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Cómo Empezar a Crear tu Propio Conjunto de Datos para Modelos de Lenguaje Grande

por Alan, Jsrelinque, Cifra, Carlos Mantero  Blogs  IncubaWeb  Blogs  20.12.2024 00:45

En la actualidad, la extracción y procesamiento de datos de archivos PDF y otros formatos digitales se ha convertido en una tarea crucial en diversos sectores. Herramientas como pdfplumber, pypdf y pdfminer son fundamentales para facilitar la obtención de texto y datos tabulares de informes PDF, como se observa en la última publicación de Amazon sobre su archivo anual de 2023. Un sencillo código en Python utilizando pdfplumber permite extraer texto de la primera página de este informe, ofreciendo una solución eficaz para el análisis y manejo de grandes volúmenes de información.


Sin embargo, es relevante destacar que pdfplumber solo es efectivo para PDFs que contienen texto digital. Para informes que necesitan reconocimiento óptico de caracteres (OCR), como aquellos escaneados, se recomienda el uso de servicios como Amazon Textract, que optimizan el proceso de extracción.


Además, el trabajo con archivos generados en aplicaciones de Microsoft Office (como DOCX, PPTX y XLSX) además es común en las organizaciones. Existen bibliotecas de Python, como python-docx, que permiten extraer texto de documentos de Word de manera eficiente. Por ejemplo, mediante un breve script, es posible compilar todos los párrafos de un documento en una sola cadena de texto.
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Tags Lenguaje Grande, Empezar, Amazon
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