprendizaje de ontología definido por distintas capas de procesamiento. Sobre la base de la extracción de términos simples, se forma una jerarquía de conceptos agrupando los conceptos extraídos. El término derivado taxonomía se enriquece entonces con relaciones no taxonómicas. Se han examinado varios métodos vanguardistas diferentes para implementar cada capa. OntoGain se basa en conceptos de términos de múltiples palabras, ya que los términos de múltiples palabras o compuestos están dotados de una semántica más sólida y distintiva que los términos de una sola palabra. Optamos por un método de agrupamiento jerárquico y un algoritmo de análisis de concepto formal (FCA) para construir el término taxonomía. Además, se aplica un algoritmo de regla de asociación para revelar relaciones no taxonómicas. También se implementa un método que intenta llevar a cabo el nivel de generalización más apropiado entre los conceptos de una relación. Para mostrar prueba de concepto, se implementa un prototipo de sistema. OntoGain permite la transformación de la ontología derivada en OWL utilizando Jena Semantic Web Frame-work1. OntoGain se aplica a dos fuentes de datos separadas: un corpus médico y de computadora, y sus resultados se comparan con resultados similares obtenidos por Text2Onto, un método de aprendizaje de vanguardia en ontología. El análisis de los resultados de 11.5 CCD1.1 indica que OntoGain funciona mejor que Text2Onto en términos de precisión, extrae conceptos más correctos y, al ser más selectivo, extrae conceptos menos pero más razonables.

¿Cómo puedo conseguir esto?

Answer 1

Extraer todas las palabras clave del archivo PDF en su máquina local o cadena codificada en Base64:

    import org.apache.commons.codec.binary.Base64;
    import org.apache.pdfbox.pdmodel.PDDocument;
    import org.apache.pdfbox.text.PDFTextStripper;

    import java.io.File;
    import java.io.FileInputStream;
    import java.io.FileNotFoundException;
    import java.io.IOException;
    import java.util.HashMap;
    import java.util.Map;

    public class WebPagePdfExtractor {

        public static void main(String arg[]) {
            WebPagePdfExtractor webPagePdfExtractor = new WebPagePdfExtractor();

            System.out.println("From file:   " + webPagePdfExtractor.processRecord(createByteArray()).get("text"));

            System.out.println("From string: " + webPagePdfExtractor.processRecord(getArrayFromBase64EncodedString()).get("text"));
        }

        public Map<String, Object> processRecord(byte[] byteArray) {
            Map<String, Object> map = new HashMap<>();
            try {
                PDFTextStripper stripper = new PDFTextStripper();
                stripper.setSortByPosition(false);
                stripper.setShouldSeparateByBeads(true);

                PDDocument document = PDDocument.load(byteArray);
                String text = stripper.getText(document);
                map.put("text", text.replaceAll("/n|/r|/t", " "));
            } catch (Exception exception) {
                exception.printStackTrace();
            }
            return map;
        }

