TIKA - Panoramica

Cos'è Apache Tika?

  • Apache Tika è una libreria utilizzata per il rilevamento del tipo di documento e l'estrazione di contenuto da vari formati di file.

  • Internamente, Tika utilizza vari parser di documenti esistenti e tecniche di rilevamento del tipo di documento per rilevare ed estrarre i dati.

  • Utilizzando Tika, è possibile sviluppare un rilevatore di tipo universale e un estrattore di contenuto per estrarre sia testo strutturato che metadati da diversi tipi di documenti come fogli di calcolo, documenti di testo, immagini, PDF e persino formati di input multimediali in una certa misura.

  • Tika fornisce un'unica API generica per analizzare diversi formati di file. Utilizza librerie parser specializzate esistenti per ogni tipo di documento.

  • Tutte queste librerie di parser sono incapsulate in un'unica interfaccia chiamata Parser interface.

Perché Tika?

Secondo filext.com, ci sono da 15.000 a 51.000 tipi di contenuto e questo numero cresce di giorno in giorno. I dati vengono archiviati in vari formati come documenti di testo, fogli di calcolo Excel, PDF, immagini e file multimediali, solo per citarne alcuni. Pertanto, applicazioni come motori di ricerca e sistemi di gestione dei contenuti richiedono un supporto aggiuntivo per una facile estrazione dei dati da questi tipi di documenti. Apache Tika serve a questo scopo fornendo un'API generica per individuare ed estrarre dati da più formati di file.

Applicazioni Apache Tika

Esistono varie applicazioni che utilizzano Apache Tika. Qui discuteremo alcune importanti applicazioni che dipendono fortemente da Apache Tika.

Motori di ricerca

Tika è ampiamente utilizzato durante lo sviluppo di motori di ricerca per indicizzare i contenuti testuali dei documenti digitali.

  • I motori di ricerca sono sistemi di elaborazione delle informazioni progettati per cercare informazioni e documenti indicizzati dal Web.

  • Il crawler è un componente importante di un motore di ricerca che esegue la scansione del Web per recuperare i documenti che devono essere indicizzati utilizzando alcune tecniche di indicizzazione. Successivamente, il crawler trasferisce questi documenti indicizzati a un componente di estrazione.

  • Il compito del componente di estrazione è quello di estrarre il testo ei metadati dal documento. Tali contenuti e metadati estratti sono molto utili per un motore di ricerca. Questo componente di estrazione contiene Tika.

  • Il contenuto estratto viene quindi passato all'indicizzatore del motore di ricerca che lo utilizza per creare un indice di ricerca. Oltre a questo, il motore di ricerca utilizza il contenuto estratto anche in molti altri modi.

Analisi dei documenti

  • Nel campo dell'intelligenza artificiale, ci sono alcuni strumenti per analizzare automaticamente i documenti a livello semantico ed estrarne tutti i tipi di dati.

  • In tali applicazioni, i documenti sono classificati in base ai termini in evidenza nel contenuto estratto del documento.

  • Questi strumenti fanno uso di Tika per l'estrazione di contenuti per analizzare documenti che variano dal testo normale ai documenti digitali.

Gestione delle risorse digitali

  • Alcune organizzazioni gestiscono le proprie risorse digitali come fotografie, ebook, disegni, musica e video utilizzando un'applicazione speciale nota come digital asset management (DAM).

  • Tali applicazioni utilizzano i rilevatori del tipo di documento e l'estrattore di metadati per classificare i vari documenti.

Analisi del contenuto

  • Siti web come Amazon consigliano i contenuti appena rilasciati del loro sito web ai singoli utenti in base ai loro interessi. Per fare ciò, seguono questi siti webmachine learning techniqueso utilizza i siti web di social media come Facebook per estrarre le informazioni richieste come i Mi piace e gli interessi degli utenti. Queste informazioni raccolte saranno sotto forma di tag html o altri formati che richiedono un ulteriore rilevamento ed estrazione del tipo di contenuto.

  • Per l'analisi del contenuto di un documento, disponiamo di tecnologie che implementano tecniche di apprendimento automatico come UIMA e Mahout. Queste tecnologie sono utili per raggruppare e analizzare i dati nei documenti.

  • Apache Mahoutè un framework che fornisce algoritmi ML su Apache Hadoop, una piattaforma di cloud computing. Mahout fornisce un'architettura seguendo alcune tecniche di clustering e filtraggio. Seguendo questa architettura, i programmatori possono scrivere i propri algoritmi ML per produrre raccomandazioni prendendo varie combinazioni di testo e metadati. Per fornire input a questi algoritmi, le versioni recenti di Mahout utilizzano Tika per estrarre testo e metadati dal contenuto binario.

  • Apache UIMAanalizza ed elabora vari linguaggi di programmazione e produce annotazioni UIMA. Internamente utilizza Tika Annotator per estrarre il testo del documento e i metadati.

Storia

Anno Sviluppo
2006 L'idea di Tika è stata proiettata davanti al comitato di gestione del progetto Lucene.
2006 È stato discusso il concetto di Tika e la sua utilità nel progetto Jackrabbit.
2007 Tika è entrata nell'incubatrice Apache.
2008 Le versioni 0.1 e 0.2 sono state rilasciate e Tika è passata dall'incubatore al sottoprogetto Lucene.
2009 Sono state rilasciate le versioni 0.3, 0.4 e 0.5.
2010 Sono state rilasciate le versioni 0.6 e 0.7 e Tika è passata al progetto Apache di primo livello.
2011 Tika 1.0 è stato rilasciato e il libro su Tika "Tika in Action" è stato rilasciato nello stesso anno.