diff --git a/Dockerfile b/Dockerfile index 6ba9358..40f930a 100644 --- a/Dockerfile +++ b/Dockerfile @@ -7,7 +7,6 @@ WORKDIR /ragflow # 复制 Python 相关代码目录 COPY api ./api COPY conf ./conf -COPY deepdoc ./deepdoc COPY rag ./rag COPY agent ./agent COPY graphrag ./graphrag diff --git a/agent/component/invoke.py b/agent/component/invoke.py index c2bd58b..86ec401 100644 --- a/agent/component/invoke.py +++ b/agent/component/invoke.py @@ -17,7 +17,6 @@ import json import re from abc import ABC import requests -from deepdoc.parser import HtmlParser from agent.component.base import ComponentBase, ComponentParamBase @@ -38,11 +37,11 @@ class InvokeParam(ComponentParamBase): self.datatype = "json" # New parameter to determine data posting type def check(self): - self.check_valid_value(self.method.lower(), "Type of content from the crawler", ['get', 'post', 'put']) + self.check_valid_value(self.method.lower(), "Type of content from the crawler", ["get", "post", "put"]) self.check_empty(self.url, "End point URL") self.check_positive_integer(self.timeout, "Timeout time in second") self.check_boolean(self.clean_html, "Clean HTML") - self.check_valid_value(self.datatype.lower(), "Data post type", ['json', 'formdata']) # Check for valid datapost value + self.check_valid_value(self.datatype.lower(), "Data post type", ["json", "formdata"]) # Check for valid datapost value class Invoke(ComponentBase, ABC): @@ -52,9 +51,9 @@ class Invoke(ComponentBase, ABC): args = {} for para in self._param.variables: if para.get("component_id"): - if '@' in para["component_id"]: - component = para["component_id"].split('@')[0] - field = para["component_id"].split('@')[1] + if "@" in para["component_id"]: + component = para["component_id"].split("@")[0] + field = para["component_id"].split("@")[1] cpn = self._canvas.get_component(component)["obj"] for param in cpn._param.query: if param["key"] == field: @@ -83,50 +82,27 @@ class Invoke(ComponentBase, ABC): if re.sub(r"https?:?/?/?", "", self._param.proxy): proxies = {"http": self._param.proxy, "https": self._param.proxy} - if method == 'get': - response = requests.get(url=url, - params=args, - headers=headers, - proxies=proxies, - timeout=self._param.timeout) + if method == "get": + response = requests.get(url=url, params=args, headers=headers, proxies=proxies, timeout=self._param.timeout) if self._param.clean_html: - sections = HtmlParser()(None, response.content) - return Invoke.be_output("\n".join(sections)) + return Invoke.be_output("\n") return Invoke.be_output(response.text) - if method == 'put': - if self._param.datatype.lower() == 'json': - response = requests.put(url=url, - json=args, - headers=headers, - proxies=proxies, - timeout=self._param.timeout) + if method == "put": + if self._param.datatype.lower() == "json": + response = requests.put(url=url, json=args, headers=headers, proxies=proxies, timeout=self._param.timeout) else: - response = requests.put(url=url, - data=args, - headers=headers, - proxies=proxies, - timeout=self._param.timeout) + response = requests.put(url=url, data=args, headers=headers, proxies=proxies, timeout=self._param.timeout) if self._param.clean_html: - sections = HtmlParser()(None, response.content) - return Invoke.be_output("\n".join(sections)) + return Invoke.be_output("\n".join()) return Invoke.be_output(response.text) - if method == 'post': - if self._param.datatype.lower() == 'json': - response = requests.post(url=url, - json=args, - headers=headers, - proxies=proxies, - timeout=self._param.timeout) + if method == "post": + if self._param.datatype.lower() == "json": + response = requests.post(url=url, json=args, headers=headers, proxies=proxies, timeout=self._param.timeout) else: - response = requests.post(url=url, - data=args, - headers=headers, - proxies=proxies, - timeout=self._param.timeout) + response = requests.post(url=url, data=args, headers=headers, proxies=proxies, timeout=self._param.timeout) if self._param.clean_html: - sections = HtmlParser()(None, response.content) - return Invoke.be_output("\n".join(sections)) + return Invoke.be_output("\n".join()) return Invoke.be_output(response.text) diff --git a/api/apps/document_app.py b/api/apps/document_app.py index c27a4d9..72e2081 100644 --- a/api/apps/document_app.py +++ b/api/apps/document_app.py @@ -22,7 +22,6 @@ import flask from flask import request from flask_login import login_required, current_user -from deepdoc.parser.html_parser import RAGFlowHtmlParser from rag.nlp import search from api.db import FileType, TaskStatus, ParserType, FileSource @@ -49,50 +48,44 @@ from api.utils.web_utils import html2pdf, is_valid_url from api.constants import IMG_BASE64_PREFIX -@manager.route('/upload', methods=['POST']) # noqa: F821 +@manager.route("/upload", methods=["POST"]) # noqa: F821 @login_required @validate_request("kb_id") def upload(): kb_id = request.form.get("kb_id") if not kb_id: - return get_json_result( - data=False, message='Lack of "KB ID"', code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) - if 'file' not in request.files: - return get_json_result( - data=False, message='No file part!', code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) + return get_json_result(data=False, message='Lack of "KB ID"', code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) + if "file" not in request.files: + return get_json_result(data=False, message="No file part!", code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) - file_objs = request.files.getlist('file') + file_objs = request.files.getlist("file") for file_obj in file_objs: - if file_obj.filename == '': - return get_json_result( - data=False, message='No file selected!', code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) + if file_obj.filename == "": + return get_json_result(data=False, message="No file selected!", code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) e, kb = KnowledgebaseService.get_by_id(kb_id) if not e: raise LookupError("Can't find this knowledgebase!") err, files = FileService.upload_document(kb, file_objs, current_user.id) - files = [f[0] for