TIKA - Descripción general

¿Qué es Apache Tika?

  • Apache Tika es una biblioteca que se utiliza para la detección de tipos de documentos y la extracción de contenido de varios formatos de archivo.

  • Internamente, Tika utiliza varios analizadores de documentos y técnicas de detección de tipos de documentos existentes para detectar y extraer datos.

  • Con Tika, se puede desarrollar un detector de tipo universal y un extractor de contenido para extraer tanto texto estructurado como metadatos de diferentes tipos de documentos, como hojas de cálculo, documentos de texto, imágenes, PDF e incluso formatos de entrada multimedia hasta cierto punto.

  • Tika proporciona una única API genérica para analizar diferentes formatos de archivo. Utiliza bibliotecas de analizadores especializados existentes para cada tipo de documento.

  • Todas estas bibliotecas de analizadores se encapsulan en una única interfaz llamada Parser interface.

¿Por qué Tika?

Según filext.com, hay entre 15.000 y 51.000 tipos de contenido, y este número crece día a día. Los datos se almacenan en varios formatos, como documentos de texto, hojas de cálculo de Excel, archivos PDF, imágenes y archivos multimedia, por nombrar algunos. Por lo tanto, las aplicaciones como los motores de búsqueda y los sistemas de administración de contenido necesitan soporte adicional para una fácil extracción de datos de estos tipos de documentos. Apache Tika cumple este propósito al proporcionar una API genérica para localizar y extraer datos de múltiples formatos de archivo.

Aplicaciones de Apache Tika

Hay varias aplicaciones que hacen uso de Apache Tika. Aquí discutiremos algunas aplicaciones importantes que dependen en gran medida de Apache Tika.

Los motores de búsqueda

Tika se usa ampliamente en el desarrollo de motores de búsqueda para indexar el contenido de texto de documentos digitales.

  • Los motores de búsqueda son sistemas de procesamiento de información diseñados para buscar información y documentos indexados de la Web.

  • El rastreador es un componente importante de un motor de búsqueda que rastrea la Web para buscar los documentos que se van a indexar mediante alguna técnica de indexación. A partir de entonces, el rastreador transfiere estos documentos indexados a un componente de extracción.

  • El deber del componente de extracción es extraer el texto y los metadatos del documento. Este contenido y metadatos extraídos son muy útiles para un motor de búsqueda. Este componente de extracción contiene Tika.

  • El contenido extraído luego se pasa al indexador del motor de búsqueda que lo usa para construir un índice de búsqueda. Aparte de esto, el motor de búsqueda también utiliza el contenido extraído de muchas otras formas.

Análisis de documentos

  • En el campo de la inteligencia artificial, existen determinadas herramientas para analizar documentos de forma automática a nivel semántico y extraer de ellos todo tipo de datos.

  • En tales aplicaciones, los documentos se clasifican según los términos destacados en el contenido extraído del documento.

  • Estas herramientas hacen uso de Tika para la extracción de contenido para analizar documentos que varían desde texto sin formato hasta documentos digitales.

Gestión de activos digitales

  • Algunas organizaciones administran sus activos digitales, como fotografías, libros electrónicos, dibujos, música y videos mediante una aplicación especial conocida como gestión de activos digitales (DAM).

  • Estas aplicaciones necesitan la ayuda de detectores de tipo de documento y extractor de metadatos para clasificar los diversos documentos.

Análisis de contenido

  • Los sitios web como Amazon recomiendan los contenidos recién lanzados de su sitio web a usuarios individuales de acuerdo con sus intereses. Para hacerlo, estos sitios web siguenmachine learning techniques, o tomar la ayuda de sitios web de redes sociales como Facebook para extraer la información requerida, como gustos e intereses de los usuarios. Esta información recopilada estará en forma de etiquetas html u otros formatos que requieran una mayor detección y extracción del tipo de contenido.

  • Para el análisis de contenido de un documento, contamos con tecnologías que implementan técnicas de aprendizaje automático como UIMA y Mahout. Estas tecnologías son útiles para agrupar y analizar los datos de los documentos.

  • Apache Mahoutes un marco que proporciona algoritmos ML en Apache Hadoop, una plataforma de computación en la nube. Mahout proporciona una arquitectura siguiendo ciertas técnicas de agrupamiento y filtrado. Siguiendo esta arquitectura, los programadores pueden escribir sus propios algoritmos ML para producir recomendaciones tomando varias combinaciones de texto y metadatos. Para proporcionar entradas a estos algoritmos, las versiones recientes de Mahout utilizan Tika para extraer texto y metadatos del contenido binario.

  • Apache UIMAanaliza y procesa varios lenguajes de programación y produce anotaciones UIMA. Internamente, utiliza Tika Annotator para extraer el texto y los metadatos del documento.

Historia

Año Desarrollo
2006 La idea de Tika se proyectó ante el Comité de Gestión del Proyecto Lucene.
2006 Se discutió el concepto de Tika y su utilidad en el proyecto Jackrabbit.
2007 Tika entró en la incubadora Apache.
2008 Se lanzaron las versiones 0.1 y 0.2 y Tika se graduó de la incubadora al subproyecto Lucene.
2009 Se lanzaron las versiones 0.3, 0.4 y 0.5.
2010 Se lanzaron las versiones 0.6 y 0.7 y Tika se graduó en el proyecto Apache de nivel superior.
2011 Tika 1.0 fue lanzado y el libro sobre Tika "Tika en acción" también fue lanzado en el mismo año.