Analizza il documento utilizzando le API Python
Estrai testo o immagini da Microsoft Word, presentazioni PowerPoint e file PDF utilizzando Aspose.Total for Python via .NET.
L’analisi dei documenti comporta l’estrazione di informazioni strutturate da testo o file non strutturati. Questo processo è fondamentale per varie applicazioni, come l’elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il recupero delle informazioni, il data mining e altro ancora. L’approccio specifico all’analisi dei documenti dipende dal tipo di documenti e dall’output desiderato.
La scelta del metodo di analisi dipende dai requisiti specifici del tuo progetto e dalla natura dei documenti con cui stai lavorando. Spesso può essere necessaria una combinazione di tecniche e strumenti per l’analisi completa dei documenti.
Motivi principali dell'analisi dei documenti
- Estrazione delle informazioni
- Analisi e approfondimenti dei dati
- Ricercabilità
- Integrazione di automazione e flusso di lavoro
- Sistemi di gestione dei contenuti (CMS)
- Apprendimento automatico ed elaborazione del linguaggio naturale (PNL)
- Collaborazione e revisione dei documenti
- Flussi di lavoro personalizzati e integrazione
- Conformità e audit
Analizza i documenti di Microsoft Office
L’analisi delle presentazioni Microsoft Word e PowerPoint è un passaggio fondamentale per sfruttare le informazioni contenute in questi documenti per vari scopi, che vanno dall’analisi e automazione alla conformità e collaborazione.
L’estrazione del testo utilizzando
Aspose.Total for Python via .NET
offre un modo potente ed efficiente per analizzare documenti e
presentazioni
senza la necessità di scrivere codice da zero:
Codice Python: analizza il documento di Microsoft Word
| def extract_content(startNode : aw.Node, endNode : aw.Node, isInclusive : bool): | |
| verify_parameter_nodes(startNode, endNode) | |
| nodes = [] | |
| if (endNode.node_type == aw.NodeType.COMMENT_RANGE_END and isInclusive) : | |
| node = find_next_node(aw.NodeType.COMMENT, endNode.next_sibling) | |
| if (node != None) : | |
| endNode = node | |
| originalStartNode = startNode | |
| originalEndNode = endNode | |
| startNode = get_ancestor_in_body(startNode) | |
| endNode = get_ancestor_in_body(endNode) | |
| isExtracting = True | |
| isStartingNode = True | |
| currNode = startNode | |
| while (isExtracting) : | |
| cloneNode = currNode.clone(True) | |
| isEndingNode = currNode == endNode | |
| if (isStartingNode or isEndingNode) : | |
| if (isEndingNode) : | |
| process_marker(cloneNode, nodes, originalEndNode, currNode, isInclusive, False, not isStartingNode, False) | |
| isExtracting = False | |
| if (isStartingNode) : | |
| process_marker(cloneNode, nodes, originalStartNode, currNode, isInclusive, True, True, False) | |
| isStartingNode = False | |
| else : | |
| nodes.append(cloneNode) | |
| if (currNode.next_sibling == None and isExtracting) : | |
| nextSection = currNode.get_ancestor(aw.NodeType.SECTION).next_sibling.as_section() | |
| currNode = nextSection.body.first_child | |
| else : | |
| currNode = currNode.next_sibling | |
| if (isInclusive and originalEndNode == endNode and not originalEndNode.is_composite) : | |
| include_next_paragraph(endNode, nodes) | |
| return nodes |