f in files] # remove the blob - + files = [f[0] for f in files] # remove the blob + if err: - return get_json_result( - data=files, message="\n".join(err), code=settings.RetCode.SERVER_ERROR) + return get_json_result(data=files, message="\n".join(err), code=settings.RetCode.SERVER_ERROR) return get_json_result(data=files) -@manager.route('/web_crawl', methods=['POST']) # noqa: F821 +@manager.route("/web_crawl", methods=["POST"]) # noqa: F821 @login_required @validate_request("kb_id", "name", "url") def web_crawl(): kb_id = request.form.get("kb_id") if not kb_id: - return get_json_result( - data=False, message='Lack of "KB ID"', code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) + return get_json_result(data=False, message='Lack of "KB ID"', code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) name = request.form.get("name") url = request.form.get("url") if not is_valid_url(url): - return get_json_result( - data=False, message='The URL format is invalid', code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) + return get_json_result(data=False, message="The URL format is invalid", code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) e, kb = KnowledgebaseService.get_by_id(kb_id) if not e: raise LookupError("Can't find this knowledgebase!") @@ -108,10 +101,7 @@ def web_crawl(): kb_folder = FileService.new_a_file_from_kb(kb.tenant_id, kb.name, kb_root_folder["id"]) try: - filename = duplicate_name( - DocumentService.query, - name=name + ".pdf", - kb_id=kb.id) + filename = duplicate_name(DocumentService.query, name=name + ".pdf", kb_id=kb.id) filetype = filename_type(filename) if filetype == FileType.OTHER.value: raise RuntimeError("This type of file has not been supported yet!") @@ -130,7 +120,7 @@ def web_crawl(): "name": filename, "location": location, "size": len(blob), - "thumbnail": thumbnail(filename, blob) + "thumbnail": thumbnail(filename, blob), } if doc["type"] == FileType.VISUAL: doc["parser_id"] = ParserType.PICTURE.value @@ -147,58 +137,53 @@ def web_crawl(): return get_json_result(data=True) -@manager.route('/create', methods=['POST']) # noqa: F821 +@manager.route("/create", methods=["POST"]) # noqa: F821 @login_required @validate_request("name", "kb_id") def create(): req = request.json kb_id = req["kb_id"] if not kb_id: - return get_json_result( - data=False, message='Lack of "KB ID"', code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) + return get_json_result(data=False, message='Lack of "KB ID"', code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) try: e, kb = KnowledgebaseService.get_by_id(kb_id) if not e: - return get_data_error_result( - message="Can't find this knowledgebase!") + return get_data_error_result(message="Can't find this knowledgebase!") if DocumentService.query(name=req["name"], kb_id=kb_id): - return get_data_error_result( - message="Duplicated document name in the same knowledgebase.") + return get_data_error_result(message="Duplicated document name in the same knowledgebase.") - doc = DocumentService.insert({ - "id": get_uuid(), - "kb_id": kb.id, - "parser_id": kb.parser_id, - "parser_config": kb.parser_config, - "created_by": current_user.id, - "type": FileType.VIRTUAL, - "name": req["name"], - "location": "", - "size": 0 - }) + doc = DocumentService.insert( + { + "id": get_uuid(), + "kb_id": kb.id, + "parser_id": kb.parser_id, + "parser_config": kb.parser_config, + "created_by": current_user.id, + "type": FileType.VIRTUAL, + "name": req["name"], + "location": "", + "size": 0, + } + ) return get_json_result(data=doc.to_json()) except Exception as e: return server_error_response(e) -@manager.route('/list', methods=['GET']) # noqa: F821 +@manager.route("/list", methods=["GET"]) # noqa: F821 @login_required def list_docs(): kb_id = request.args.get("kb_id") if not kb_id: - return get_json_result( - data=False, message='Lack of "KB ID"', code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) + return get_json_result(data=False, message='Lack of "KB ID"', code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) tenants = UserTenantService.query(user_id=current_user.id) for tenant in tenants: - if KnowledgebaseService.query( - tenant_id=tenant.tenant_id, id=kb_id): + if KnowledgebaseService.query(tenant_id=tenant.tenant_id, id=kb_id): break else: - return get_json_result( - data=False, message='Only owner of knowledgebase authorized for this operation.', - code=settings.RetCode.OPERATING_ERROR) + return get_json_result(data=False, message="Only owner of knowledgebase authorized for this operation.", code=settings.RetCode.OPERATING_ERROR) keywords = request.args.get("keywords", "") page_number = int(request.args.get("page", 1)) @@ -206,70 +191,58 @@ def list_docs(): orderby = request.args.get("orderby", "create_time") desc = request.args.get("desc", True) try: - docs, tol = DocumentService.get_by_kb_id( - kb_id, page_number, items_per_page, orderby, desc, keywords) + docs, tol = DocumentService.get_by_kb_id(kb_id, page_number, items_per_page, orderby, desc, keywords) for doc_item in docs: - if doc_item['thumbnail'] and not doc_item['thumbnail'].startswith(IMG_BASE64_PREFIX): - doc_item['thumbnail'] = f"/v1/document/image/{kb_id}-{doc_item['thumbnail']}" + if doc_item["thumbnail"] and not doc_item["thumbnail"].startswith(IMG_BASE64_PREFIX): + doc_item["thumbnail"] = f"/v1/document/image/{kb_id}-{doc_item['thumbnail']}" return get_json_result(data={"total": tol, "docs": docs}) except Exception as e: return server_error_response(e) -@manager.route('/infos', methods=['POST']) # noqa: F821 +@manager.route("/infos", methods=["POST"]) # noqa: F821 @login_required def docinfos(): req = request.json doc_ids = req["doc_ids"] for doc_id in doc_ids: if not DocumentService.accessible(doc_id, current_user.id): - return get_json_result( - data=False, - message='No authorization.', - code=settings.RetCode.AUTHENTICATION_ERROR - ) + return get_json_result(data=False, message="No authorization.", code=settings.RetCode.AUTHENTICATION_ERROR) docs = DocumentService.get_by_ids(doc_ids) return