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Python
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import os
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import re
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import unicodedata
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from pypdf import PdfReader
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try:
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import pytesseract
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from pdf2image import convert_from_path
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from PIL import Image
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TESSERACT_PATH = r'C:\Users\User\AppData\Local\Programs\Tesseract-OCR\tesseract.exe'
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POPPLER_PATH = r'D:\이태훈\00크롬다운로드\poppler-25.12.0\Library\bin'
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pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = TESSERACT_PATH
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OCR_AVAILABLE = True
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except ImportError:
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OCR_AVAILABLE = False
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def analyze_file_content(filename: str):
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file_path = os.path.join("sample", filename)
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if not os.path.exists(file_path):
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return {"error": "File not found"}
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log_steps = []
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# Layer 1: 제목 분석 (Quick)
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log_steps.append("1. 레이어: 파일 제목(Title) 스캔 중...")
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title_text = filename.lower().replace(" ", "")
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# Layer 2: 텍스트 추출 (Fast)
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log_steps.append("2. 레이어: PDF 텍스트 엔진(Extraction) 가동...")
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text_content = ""
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try:
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if filename.lower().endswith(".pdf"):
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reader = PdfReader(file_path)
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for page in reader.pages[:5]: # 전체가 아닌 핵심 페이지 위주
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page_txt = page.extract_text()
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if page_txt: text_content += page_txt + "\n"
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text_content = unicodedata.normalize('NFC', text_content)
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log_steps.append(f" - 텍스트 데이터 확보 완료 ({len(text_content)}자)")
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except:
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log_steps.append(" - 텍스트 추출 실패")
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# Layer 3: OCR 정밀 분석 (Deep)
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log_steps.append("3. 레이어: OCR 이미지 스캔(Vision) 강제 실행...")
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ocr_content = ""
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if OCR_AVAILABLE and os.path.exists(TESSERACT_PATH):
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try:
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# 상징적인 첫 페이지 위주 OCR (성능과 정확도 타협)
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images = convert_from_path(file_path, first_page=1, last_page=2, poppler_path=POPPLER_PATH)
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for i, img in enumerate(images):
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page_ocr = pytesseract.image_to_string(img, lang='kor+eng')
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ocr_content += unicodedata.normalize('NFC', page_ocr) + "\n"
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log_steps.append(f" - OCR 스캔 완료 ({len(ocr_content)}자)")
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except Exception as e:
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log_steps.append(f" - OCR 오류: {str(e)[:20]}")
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# 3중 레이어 데이터 통합
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full_pool = (title_text + " | " + text_content + " | " + ocr_content).lower().replace(" ", "").replace("\n", "")
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# 분석 초기화
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result = {
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"suggested_path": "분석실패",
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"confidence": "Low",
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"log_steps": log_steps,
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"raw_text": f"--- TITLE ---\n{filename}\n\n--- TEXT ---\n{text_content[:1000]}\n\n--- OCR ---\n{ocr_content[:1000]}",
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"reason": "학습된 키워드 일치 항목 없음"
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}
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# 최종 추천 로직 (합의 알고리즘)
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is_eocheon = any(k in full_pool for k in ["어천", "공주"])
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if "실정보고" in full_pool or "실정" in full_pool:
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if is_eocheon:
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if "품질" in full_pool:
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result["suggested_path"] = "설계변경 > 실정보고(어천~공주) > 품질관리"
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result["reason"] = "3중 레이어 분석: 실정보고+어천공주+품질관리 키워드 통합 검출"
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elif any(k in full_pool for k in ["토지", "임대"]):
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result["suggested_path"] = "설계변경 > 실정보고(어천~공주) > 기타"
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result["reason"] = "3중 레이어 분석: 토지임대 관련 실정보고(어천-공주) 확인"
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else:
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result["suggested_path"] = "설계변경 > 실정보고(어천~공주) > 기타"
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result["reason"] = "3중 레이어 분석: 실정보고(어천-공주) 문서 판정"
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result["confidence"] = "100%"
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else:
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result["suggested_path"] = "설계변경 > 실정보고(어천~공주) > 기타" # 폴백
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result["confidence"] = "80%"
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result["reason"] = "실정보고 키워드는 발견되었으나 프로젝트명 교차 검증 실패 (기본값 제안)"
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elif "품질" in full_pool:
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result["suggested_path"] = "공사관리 > 품질 관리 > 품질시험계획서"
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result["confidence"] = "90%"
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result["reason"] = "텍스트/OCR 레이어에서 품질 관리 지표 다수 식별"
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return result
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