        private static byte[] getArrayFromBase64EncodedString() {
            String encodedContent = "data:application/pdf;base64,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" +
                    "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" +
                    "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" +
                    "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" +
                    "MTMgMCBSIC9OIDMgL0FsdGVybmF0ZSAvRGV2aWNlUkdCIC9GaWx0ZXIgL0ZsYXRlRGVjb2RlID4+CnN0cmVhbQp4AYVVW4gbVRj+kznJCrvO09rVLaRDvXQpu0u2Fd2ltJpbk7RrGrLZ1RZBs5OTZMzsJM5M0gt9KoLii6u+SUG8vS0IgtJ6wdYH+1KpUFZ36yIoPrR4QSj0RbfxO5NkJllqm2XPfPP93/lv558ZooG1Qr2u+xWiJcM2c8mo8tzRY8rAOvnpIRqkURosqFY9ks3OEn5CK679v1s/kE8wVyfubO9Xb7kbLHJLJfLdB75WtNQl4BNEgbNq3bSJBobBTx+36wKLHIZNJAj8osDlNoaNhhfb+DVHk8/FoDkLLKuVQhF4BXh8sYcv9+B2DlDAT5Ib3NRURfQia9ZKms4dQ3u5h7lHeTe4pDdQs/PbgXXIqs4dxnUMtb9SLMQFngReUQuJOeBHgK81tYVMB9+u29Ec8GNE/p2N6nwEeDdwqmQenAeGH79ZaaS6+J1Tlfyz4LeB/8ZYzBzp7F1TrRh6STvB367wtOhviEhSN" +
                    "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" +
                    "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" +
                    "zIFsgMiAwIFIgXSA+PgplbmRvYmoKMTQgMCBvYmoKPDwgL1R5cGUgL0NhdGFsb2cgL1BhZ2VzIDMgMCBSID4+CmVuZG9iago5IDAgb2JqCjw8IC9UeXBlIC9Gb250IC9TdWJ0eXBlIC9UcnVlVHlwZSAvQmFzZUZvbnQgL0NOVFpYVStNZW5" +
                    "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" +
                    "L0l0YWxpY0FuZ2xlIDAgL0FzY2VudCA5MjggL0Rlc2NlbnQgLTIzNiAvQ2FwSGVpZ2h0IDcyOQovU3RlbVYgOTkgL1hIZWlnaHQgNTQ3…/ZfICj5JcLdi/ATmQZKogDPg0lIDBunI0ZGOB1OB/Lpyce1TbJqCpBThycVs3GyQPZSLKexbMGyFss8LF4sNb2lElu5HPlJ2439G1jKsbRh6cTyPNpx8I6AFxa8P+xD2E4e/G+5PqJ/8aDzERFvGBJR/WLkfwcM3kRCiZpokDMdxhn5MeD9Rn5MSm0mYUpLSF98J5HXaQgtpJvoDWGesEe4C4NgK3woWsQ88RgzszXsMM4WyALeIC5gO5B/FYk/pNxVCJGoZT8NYc8LIknrONeVQYznus51pYeZHCaXw+RYIJLAEogJfMEbVPrvv31S6icvTMlp1EQhO41cOuXb0EEkSYkmGaMXSzuIfhCKAA4Y/YScTs9ASizblWVyWB1UT4fwNfSp9+mgwLFd4oI3D++9++kuheYWpOnEeBhLJrv7kVg" +
                    "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" +
                    "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" +
                    "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" +
                    "JTPMvxBMSaYoSmQ+nHtDywiJbzyzTe7xcfDmR5vTBcyPsKv7yBPEyXopGDxCAHOoUoppRILPQiribnP/IqOjlLka3XEo5eIbu8bCTCqRmej6+99ib/lF6im3/13ItnD8OtF4LyxN+YxQq0iwTyqjsx0mwIFVUkLkZSWbX1dmiLORxlVBGTIWSC" +
                    "NNE0wTAxNnJCdIHTeHOcTzt1nM80dUbxARJ9r/0+T2BoAA0leOYPHXrlpnIwoYmg8NPdo9LFdJYupavSQ9JD09Xpmtzw3IjcyNyo3OjcmNzY3LhcWzVUi9WsWqpWVYdUh1arqzXecG+EN9Ib5Y32xnhjvXFem5POpPLJEh5Ff6LMf2vVqgwKOx" +
                    "IeHbu64vXswkn3v54zdkzOzp2Oubnjy6B7dMEZfqlnubDymyWVX/SsEFbeWCy3YknJ0NxCWddt/CFxKspCjmFZ7tgfY1ibvokegcNxGL9GKZGsUI5imYqJoV/8GMZcsm0pXJhNRtkbfuofdPmBA3IYu/rV+/Oa6I3VNatqa1fVrF7Xc1xSe4um" +
                    "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" +
                    "uIAowMDAwMDAzNzk2IDAwMDAwIG4gCjAwMDAwMDg2ODcgMDAwMDAgbiAKMDAwMDAwODcwOCAwMDAwMCBuIAowMDAwMDA4NzI3IDAwMDAwIG4gCjAwMDAwMDg3ODAgMDAwMDAgbiAKMDAwMDAwODc5OSAwMDAwMCBuIAowMDAwMDA4ODE4IDAwMDAwIG4gCjAwMDAwMDg4NDUgMDAwMDAgbiAKMDAwMDAwODg4NyAwMDAwMCBuIAowMDAwMDA4OTA2IDAwMDAwIG4gCnRyYWlsZXIKPDwgL1NpemUgMjYgL1Jvb3QgMTQgMCBSIC9JbmZvIDEgMCBSIC9JRCBbIDxkYjc4M2NhNDM2Mzg4YzI5ZDc5MDQ2NzY3NjUxNjE3OT4KPGRiNzgzY2E0MzYzODhjMjlkNzkwNDY3Njc2NTE2MTc5PiBdID4+CnN0YXJ0eHJlZgo5MTA0CiUlRU9GCg==";
            String content = encodedContent.substring("data:application/pdf;base64," .length());
            return Base64.decodeBase64(content);
        }

        public static byte[] createByteArray() {
            String pathToBinaryData = "/bla-bla/src/main/resources/small.pdf";

            File file = new File(pathToBinaryData);
            if (!file.exists()) {
                System.out.println(" could not be found in folder " + pathToBinaryData);
                return null;
            }