get_json_result(data=list(docs.dicts())) -@manager.route('/thumbnails', methods=['GET']) # noqa: F821 +@manager.route("/thumbnails", methods=["GET"]) # noqa: F821 # @login_required def thumbnails(): doc_ids = request.args.get("doc_ids").split(",") if not doc_ids: - return get_json_result( - data=False, message='Lack of "Document ID"', code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) + return get_json_result(data=False, message='Lack of "Document ID"', code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) try: docs = DocumentService.get_thumbnails(doc_ids) for doc_item in docs: - if doc_item['thumbnail'] and not doc_item['thumbnail'].startswith(IMG_BASE64_PREFIX): - doc_item['thumbnail'] = f"/v1/document/image/{doc_item['kb_id']}-{doc_item['thumbnail']}" + if doc_item["thumbnail"] and not doc_item["thumbnail"].startswith(IMG_BASE64_PREFIX): + doc_item["thumbnail"] = f"/v1/document/image/{doc_item['kb_id']}-{doc_item['thumbnail']}" return get_json_result(data={d["id"]: d["thumbnail"] for d in docs}) except Exception as e: return server_error_response(e) -@manager.route('/change_status', methods=['POST']) # noqa: F821 +@manager.route("/change_status", methods=["POST"]) # noqa: F821 @login_required @validate_request("doc_id", "status") def change_status(): req = request.json if str(req["status"]) not in ["0", "1"]: - return get_json_result( - data=False, - message='"Status" must be either 0 or 1!', - code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) + return get_json_result(data=False, message='"Status" must be either 0 or 1!', code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) if not DocumentService.accessible(req["doc_id"], current_user.id): - return get_json_result( - data=False, - message='No authorization.', - code=settings.RetCode.AUTHENTICATION_ERROR) + return get_json_result(data=False, message="No authorization.", code=settings.RetCode.AUTHENTICATION_ERROR) try: e, doc = DocumentService.get_by_id(req["doc_id"]) @@ -277,23 +250,19 @@ def change_status(): return get_data_error_result(message="Document not found!") e, kb = KnowledgebaseService.get_by_id(doc.kb_id) if not e: - return get_data_error_result( - message="Can't find this knowledgebase!") + return get_data_error_result(message="Can't find this knowledgebase!") - if not DocumentService.update_by_id( - req["doc_id"], {"status": str(req["status"])}): - return get_data_error_result( - message="Database error (Document update)!") + if not DocumentService.update_by_id(req["doc_id"], {"status": str(req["status"])}): + return get_data_error_result(message="Database error (Document update)!") status = int(req["status"]) - settings.docStoreConn.update({"doc_id": req["doc_id"]}, {"available_int": status}, - search.index_name(kb.tenant_id), doc.kb_id) + settings.docStoreConn.update({"doc_id": req["doc_id"]}, {"available_int": status}, search.index_name(kb.tenant_id), doc.kb_id) return get_json_result(data=True) except Exception as e: return server_error_response(e) -@manager.route('/rm', methods=['POST']) # noqa: F821 +@manager.route("/rm", methods=["POST"]) # noqa: F821 @login_required @validate_request("doc_id") def rm(): @@ -304,11 +273,7 @@ def rm(): for doc_id in doc_ids: if not DocumentService.accessible4deletion(doc_id, current_user.id): - return get_json_result( - data=False, - message='No authorization.', - code=settings.RetCode.AUTHENTICATION_ERROR - ) + return get_json_result(data=False, message="No authorization.", code=settings.RetCode.AUTHENTICATION_ERROR) root_folder = FileService.get_root_folder(current_user.id) pf_id = root_folder["id"] @@ -327,8 +292,7 @@ def rm(): TaskService.filter_delete([Task.doc_id == doc_id]) if not DocumentService.remove_document(doc, tenant_id): - return get_data_error_result( - message="Database error (Document removal)!") + return get_data_error_result(message="Database error (Document removal)!") f2d = File2DocumentService.get_by_document_id(doc_id) FileService.filter_delete([File.source_type == FileSource.KNOWLEDGEBASE, File.id == f2d[0].file_id]) @@ -344,20 +308,16 @@ def rm(): return get_json_result(data=True) -@manager.route('/run', methods=['POST']) # noqa: F821 +@manager.route("/run", methods=["POST"]) # noqa: F821 @login_required @validate_request("doc_ids", "run") -def run(): +def run(): req = request.json - + # 检查用户是否有权限操作这些文档 for doc_id in req["doc_ids"]: if not DocumentService.accessible(doc_id, current_user.id): - return get_json_result( - data=False, - message='No authorization.', - code=settings.RetCode.AUTHENTICATION_ERROR - ) + return get_json_result(data=False, message="No authorization.", code=settings.RetCode.AUTHENTICATION_ERROR) try: # 遍历所有需要处理的文档ID for id in req["doc_ids"]: @@ -368,7 +328,7 @@ def run(): info["progress_msg"] = "" info["chunk_num"] = 0 info["token_num"] = 0 - + # 更新文档状态 DocumentService.update_by_id(id, info) # 获取租户ID @@ -386,7 +346,7 @@ def run(): # 如果索引存在，则删除索引中的文档数据 if settings.docStoreConn.indexExist(search.index_name(tenant_id), doc.kb_id): settings.docStoreConn.delete({"doc_id": id}, search.index_name(tenant_id), doc.kb_id) - + # 如果是运行状态，则创建解析任务 if str(req["run"]) == TaskStatus.RUNNING.value: e, doc = DocumentService.get_by_id(id) @@ -402,36 +362,25 @@ def run(): return server_error_response(e) -@manager.route('/rename', methods=['POST']) # noqa: F821 +@manager.route("/rename", methods=["POST"]) # noqa: F821 @login_required @validate_request("doc_id", "name") def rename(): req = request.json if not DocumentService.accessible(req["doc_id"], current_user.id): - return get_json_result( - data=False, - message='No authorization.', - code=settings.RetCode.AUTHENTICATION_ERROR - ) + return get_json_result(data=False, message="No authorization.", code=settings.RetCode.AUTHENTICATION_ERROR) try: e, doc = DocumentService.get_by_id(req["doc_id"]) if not e: return get_data_error_result(message="Document not found!") - if pathlib.Path(req["name"].lower()).suffix != pathlib.Path( - doc.name.lower()).suffix: - return get_json_result( - data=False, - message="The extension of file can't be