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Portuguese Legal Document PDF Metadata Extractor

Portuguese Legal Document PDF Metadata Extractor

ローカル
github.com/geek2geeksファイル・ストレージ073 週間前に更新

Portuguese Legal Document PDF Metadata Extractor について

ポルトガル語の法律 PDF、特に ECLI 形式の文書から構造化メタデータを抽出する Python ツールです。単一ファイルとディレクトリの処理に対応し、正解データの有無に応じた検証と信頼度評価を行えます。

主な機能

  1. 01テーブル・座標による抽出
  2. 02ECLI とフィールドの検証
  3. 03正解データの有無に応じた信頼度評価
  4. 04ディレクトリの一括処理
  5. 05進捗表示付きコマンドライン

活用シーン

  1. 01ポルトガル語の法律 PDF からメタデータを抽出
  2. 02ECLI 文書をフォルダー単位で処理
  3. 03正解データと照合して抽出項目を検証

設定

ローカルサーバーの設定はどのクライアントでも共通です。コピーしてクライアントの MCP 設定ファイルに貼り付けてください。

インストール方法は未掲載です

このサーバーのパッケージやリモートエンドポイントはまだ取得できていません。プロジェクトの README の手順に従ってください。

リポジトリ

ツール

ツール一覧はまだ取得されていません

ローカルサーバーのツールはマシン上で起動して初めて取得できます。メンテナーはまだツール一覧を提供していません。

詳細

ポルトガル語法律文書 PDF メタデータ抽出ツール

欧州判例識別子(ECLI)形式の文書向けに特化して設計された、ポルトガル語の法律文書 PDF から構造化メタデータを抽出する堅牢な Python ツールです。

🚀 特長

  • 高精度:信頼度スコア 100%、完全一致率 96.84%
  • 本番環境対応:用途に応じて最適化された 2 種類の抽出ツール
  • 堅牢なエラー処理:包括的な検証とエラー復旧
  • 柔軟な信頼度スコアリング:正解データの有無を問わず動作
  • ユーザーフレンドリーなインターフェース:明確な進捗報告と詳細なフィードバック
  • フィールド分類:欠落しているフィールドと、正当に空のフィールドを区別

📁 プロジェクト構成

├── production_extractor.py    # Production-ready extractor with user-friendly interface
├── robust_extractor.py        # Core robust extraction engine
├── run_test1.py              # Test runner for batch processing
├── ground_truth/             # Ground truth data for validation
│   └── ground_truth.json
├── pdfs/                     # Input PDF documents
│   ├── test1/               # Test subset
│   └── *.pdf                # Legal documents
├── IMPROVEMENTS_SUMMARY.md   # Performance improvements documentation
└── README.md                # This file

🔧 インストール

前提条件
  • Python 3.8+
  • 必要なパッケージ:
pip install pdfplumber
セットアップ
  1. プロジェクトファイルをクローンまたはダウンロードします
  2. 依存関係をインストールします:
    pip install pdfplumber
    
  3. PDF ファイルが pdfs/ ディレクトリにあることを確認します

📖 使い方

本番用抽出ツールの基本的な使い方

PortugueseLegalPDFExtractor クラスは、ユーザーフレンドリーで本番環境に対応したインターフェースを提供します:

from production_extractor import PortugueseLegalPDFExtractor

# Initialize extractor with optional ground truth validation
extractor = PortugueseLegalPDFExtractor(
    ground_truth_path="ground_truth/ground_truth.json",  # Optional
    verbose=True  # Enable progress reporting
)

# Extract metadata from a single PDF
result = extractor.extract_metadata("pdfs/document.pdf")

# Process multiple PDFs in a directory
summary = extractor.extract_batch(
    pdf_directory="pdfs/",
    output_directory="results/"  # Optional - saves individual results
)
コマンドラインインターフェース

本番用抽出ツールには、フル機能の CLI が含まれています:

# Process single file
python production_extractor.py "pdfs/document.pdf" -o "results/"

# Process entire directory with ground truth validation
python production_extractor.py "pdfs/" -g "ground_truth/ground_truth.json" -o "results/"

# Quiet mode (suppress progress messages)
python production_extractor.py "pdfs/" -q

# Force single file processing
python production_extractor.py "pdfs/document.pdf" --single

📊 パフォーマンス指標

現在のパフォーマンス(改善後)
  • 全体の信頼度:100.0%
  • 完全一致率:96.84%(入力済みフィールド 158 件中 153 件)
  • 許容可能な一致率:100.0%
  • 処理速度:文書 1 件あたり約 2~3 秒
フィールド分類
  • データフィールド:実際の内容を含むフィールド 14 件
  • 空のフィールド:空であることが正しく識別されたフィールド 8 件
  • 一致タイプ:完全一致、大文字・小文字の違い、句読点の違い、部分一致

🎯 仕組み

パターン認識

この抽出ツールは、ポルトガル語の法律文書で発見された次のパターンを活用します:

  1. 固定された相対位置:フィールドは予測可能な位置に表示されます
  2. 同期するペア:左右の列のフィールドが同期します
  3. 予測可能な順序:文書全体で一貫したフィールド順序です
  4. 表構造:メタデータは構造化された表に整理されています
信頼度の計算

信頼度の計算モードは 2 種類あります:

  1. 正解データがある場合:既知の正しい値に対する精度ベースのスコアリング
  2. 正解データがない場合:抽出品質の指標を使用したヒューリスティックベースのスコアリング

🛠️ 開発

主なコンポーネント
PortugueseLegalPDFExtractor(production_extractor.py)

主な機能:

  • 2 種類の信頼度モード:精度ベース(正解データあり)と入力済みフィールドベース(正解データなし)
  • 複数の抽出方法:表ベース(主方式)と座標ベース(フォールバック)
  • 包括的な検証:フィールドの検証、ECLI の抽出、日付の書式設定
  • バッチ処理:詳細な概要とともにディレクトリ全体を処理
  • コマンドラインインターフェース:柔軟なオプションを備えたフル機能の CLI
  • 進捗報告:ユーザーフレンドリーなステータスメッセージとエラー処理

📈 最近の改善点

バージョン 2.0 の強化点
  1. 信頼度計算の修正:空のフィールドを適切に処理し、44.4% から 100.0% に改善
  2. フィールド分類の強化:欠落しているフィールドと、正当に空のフィールドを明確に区別
  3. フィールドごとの信頼度:抽出した各フィールドに個別の信頼度スコアを付与

詳しくは IMPROVEMENTS_SUMMARY.md をご覧ください。

📄 ライセンス

このプロジェクトは、教育および研究目的で現状のまま提供されています。

🔗 関連リソース


最終更新:2025年1月

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