在我们以前的博文中，我们讨论了 R 的基本知识和 AWS 上 R 的常见工作负载对。在这个两篇系列文章的第二篇中，我们将更加深入的探讨如何使用 AWS 服务构建文档处理应用程序。我们将介绍如何将 AWS 与 R 结合使用来创建数据管道，以便从 PDF 中提取数据供以后处理。

在本示例中，我们从 Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) 中存储的 PDF 开始，使用 Amazon Textract 提取文本和表格形式的信息，然后将数据上传到 PostgreSQL Amazon Relational Database Service (Amazon RDS) 数据库。我们将使用 Paws AWS 开发工具包从 R 运行时中访问所有这些服务。下图显示了它的工作原理。

对研究人员来说，很难从 PDF 和图像中提取大量有价值的数据来进行分析。例如，SEC Form 10-K 年度财务报告、报纸文章的扫描件、历史文档、FOIA 回应等等。分析它们中的数据在逻辑上是不切实际的，但现在，使用更好的机器学习技术，我们可以开始将它们用作研究的数据源。

在本文的示例中，我们使用的是联邦储备银行制作的包含美国经济历史预测的 PDF 文档，称为 Greenbook 预测（或 Greenbook 数据集）。这些 PDF 由文本组成，中间穿插着表格和图形，额外增加了难度。Greenbook 预测由费城联邦储备银行提供。

在本文中，我们假设您已经有包含 PDF 和 Amazon RDS 数据库的现有 S3 存储桶。虽然您可以从 R 内创建这些 AWS 资源，但我们还是建议您使用专为预置基础设施而设计的工具，例如 AWS CloudFormation、AWS 管理控制台或 Terraform。

我们还假设您已经配置本地凭证来访问 Amazon Textract。您可以通过导入环境变量并将它们存储在凭证文件中，或者在 EC2 实例或者附加了具有适当权限的 AWS Identity and Access Management (IAM) 角色的容器中运行 R 来实现此配置。如果没有，您必须明确提供凭证；您可以在以前的文章中查看相关文档，并在 Paws 文档中查看明确的说明。

提取文本和表格

众所周知，从 PDF 中提取数据很难。最早的 Greenbook 预测 PDF 是 20 世纪 60 年代编制的原始报告页面的图片。较新的报告使用 PDF 版面语言，但即便如此，PDF 中也没有底层结构，只有位于页面上各个点的字符。

为了从这些 PDF 中获取有用的数据，用户必须使用光学字符识别将文本图片转换为字符（需要时），然后根据这些字符在页面上的位置推断句子、段落和语篇结构。Greenbook 预测中还包含表格。在此，我们需要识别表格的位置，然后根据页面上的单词或数字的位置和间隔来重建表格的行和列。

为执行此操作，我们使用 AWS 托管的 AI 服务 Amazon Textract 从图片和 PDF 中获取数据。借助适用于 R 的 Paws 开发工具包，我们可以使用操作 start_document_text_detection 获取 PDF 文档的文本，并且可使用操作 start_document_analysis 获取文档的表格和表单。

这些操作属于异步操作，这表示，它们将初始化文本检测和文档分析作业，从而返回特定作业的标识符，我们可以对此标识符进行轮询以检查完成状态。作业完成后，我们可以通过传入作业 ID，分别使用第二个操作 get_document_text_detection 和 get_document_analysis 检索结果。

我们使用以下代码获取单个文档的表格数据。我们告知 Amazon Textract 文档在 S3 存储桶中的位置，Amazon Textract 则会将即将开始的文档分析作业的 ID 返回给我们。然后 Textract 在后台读取文件并执行分析。同时，我们可以继续检查作业是否完成，然后在作业完成后，立即获取结果。

Bash

textract <- paws::textract()

analyze_document <- function(bucket, file) {

  # Start analyzing the PDF.
  resp <- textract$start_document_analysis(
    DocumentLocation = list(
      S3Object = list(Bucket = bucket, Name = file)
    ),
    FeatureTypes = "TABLES"
  )

  # Check that the analysis is done and get the result.
  count <- 0
  while (count < 30 && (!exists("result") || result$JobStatus == "IN_PROGRESS")) {
    Sys.sleep(1)
    result <- textract$get_document_analysis(
      JobId = resp$JobId
    ) 
    count <- count + 1
  }
  return(result)
}

analysis <- analyze_document("my-bucket", "GS-1966-01-11.pdf")

这是一个简化的示例；事实上，我们可能会同时开始所有的文档分析作业，然后再收集所有结果，因为作业可能并行运行。此外，分析结果可能会太大，无法一次性全部发送，您可能需要单独获取额外的部分；文本结尾处提供的完整的源代码列表可处理此情况。

我们从 Textract 文档分析作业中重获的结果将分为多个数据块。对于包含表格的文档，有些数据块为 TABLE 数据块，表的单元格在 CELL 数据块中，而单元格的内容在 WORD 数据块中。您可以在 Textract 表格文档中阅读关于它们的运行方式的更多信息。

现在，我们需要将 Textract 结果转换为我们可以更轻松使用的形状。首先，我们来看看原始形式的表格，及如何通过 Textract 将该表格返回给我们。下面是 1966 年 1 月文档第三部分的表格。

下面是 Textract 分析返回的三个示例数据库：

1.这是此表格的数据块；您可以在下面看到，它的 BlockType 为 TABLE，它来自第 3 页（在页面元素中），且在关系下拥有 256 个子数据库（单元格）。