changed", - code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) + if pathlib.Path(req["name"].lower()).suffix != pathlib.Path(doc.name.lower()).suffix: + return get_json_result(data=False, message="The extension of file can't be changed", code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) for d in DocumentService.query(name=req["name"], kb_id=doc.kb_id): if d.name == req["name"]: - return get_data_error_result( - message="Duplicated document name in the same knowledgebase.") + return get_data_error_result(message="Duplicated document name in the same knowledgebase.") - if not DocumentService.update_by_id( - req["doc_id"], {"name": req["name"]}): - return get_data_error_result( - message="Database error (Document rename)!") + if not DocumentService.update_by_id(req["doc_id"], {"name": req["name"]}): + return get_data_error_result(message="Database error (Document rename)!") informs = File2DocumentService.get_by_document_id(req["doc_id"]) if informs: @@ -443,7 +392,7 @@ def rename(): return server_error_response(e) -@manager.route('/get/', methods=['GET']) # noqa: F821 +@manager.route("/get/", methods=["GET"]) # noqa: F821 # @login_required def get(doc_id): try: @@ -457,29 +406,22 @@ def get(doc_id): ext = re.search(r"\.([^.]+)$", doc.name) if ext: if doc.type == FileType.VISUAL.value: - response.headers.set('Content-Type', 'image/%s' % ext.group(1)) + response.headers.set("Content-Type", "image/%s" % ext.group(1)) else: - response.headers.set( - 'Content-Type', - 'application/%s' % - ext.group(1)) + response.headers.set("Content-Type", "application/%s" % ext.group(1)) return response except Exception as e: return server_error_response(e) -@manager.route('/change_parser', methods=['POST']) # noqa: F821 +@manager.route("/change_parser", methods=["POST"]) # noqa: F821 @login_required @validate_request("doc_id", "parser_id") def change_parser(): req = request.json if not DocumentService.accessible(req["doc_id"], current_user.id): - return get_json_result( - data=False, - message='No authorization.', - code=settings.RetCode.AUTHENTICATION_ERROR - ) + return get_json_result(data=False, message="No authorization.", code=settings.RetCode.AUTHENTICATION_ERROR) try: e, doc = DocumentService.get_by_id(req["doc_id"]) if not e: @@ -491,21 +433,16 @@ def change_parser(): else: return get_json_result(data=True) - if ((doc.type == FileType.VISUAL and req["parser_id"] != "picture") - or (re.search( - r"\.(ppt|pptx|pages)$", doc.name) and req["parser_id"] != "presentation")): + if (doc.type == FileType.VISUAL and req["parser_id"] != "picture") or (re.search(r"\.(ppt|pptx|pages)$", doc.name) and req["parser_id"] != "presentation"): return get_data_error_result(message="Not supported yet!") - e = DocumentService.update_by_id(doc.id, - {"parser_id": req["parser_id"], "progress": 0, "progress_msg": "", - "run": TaskStatus.UNSTART.value}) + e = DocumentService.update_by_id(doc.id, {"parser_id": req["parser_id"], "progress": 0, "progress_msg": "", "run": TaskStatus.UNSTART.value}) if not e: return get_data_error_result(message="Document not found!") if "parser_config" in req: DocumentService.update_parser_config(doc.id, req["parser_config"]) if doc.token_num > 0: - e = DocumentService.increment_chunk_num(doc.id, doc.kb_id, doc.token_num * -1, doc.chunk_num * -1, - doc.process_duation * -1) + e = DocumentService.increment_chunk_num(doc.id, doc.kb_id, doc.token_num * -1, doc.chunk_num * -1, doc.process_duation * -1) if not e: return get_data_error_result(message="Document not found!") tenant_id = DocumentService.get_tenant_id(req["doc_id"]) @@ -519,7 +456,7 @@ def change_parser(): return server_error_response(e) -@manager.route('/image/', methods=['GET']) # noqa: F821 +@manager.route("/image/", methods=["GET"]) # noqa: F821 # @login_required def get_image(image_id): try: @@ -528,60 +465,52 @@ def get_image(image_id): return get_data_error_result(message="Image not found.") bkt, nm = image_id.split("-") response = flask.make_response(STORAGE_IMPL.get(bkt, nm)) - response.headers.set('Content-Type', 'image/JPEG') + response.headers.set("Content-Type", "image/JPEG") return response except Exception as e: return server_error_response(e) -@manager.route('/upload_and_parse', methods=['POST']) # noqa: F821 +@manager.route("/upload_and_parse", methods=["POST"]) # noqa: F821 @login_required @validate_request("conversation_id") def upload_and_parse(): - if 'file' not in request.files: - return get_json_result( - data=False, message='No file part!', code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) + if "file" not in request.files: + return get_json_result(data=False, message="No file part!", code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) - file_objs = request.files.getlist('file') + file_objs = request.files.getlist("file") for file_obj in file_objs: - if file_obj.filename == '': - return get_json_result( - data=False, message='No file selected!', code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) + if file_obj.filename == "": + return get_json_result(data=False, message="No file selected!", code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) doc_ids = doc_upload_and_parse(request.form.get("conversation_id"), file_objs, current_user.id) return get_json_result(data=doc_ids) -@manager.route('/parse', methods=['POST']) # noqa: F821 +@manager.route("/parse", methods=["POST"]) # noqa: F821 @login_required def parse(): url = request.json.get("url") if request.json else "" if url: if not is_valid_url(url): - return get_json_result( - data=False, message='The URL format is invalid', code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) + return get_json_result(data=False, message="The URL format is invalid", code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) download_path = os.path.join(get_project_base_directory(), "logs/downloads") os.makedirs(download_path, exist_ok=True) from seleniumwire.webdriver import Chrome, ChromeOptions + options = ChromeOptions() - options.add_argument('--headless') - options.add_argument('--disable-gpu') - options.add_argument('--no-sandbox') - options.add_argument('--disable-dev-shm-usage') - options.add_experimental_option('prefs', { - 