基于知识图谱和知识库的大模型对话系统（一）

数据预处理

文本提取：首先从原始扫描版PDF文件开始，通过OCR（光学字符识别）技术将其转换为可编辑的粗粒度文本格式。这一步是必要的，因为直接处理扫描版的PDF文件会面临许多问题，如无法进行有效的搜索、复制或进一步的数据分析等。
数据分析：对提取出的粗粒度文本进行分析，以评估其质量是否符合要求。这个步骤可能包括检查文本的完整性、准确性以及是否包含了所有必要的信息等方面。
质量评估：根据数据分析的结果，判断文本的质量是否合格。如果不合格，则需要对其进行修正；如果合格，则可以直接进入下一步骤——数据清洗。
文本纠正：对于不合格的文本，需要进行人工干预或利用特定的算法进行修正。这可能涉及更正错别字、调整格式、补充缺失的内容等操作，以确保最终得到的文本准确无误且符合标准。
数据清洗：在文本经过修正后，还需要对其进行进一步的清洗和处理。这通常包括去除重复项、异常值以及其他不符合规范的数据点，以提高数据的整体质量和可靠性。
输出结果：最后，将清洗后的文本保存为文本数据格式，以便后续的使用和分析。