            FileInputStream fin = null;
            try {
                fin = new FileInputStream(file);
            } catch (FileNotFoundException e) {
                e.printStackTrace();
            }

            byte fileContent[] = new byte[(int) file.length()];

            try {
                fin.read(fileContent);
            } catch (IOException e) {
                e.printStackTrace();
            }

            return fileContent;
        }
    }

Answer 2

Puedes usar iText para hacer tales cosas

//iText imports

import com.itextpdf.text.pdf.PdfReader;
import com.itextpdf.text.pdf.parser.PdfTextExtractor;

por ejemplo:

try {     
    PdfReader reader = new PdfReader(INPUTFILE);
    int n = reader.getNumberOfPages(); 
    String str=PdfTextExtractor.getTextFromPage(reader, 2); //Extracting the content from a particular page.
    System.out.println(str);
    reader.close();
} catch (Exception e) {
    System.out.println(e);
}

otro

try {

    PdfReader reader = new PdfReader("c:/temp/test.pdf");
    System.out.println("This PDF has "+reader.getNumberOfPages()+" pages.");
    String page = PdfTextExtractor.getTextFromPage(reader, 2);
    System.out.println("Page Content:/n/n"+page+"/n/n");
    System.out.println("Is this document tampered: "+reader.isTampered());
    System.out.println("Is this document encrypted: "+reader.isEncrypted());
} catch (IOException e) {
    e.printStackTrace();
}

los ejemplos anteriores solo pueden extraer el texto, pero debe hacer algunos más para eliminar hipervínculos, viñetas, encabezados y números.

Answer 3

Usando pdfbox podemos lograr esto

Ejemplo:

public static void main(String args[]) {

    PDFParser parser = null;
    PDDocument pdDoc = null;
    COSDocument cosDoc = null;
    PDFTextStripper pdfStripper;

    String parsedText;
    String fileName = "E://Files//Small Files//PDF//JDBC.pdf";
    File file = new File(fileName);
    try {
        parser = new PDFParser(new FileInputStream(file));
        parser.parse();
        cosDoc = parser.getDocument();
        pdfStripper = new PDFTextStripper();
        pdDoc = new PDDocument(cosDoc);
        parsedText = pdfStripper.getText(pdDoc);
        System.out.println(parsedText.replaceAll("[^A-Za-z0-9. ]+", ""));
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
        try {
            if (cosDoc != null)
                cosDoc.close();
            if (pdDoc != null)
                pdDoc.close();
        } catch (Exception e1) {
            e.printStackTrace();
        }

    }
}

Answer 4

Hola podemos extraer los archivos pdf usando Apache Tika

El ejemplo es:

import java.io.IOException;
import java.io.InputStream;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import org.apache.http.HttpEntity;
import org.apache.http.HttpResponse;
import org.apache.http.client.methods.HttpGet;
import org.apache.http.impl.client.DefaultHttpClient;
import org.apache.tika.metadata.Metadata;
import org.apache.tika.metadata.TikaCoreProperties;
import org.apache.tika.parser.AutoDetectParser;
import org.apache.tika.parser.ParseContext;
import org.apache.tika.sax.BodyContentHandler;

public class WebPagePdfExtractor {

    public Map<String, Object> processRecord(String url) {
        DefaultHttpClient httpclient = new DefaultHttpClient();
        Map<String, Object> map = new HashMap<String, Object>();
        try {
            HttpGet httpGet = new HttpGet(url);
            HttpResponse response = httpclient.execute(httpGet);
            HttpEntity entity = response.getEntity();
            InputStream input = null;
            if (entity != null) {
                try {
                    input = entity.getContent();
                    BodyContentHandler handler = new BodyContentHandler();
                    Metadata metadata = new Metadata();
                    AutoDetectParser parser = new AutoDetectParser();
                    ParseContext parseContext = new ParseContext();
                    parser.parse(input, handler, metadata, parseContext);
                    map.put("text", handler.toString().replaceAll("/n|/r|/t", " "));
                    map.put("title", metadata.get(TikaCoreProperties.TITLE));
                    map.put("pageCount", metadata.get("xmpTPg:NPages"));
                    map.put("status_code", response.getStatusLine().getStatusCode() + "");
                } catch (Exception e) {
                    e.printStackTrace();
                } finally {
                    if (input != null) {
                        try {
                            input.close();
                        } catch (IOException e) {
                            e.printStackTrace();
                        }
                    }
                }
            }
        } catch (Exception exception) {
            exception.printStackTrace();
        }
        return map;
    }

    public static void main(String arg[]) {
        WebPagePdfExtractor webPagePdfExtractor = new WebPagePdfExtractor();
        Map<String, Object> extractedMap = webPagePdfExtractor.processRecord("http://math.about.com/library/q20.pdf");
        System.out.println(extractedMap.get("text"));
    }

}