'download.default_directory': download_path, - 'download.prompt_for_download': False, - 'download.directory_upgrade': True, - 'safebrowsing.enabled': True - }) + options.add_argument("--headless") + options.add_argument("--disable-gpu") + options.add_argument("--no-sandbox") + options.add_argument("--disable-dev-shm-usage") + options.add_experimental_option("prefs", {"download.default_directory": download_path, "download.prompt_for_download": False, "download.directory_upgrade": True, "safebrowsing.enabled": True}) driver = Chrome(options=options) driver.get(url) res_headers = [r.response.headers for r in driver.requests if r and r.response] if len(res_headers) > 1: - sections = RAGFlowHtmlParser().parser_txt(driver.page_source) driver.quit() - return get_json_result(data="\n".join(sections)) + return get_json_result(data="\n".join()) class File: filename: str @@ -597,51 +526,41 @@ def parse(): r = re.search(r"filename=\"([^\"]+)\"", str(res_headers)) if not r or not r.group(1): - return get_json_result( - data=False, message="Can't not identify downloaded file", code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) + return get_json_result(data=False, message="Can't not identify downloaded file", code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) f = File(r.group(1), os.path.join(download_path, r.group(1))) txt = FileService.parse_docs([f], current_user.id) return get_json_result(data=txt) - if 'file' not in request.files: - return get_json_result( - data=False, message='No file part!', code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) + if "file" not in request.files: + return get_json_result(data=False, message="No file part!", code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) - file_objs = request.files.getlist('file') + file_objs = request.files.getlist("file") txt = FileService.parse_docs(file_objs, current_user.id) return get_json_result(data=txt) -@manager.route('/set_meta', methods=['POST']) # noqa: F821 +@manager.route("/set_meta", methods=["POST"]) # noqa: F821 @login_required @validate_request("doc_id", "meta") def set_meta(): req = request.json if not DocumentService.accessible(req["doc_id"], current_user.id): - return get_json_result( - data=False, - message='No authorization.', - code=settings.RetCode.AUTHENTICATION_ERROR - ) + return get_json_result(data=False, message="No authorization.", code=settings.RetCode.AUTHENTICATION_ERROR) try: meta = json.loads(req["meta"]) except Exception as e: - return get_json_result( - data=False, message=f'Json syntax error: {e}', code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) + return get_json_result(data=False, message=f"Json syntax error: {e}", code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) if not isinstance(meta, dict): - return get_json_result( - data=False, message='Meta data should be in Json map format, like {"key": "value"}', code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) + return get_json_result(data=False, message='Meta data should be in Json map format, like {"key": "value"}', code=settings.RetCode.ARGUMENT_ERROR) try: e, doc = DocumentService.get_by_id(req["doc_id"]) if not e: return get_data_error_result(message="Document not found!") - if not DocumentService.update_by_id( - req["doc_id"], {"meta_fields": meta}): - return get_data_error_result( - message="Database error (meta updates)!") + if not DocumentService.update_by_id(req["doc_id"], {"meta_fields": meta}): + return get_data_error_result(message="Database error (meta updates)!") return get_json_result(data=True) except Exception as e: diff --git a/api/db/services/task_service.py b/api/db/services/task_service.py index d61feef..26c844c 100644 --- a/api/db/services/task_service.py +++ b/api/db/services/task_service.py @@ -19,7 +19,6 @@ import xxhash from datetime import datetime from api.db.db_utils import bulk_insert_into_db -from deepdoc.parser import PdfParser from peewee import JOIN from api.db.db_models import DB, File2Document, File from api.db import StatusEnum, FileType, TaskStatus @@ -27,7 +26,6 @@ from api.db.db_models import Task, Document, Knowledgebase, Tenant from api.db.services.common_service import CommonService from api.db.services.document_service import DocumentService from api.utils import current_timestamp, get_uuid -from deepdoc.parser.excel_parser import RAGFlowExcelParser from rag.settings import SVR_QUEUE_NAME from rag.utils.storage_factory import STORAGE_IMPL from rag.utils.redis_conn import REDIS_CONN @@ -40,8 +38,8 @@ def trim_header_by_lines(text: str, max_length) -> str: if len_text <= max_length: return text for i in range(len_text): - if text[i] == '\n' and len_text - i <= max_length: - return text[i + 1:] + if text[i] == "\n" and len_text - i <= max_length: + return text[i + 1 :] return text @@ -76,10 +74,10 @@ class TaskService(CommonService): ] docs = ( cls.model.select(*fields) - .join(Document, on=(cls.model.doc_id == Document.id)) - .join(Knowledgebase, on=(Document.kb_id == Knowledgebase.id)) - .join(Tenant, on=(Knowledgebase.tenant_id == Tenant.id)) - .where(cls.model.id == task_id) + .join(Document, on=(cls.model.doc_id == Document.id)) + .join(Knowledgebase, on=(Document.kb_id == Knowledgebase.id)) + .join(Tenant, on=(Knowledgebase.tenant_id == Tenant.id)) + .where(cls.model.id == task_id) ) docs = list(docs.dicts()) if not docs: @@ -112,10 +110,7 @@ class TaskService(CommonService): cls.model.digest, cls.model.chunk_ids, ] - tasks = ( - cls.model.select(*fields).order_by(cls.model.from_page.asc(), cls.model.create_time.desc()) - .where(cls.model.doc_id == doc_id) - ) + tasks = cls.model.select(*fields).order_by(cls.model.from_page.asc(), cls.model.create_time.desc()).where(cls.model.doc_id == doc_id) tasks = list(tasks.dicts()) if not tasks: return None @@ -131,21 +126,19 @@ class TaskService(CommonService): def get_ongoing_doc_name(cls): with DB.lock("get_task", -1): docs = ( - cls.model.select( - *[Document.id, Document.kb_id, Document.location, File.parent_id] - ) - .join(Document, on=(cls.model.doc_id == Document.id)) - .join( + cls.model.select(*[Document.id, Document.kb_id, Document.location, File.parent_id]) + .join(Document, on=(cls.model.doc_id == Document.id)) + .join( File2Document, on=(File2Document.document_id == Document.id), join_type=JOIN.LEFT_OUTER, ) - .join( + .join( File, on=(File2Document.file_id == File.id), join_type=JOIN.LEFT_OUTER, ) - .where( + .where( Document.status == StatusEnum.VALID.value, Document.run == TaskStatus.RUNNING.value, ~(Document.type == FileType.VIRTUAL.value), @@ -185,9 +178,7 @@ class TaskService(CommonService): progress_msg = trim_header_by_lines(task.progress_msg + "\n" + info["progress_msg"], 3000) cls.model.update(progress_msg=progress_msg).where(cls.model.id == id).execute() if "progress" in info: - cls.model.update(progress=info["progress"]).where( - cls.model.id == id - ).execute() + cls.model.update(progress=info["progress"]).where(cls.model.id == id).execute() return with DB.lock("update_progress", -1): @@ -196,23 +187,21 @@ class TaskService(CommonService): progress_msg = trim_header_by_lines(task.progress_msg + "\n" + info["progress_msg"], 3000) cls.model.update(progress_msg=progress_msg).where(cls.model.id == id).execute() if "progress" in info: - cls.model.update(progress=info["progress"]).where( - cls.model.id == id - ).execute() + cls.model.update(progress=info["progress"]).where(cls.model.id == id).execute() def queue_tasks(doc: dict, bucket: str, name: str): """ 将文档解析任务分割并加入队列处理。 - + 该函数根据文档类型(PDF、表格等)将文档分割成多个子任务，计算任务摘要， 检查是否可以重用之前的任务结果，并将未完成的任务加入Redis队列进行处理。 - + 参数: doc (dict): 文档信息字典，包含id、type、parser_id、parser_config等信息 bucket (str): 存储桶名称 name (str): 文件名称 - + 流程: 1. 根据文档类型(PDF/表格)将文档分割成多个子任务 2. 为每个任务生成唯一摘要(digest) @@ -221,10 +210,11 @@ def queue_tasks(doc: dict, bucket: str, name: str): 5. 将新任务批量插入数据库 6. 将未完成的任务加入Redis队列 """ + def new_task(): """ 创建一个新的任务字典，包含基本任务信息。 - + 返回: dict: 包含任务ID、文档ID、进度和页面范围的任务字典 """ @@ -240,7 +230,7 @@ def queue_tasks(doc: dict, bucket: str, name: str): # 获取布局识别方式，默认为"DeepDOC" do_layout = doc["parser_config"].get("layout_recognize", "DeepDOC") # 获取PDF总页数 - pages = PdfParser.total_page_number(doc["name"], file_bin) + pages = 1 # 获取每个任务处理的页数，默认为12页 page_size = doc["parser_config"].get("task_page_size", 12) # 对于学术论文类型，默认任务页数为22 @@ -248,9 +238,9 @@ def queue_tasks(doc: dict, bucket: str, name: str): page_size = doc["parser_config"].get("task_page_size", 22) # 对于特定解析器或非DeepDOC布局识别，将整个文档作为一个任务处理 if doc["parser_id"] in ["one", "knowledge_graph"] or do_layout != "DeepDOC": - page_size = 10 ** 9 + page_size = 10**9 # 获取需要处理的页面范围，默认为全部页面 - page_ranges = doc["parser_config"].get("pages") or [(1, 10 ** 5)] + page_ranges = doc["parser_config"].get("pages") or [(1, 10**5)] # 根据页面范围和任务页数分割任务 for s, e in page_ranges: # 调整页码（从0开始） @@ -269,14 +259,6 @@ def queue_tasks(doc: dict, bucket: str, name: str): elif doc["parser_id"] == "table": # 从存储中获取文件内容 file_bin = STORAGE_IMPL.get(bucket, name) - # 获取表格总行数 - rn = RAGFlowExcelParser.row_number(doc["name"], file_bin) - # 每3000行作为一个任务 - for i in range(0, rn, 3000): - task = new_task() - task["from_page"] = i - task["to_page"] = min(i + 3000, rn) - parse_task_array.append(task) # 其他类型文档，整个文档作为一个任务处理 else: parse_task_array.append(new_task()) @@ -321,8 +303,7 @@ def queue_tasks(doc: dict, bucket: str, name: str): chunk_ids.extend(task["chunk_ids"].split()) # 从文档存储中删除这些块 if chunk_ids: - settings.docStoreConn.delete({"id": chunk_ids}, search.index_name(chunking_config["tenant_id"]), - chunking_config["kb_id"]) + settings.docStoreConn.delete({"id": chunk_ids}, search.index_name(chunking_config["tenant_id"]), chunking_config["kb_id"]) # 更新文档的块数量 DocumentService.update_by_id(doc["id"], {"chunk_num": ck_num}) @@ -335,17 +316,14 @@ def queue_tasks(doc: dict, bucket: str, name: str): unfinished_task_array = [task for task in parse_task_array if task["progress"] < 1.0] # 将未完成的任务加入Redis队列 for unfinished_task in unfinished_task_array: - assert REDIS_CONN.queue_product( - SVR_QUEUE_NAME, message=unfinished_task - ), "Can't access Redis. Please check the Redis' status." + assert REDIS_CONN.queue_product(SVR_QUEUE_NAME, message=unfinished_task), "Can't access Redis. Please check the Redis' status." def reuse_prev_task_chunks(task: dict, prev_tasks: list[dict], chunking_config: dict): idx = 0 while idx < len(prev_tasks): prev_task = prev_tasks[idx] - if prev_task.get("from_page", 0) == task.get("from_page", 0) \ - and prev_task.get("digest", 0) == task.get("digest", ""): + if prev_task.get("from_page", 0) == task.get("from_page", 0) and prev_task.get("digest", 0) == task.get("digest", ""): break idx += 1 @@ -356,12 +334,11 @@ def reuse_prev_task_chunks(task: dict, prev_tasks: list[dict], chunking_config: return 0 task["chunk_ids"] = prev_task["chunk_ids"] task["progress"] = 1.0 - if "from_page" in task and "to_page" in task and int(task['to_page']) - int(task['from_page']) >= 10 ** 6: + if "from_page" in task and "to_page" in task and int(task["to_page"]) - int(task["from_page"]) >= 10**6: task["progress_msg"] = f"Page({task['from_page']}~{task['to_page']}): " else: task["progress_msg"] = "" - task["progress_msg"] = " ".join( - [datetime.now().strftime("%H:%M:%S"), task["progress_msg"], "Reused previous task's chunks."]) + task["progress_msg"] = " ".join([datetime.now().strftime("%H:%M:%S"), task["progress_msg"], "Reused previous task's chunks."]) prev_task["chunk_ids"] = "" return len(task["chunk_ids"].split()) diff --git a/deepdoc/README.md b/deepdoc/README.md deleted file mode 100644 index 14c7947..0000000 --- a/deepdoc/README.md +++ /dev/null @@ -1,122 +0,0 @@ -English | [简体中文](./README_zh.md) - -# *Deep*Doc - -- [1. Introduction](#1) -- [2. Vision](#2) -- [3. Parser](#3) - - -## 1. Introduction - -With a bunch of documents from various domains with various formats and along with diverse retrieval requirements, -an accurate analysis becomes a very challenge task. *Deep*Doc is born for that purpose. -There are 2 parts in *Deep*Doc so far: vision and parser. -You can run the flowing