Bash

# List of 13
# $ BlockType      : chr "TABLE"
# $ Confidence     : num 100
# $ Text           : chr(0) 
# $ RowIndex       : int(0) 
# $ ColumnIndex    : int(0) 
# $ RowSpan        : int(0) 
# $ ColumnSpan     : int(0) 
# $ Geometry       :List of 2
# .. <not shown>
# $ Id             : chr "c6841638-d3e0-414b-af12-b94ed34aac8a"
# $ Relationships  :List of 1
# ..$ :List of 2
# .. ..$ Type: chr "CHILD"
# .. ..$ Ids : chr [1:256] "e1866e80-0ef0-4bdd-a6fd-9508bb833c03" ...
# $ EntityTypes    : list()
# $ SelectionStatus: chr(0) 
# $ Page           : int 3

2.这是表格第 1 行第 2 列的单元格，如 RowIndex 和 ColumnIndex 元素所示。此单元格有一个子数据块。

Bash

# List of 13
# $ BlockType      : chr "CELL"
# $ Confidence     : num 100
# $ Text           : chr(0) 
# $ RowIndex       : int 1
# $ ColumnIndex    : int 2
# $ RowSpan        : int 1
# $ ColumnSpan     : int 1
# $ Geometry       :List of 2
# .. <not shown>
# $ Id             : chr "132b0343-0172-4ddd-bf30-12f133f0f31d"
# $ Relationships  :List of 1
# ..$ :List of 2
# .. ..$ Type: chr "CHILD"
# .. ..$ Ids : chr "5734871f-5a7f-460e-a5f5-dd42bbc57a27"
# ...

3.最后是上述单元格中的单词数据块，其中包含文本 Year。``

Bash

# List of 13
# $ BlockType      : chr "WORD"
# $ Confidence     : num 99.8
# $ Text           : chr "Year"
# ...

要重建表格，我们使用每个单元格的行和列编号合并表格中的所有单元格。下面的代码可执行此操作；它将返回文档中所有表格的列表，每个都以矩阵形式。该代码通过以下操作实现这一点：

逐个迭代每个表格的单元格
从单词数据块中提取每个单元格的内容
将单元格内容插入内存表矩阵中的适当行和列

Bash

get_tables <- function(analysis) {
  tables <- list()
  blocks <- analysis$Blocks
  names(blocks) <- sapply(blocks, function(x) x$Id)

  for (block in blocks) {

    if (block$BlockType == "TABLE") {
      cells <- get_children(block, blocks)
      rows <- max(sapply(cells, function(x) x$RowIndex))
      cols <- max(sapply(cells, function(x) x$ColumnIndex))
      table <- matrix(nrow = rows, ncol = cols)

      # 1.Go through a table's cells one-by-one
      for (cell in cells) {

        # 2.Get the cell's contents
        words <- get_children(cell, blocks)
        text <- paste(sapply(words, function(x) x$Text), collapse = " ")

        # 3.Insert the cell contents into the matrix
        row <- cell$RowIndex
        col <- cell$ColumnIndex
        table[row, col] <- text
      }
      tables <- c(tables, list(table))
    }
  }
  return(tables)
} 

tables <- get_tables(analysis)

请注意，上面的函数get_children 可获取数据块的子数据库；为了简洁起见，此处予以省略，但显示在本文结尾提供的源代码列表中。

此代码产生类似以下内容的矩阵，这非常好：

要在我们的所有 PDF 上运行这个相同过程，我们只需要从 S3 中获取 PDF 列表，我们可以使用 S3 list_objects 操作获取此列表。然后，我们可以循环处理所有可用的 PDF，并使 Textract 通过多个并行处理作业获取其文本和表格。

将数据上传到数据库

现在，我们已经处理好表格，接下来将它们上传到我们的 PostgreSQL 数据库中，以便稍后进行进一步的下游分析。

在 RDS 上运行的适当配置的 PostgreSQL 服务器支持通过 IAM 进行身份验证，从而无需存储密码。如果我们使用具有适当权限的 IAM 用户或角色，我们可以使用 IAM 身份验证令牌从 R 连接到我们的 PostgreSQL 数据库。Paws 软件包也支持此功能；在 AWS 开源计划的支持下开发的功能。
我们使用 build_auth_token 生成的令牌从 Paws 软件包连接到我们的数据库。

Bash

# Connect to the database using an IAM authentication token.
rds <- paws::rds()
token <- rds$build_auth_token("myhost:5432", "us-east-1", "david")
con <- DBI::dbConnect(
    RPostgres::Postgres(),
    host = "myhost", port = 5432, dbname = "mydb",
    user = "david", password = token
)

在此连接下，我们将结果上传到数据库中的表格。由于我们从文档中获取的表格不一定都拥有相同的形状，我们将它们上传为 JSON 数据。PostgreSQL 的其中一项功能为，它在本地允许我们将任何形状的数据存储在 JSON 列中。

Bash

# Create rows for each table to insert into the database.
database_rows <- data.frame(
  document = "GS-1966-01-11.pdf",
  table_num = 1:length(tables),
  data = sapply(tables, jsonlite::toJSON)
)

# Store the tables in the database.
DBI::dbAppendTable(con, name = "tables", value = database_rows)

现在，数据已在数据库中，我们可以轻松访问它，以便今后进行分析。

后续步骤

在此实现中，由于 R 默认为单线程，一次将处理一个文档（按顺序）。在较为复杂的实现中，我们可以使用 parallel 或 futures 软件包来并行处理这些文档，或者无需等待每个文档处理完成。由于复杂性增加，我们避免在本文中展示此情况。对于希望增加自动化的人，可以将 S3 文件上传设置为调用下游计算服务（Lambda、ECS）的事件触发器，这些计算服务可以执行此处引用的代码。

本文转载自AWS技术博客。

原文链接：https://amazonaws-china.com/cn/blogs/china/using-r-with-amazon-web-services-for-document-analysis/

创作场景

使用 R 和 Amazon Web Services 进行文档分析