test programs if you're interested in our results of OCR, layout recognition and TSR. -```bash -python deepdoc/vision/t_ocr.py -h -usage: t_ocr.py [-h] --inputs INPUTS [--output_dir OUTPUT_DIR] - -options: - -h, --help show this help message and exit - --inputs INPUTS Directory where to store images or PDFs, or a file path to a single image or PDF - --output_dir OUTPUT_DIR - Directory where to store the output images. Default: './ocr_outputs' -``` -```bash -python deepdoc/vision/t_recognizer.py -h -usage: t_recognizer.py [-h] --inputs INPUTS [--output_dir OUTPUT_DIR] [--threshold THRESHOLD] [--mode {layout,tsr}] - -options: - -h, --help show this help message and exit - --inputs INPUTS Directory where to store images or PDFs, or a file path to a single image or PDF - --output_dir OUTPUT_DIR - Directory where to store the output images. Default: './layouts_outputs' - --threshold THRESHOLD - A threshold to filter out detections. Default: 0.5 - --mode {layout,tsr} Task mode: layout recognition or table structure recognition -``` - -Our models are served on HuggingFace. If you have trouble downloading HuggingFace models, this might help!! -```bash -export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com -``` - - -## 2. Vision - -We use vision information to resolve problems as human being. - - OCR. Since a lot of documents presented as images or at least be able to transform to image, - OCR is a very essential and fundamental or even universal solution for text extraction. - ```bash - python deepdoc/vision/t_ocr.py --inputs=path_to_images_or_pdfs --output_dir=path_to_store_result - ``` - The inputs could be directory to images or PDF, or a image or PDF. - You can look into the folder 'path_to_store_result' where has images which demonstrate the positions of results, - txt files which contain the OCR text. -
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- - - Layout recognition. Documents from different domain may have various layouts, - like, newspaper, magazine, book and résumé are distinct in terms of layout. - Only when machine have an accurate layout analysis, it can decide if these text parts are successive or not, - or this part needs Table Structure Recognition(TSR) to process, or this part is a figure and described with this caption. - We have 10 basic layout components which covers most cases: - - Text - - Title - - Figure - - Figure caption - - Table - - Table caption - - Header - - Footer - - Reference - - Equation - - Have a try on the following command to see the layout detection results. - ```bash - python deepdoc/vision/t_recognizer.py --inputs=path_to_images_or_pdfs --threshold=0.2 --mode=layout --output_dir=path_to_store_result - ``` - The inputs could be directory to images or PDF, or a image or PDF. - You can look into the folder 'path_to_store_result' where has images which demonstrate the detection results as following: -
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- - - Table Structure Recognition(TSR). Data table is a frequently used structure to present data including numbers or text. - And the structure of a table might be very complex, like hierarchy headers, spanning cells and projected row headers. - Along with TSR, we also reassemble the content into sentences which could be well comprehended by LLM. - We have five labels for TSR task: - - Column - - Row - - Column header - - Projected row header - - Spanning cell - - Have a try on the following command to see the layout detection results. - ```bash - python deepdoc/vision/t_recognizer.py --inputs=path_to_images_or_pdfs --threshold=0.2 --mode=tsr --output_dir=path_to_store_result - ``` - The inputs could be directory to images or PDF, or a image or PDF. - You can look into the folder 'path_to_store_result' where has both images and html pages which demonstrate the detection results as following: -
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- - -## 3. Parser - -Four kinds of document formats as PDF, DOCX, EXCEL and PPT have their corresponding parser. -The most complex one is PDF parser since PDF's flexibility. The output of PDF parser includes: - - Text chunks with their own positions in PDF(page number and rectangular positions). - - Tables with cropped image from the PDF, and contents which has already translated into natural language sentences. - - Figures with caption and text in the figures. - -### Résumé - -The résumé is a very complicated kind of document. A résumé which is composed of unstructured text -with various layouts could be resolved into structured data composed of nearly a hundred of fields. -We haven't opened the parser yet, as we open the processing method after parsing procedure. - - \ No newline at end of file diff --git a/deepdoc/README_zh.md b/deepdoc/README_zh.md deleted file mode 100644 index 4ada7ed..0000000 --- a/deepdoc/README_zh.md +++ /dev/null @@ -1,116 +0,0 @@ -[English](./README.md) | 简体中文 - -# *Deep*Doc - -- [*Deep*Doc](#deepdoc) - - [1. 介绍](#1-介绍) - - [2. 视觉处理](#2-视觉处理) - - [3. 解析器](#3-解析器) - - [简历](#简历) - - -## 1. 介绍 - -对于来自不同领域、具有不同格式和不同检索要求的大量文档，准确的分析成为一项极具挑战性的任务。*Deep*Doc 就是为了这个目的而诞生的。到目前为止，*Deep*Doc 中有两个组成部分：视觉处理和解析器。如果您对我们的OCR、布局识别和TSR结果感兴趣，您可以运行下面的测试程序。 - -```bash -python deepdoc/vision/t_ocr.py -h -usage: t_ocr.py [-h] --inputs INPUTS [--output_dir OUTPUT_DIR] - -options: - -h, --help show this help message and exit - --inputs INPUTS Directory where to store images or PDFs, or a file path to a single image or PDF - --output_dir OUTPUT_DIR - Directory where to store the output images. Default: './ocr_outputs' -``` - -```bash -python deepdoc/vision/t_recognizer.py -h -usage: t_recognizer.py [-h] --inputs INPUTS [--output_dir OUTPUT_DIR] [--threshold THRESHOLD] [--mode {layout,tsr}] - -options: - -h, --help show this help message and exit - --inputs INPUTS Directory where to store images or PDFs, or a file path to a single image or PDF - --output_dir OUTPUT_DIR - Directory where to store the output images. Default: './layouts_outputs' - --threshold THRESHOLD - A threshold to filter out detections. Default: 0.5 - --mode {layout,tsr} Task mode: layout recognition or table structure recognition -``` - -HuggingFace为我们的模型提供服务。如果你在下载HuggingFace模型时遇到问题，这可能会有所帮助！！ - -```bash -export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com -``` - - -## 2. 视觉处理 - -作为人类，我们使用视觉信息来解决问题。 - - - **OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）**。由于许多文档都是以图像形式呈现的，或者至少能够转换为图像，因此OCR是文本提取的一个非常重要、基本，甚至通用的解决方案。 - - ```bash - python deepdoc/vision/t_ocr.py --inputs=path_to_images_or_pdfs --output_dir=path_to_store_result - ``` - - 输入可以是图像或PDF的目录，或者单个图像、PDF文件。您可以查看文件夹 `path_to_store_result` ，其中有演示结果位置的图像，以及包含OCR文本的txt文件。 - -
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- - - 布局识别（Layout recognition）。来自不同领域的文件可能有不同的布局，如报纸、杂志、书籍和简历在布局方面是不同的。只有当机器有准确的布局分析时，它才能决定这些文本部分是连续的还是不连续的，或者这个部分需要表结构识别（Table Structure Recognition，TSR）来处理，或者这个部件是一个图形并用这个标题来描述。我们有10个基本布局组件，涵盖了大多数情况： - - 文本 - - 标题 - - 配图 - - 配图标题 - - 表格 - - 表格标题 - - 页头 - - 页尾 - - 参考引用 - - 公式 - - 请尝试以下命令以查看布局检测结果。 - - ```bash - python deepdoc/vision/t_recognizer.py --inputs=path_to_images_or_pdfs --threshold=0.2 --mode=layout --output_dir=path_to_store_result - ``` - - 输入可以是图像或PDF的目录，或者单个图像、PDF文件。您可以查看文件夹 `path_to_store_result` ，其中有显示检测结果的图像，如下所示： -
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- - - **TSR（Table Structure Recognition，表结构识别）**。数据表是一种常用的结构，用于表示包括数字或文本在内的数据。表的结构可能非常复杂，比如层次结构标题、跨单元格和投影行标题。除了TSR，我们还将内容重新组合成LLM可以很好理解的句子。TSR任务有五个标签： - - 列 - - 行 - - 列标题 - - 行标题 - - 合并单元格 - - 请尝试以下命令以查看布局检测结果。 - - ```bash - python deepdoc/vision/t_recognizer.py --inputs=path_to_images_or_pdfs --threshold=0.2 --mode=tsr --output_dir=path_to_store_result - ``` - - 输入可以是图像或PDF的目录，或者单个图像、PDF文件。您可以查看文件夹 `path_to_store_result` ，其中包含图像和html页面，这些页面展示了以下检测结果： - -
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- - -## 3. 解析器 - -PDF、DOCX、EXCEL和PPT四种文档格式都有相应的解析器。最复杂的是PDF解析器，因为PDF具有灵活性。PDF解析器的输出包括： - - 在PDF中有自己位置的文本块（页码和矩形位置）。 - - 带有PDF裁剪图像的表格，以及已经翻译成自然语言句子的内容。 - - 图中带标题和文字的图。 - -### 简历 - -简历是一种非常复杂的文档。由各种格式的非结构化文本构成的简历可以被解析为包含近百个字段的结构化数据。我们还没有启用解析器，因为在解析过程之后才会启动处理方法。 diff --git a/deepdoc/__init__.py b/deepdoc/__init__.py deleted file mode 100644 index 643f797..0000000 --- a/deepdoc/__init__.py +++ /dev/null @@ -1,18 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -from beartype.claw import beartype_this_package -beartype_this_package() diff --git a/deepdoc/parser/__init__.py b/deepdoc/parser/__init__.py deleted file mode 100644 index 1597ed0..0000000 --- a/deepdoc/parser/__init__.py +++ /dev/null @@ -1,36 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -from .pdf_parser import RAGFlowPdfParser as PdfParser, PlainParser -from .docx_parser import RAGFlowDocxParser as DocxParser -from .excel_parser import RAGFlowExcelParser as ExcelParser -from .ppt_parser import RAGFlowPptParser as PptParser -from .html_parser import RAGFlowHtmlParser as HtmlParser -from .json_parser import RAGFlowJsonParser as JsonParser -from .markdown_parser import RAGFlowMarkdownParser as MarkdownParser -from .txt_parser import RAGFlowTxtParser as TxtParser - -__all__ = [ - "PdfParser", - "PlainParser", - "DocxParser", - "ExcelParser", - "PptParser", - "HtmlParser", - "JsonParser", - "MarkdownParser", - "TxtParser", -] \ No newline at end of file diff --git a/deepdoc/parser/docx_parser.py b/deepdoc/parser/docx_parser.py deleted file mode 100644 index a15acca..0000000 --- a/deepdoc/parser/docx_parser.py +++ /dev/null @@ -1,227 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -from docx import Document -import re -import pandas as pd -from collections import Counter -from rag.nlp import rag_tokenizer -from io import BytesIO - - -class RAGFlowDocxParser: - """ - Word文档(.docx)解析器，用于提取文档中的文本内容和表格。 - - 该解析器能够： - 1. 按页面范围提取文档中的段落文本及其样式 - 2. 识别文档中的表格并将其转换为结构化文本 - 3. 智能处理表格头部和内容，生成语义化的文本描述 - """ - - def __extract_table_content(self, tb): - """ - 从Word表格对象中提取内容并转换为DataFrame - - 参数: - tb: docx库的Table对象 - - 返回: - 处理后的表格内容文本列表 - """ - df = [] - for row in tb.rows: - df.append([c.text for c in row.cells]) - return self.__compose_table_content(pd.DataFrame(df)) - - def __compose_table_content(self, df): - """ - 将表格DataFrame转换为语义化的文本描述 - - 通过识别表格的结构特征(如表头、数据类型等)，将表格转换为更易于理解的文本形式 - - 参数: - df: 包含表格内容的DataFrame - - 返回: - 表格内容的文本表示列表 - """ - - def blockType(b): - """ - 识别单元格内容的类型 - - 通过正则表达式和文本特征分析，将单元格内容分类为不同类型： - - Dt: 日期类型 - - Nu: 数字类型 - - Ca: 代码/ID类型 - - En: 英文文本 - - NE: 数字和文本混合 - - Sg: 单字符 - - Tx: 短文本 - - Lx: 长文本 - - Nr: 人名 - - Ot: 其他类型 - - 参数: - b: 单元格文本内容 - - 返回: - 内容类型的字符串标识 - """ - patt = [ - ("^(20|19)[0-9]{2}[年/-][0-9]{1,2}[月/-][0-9]{1,2}日*$", "Dt"), - (r"^(20|19)[0-9]{2}年$", "Dt"), - (r"^(20|19)[0-9]{2}[年/-][0-9]{1,2}月*$", "Dt"), - ("^[0-9]{1,2}[月/-][0-9]{1,2}日*$", "Dt"), - (r"^第*[一二三四1-4]季度$", "Dt"), - (r"^(20|19)[0-9]{2}年*[一二三四1-4]季度$", "Dt"), - (r"^(20|19)[0-9]{2}[ABCDE]$", "DT"), - ("^[0-9.,+%/ -]+$", "Nu"), - (r"^[0-9A-Z/\._~-]+$", "Ca"), - (r"^[A-Z]*[a-z' -]+$", "En"), - (r"^[0-9.,+-]+[0-9A-Za-z/$￥%<>（）()' -]+$", "NE"), - (r"^.{1}$", "Sg") - ] - for p, n in patt: - if re.search(p, b): - return n - tks = [t for t in rag_tokenizer.tokenize(b).split() if len(t) > 1] - if len(tks) > 3: - if len(tks) < 12: - return "Tx" - else: - return "Lx" - - if len(tks) == 1 and rag_tokenizer.tag(tks[0]) == "nr": - return "Nr" - - return "Ot" - - # 表格至少需要两行才能处理 - if len(df) < 2: - return [] - - # 统计表格中最常见的内容类型 - max_type = Counter([blockType(str(df.iloc[i, j])) for i in range( - 1, len(df)) for j in range(len(df.iloc[i, :]))]) - max_type = max(max_type.items(), key=lambda x: x[1])[0] - - # 获取表格列数 - colnm = len(df.iloc[0, :]) - # 默认第一行为表头 - hdrows = [0] # 表头不一定出现在第一行 - - # 如果表格主要是数字类型，则识别非数字行作为表头 - if max_type == "Nu": - for r in range(1, len(df)): - tys = Counter([blockType(str(df.iloc[r, j])) - for j in range(len(df.iloc[r, :]))]) - tys = max(tys.items(), key=lambda x: x[1])[0] - if tys != max_type: - hdrows.append(r) - - # 处理表格内容，将每行转换为文本 - lines = [] - for i in range(1, len(df)): - # 跳过表头行 - if i in hdrows: - continue - - # 计算当前行之前的表头行 - hr = [r - i for r in hdrows] - hr = [r for r in hr if r < 0] - - # 找到最近的连续表头行 - t = len(hr) - 1 - while t > 0: - if hr[t] - hr[t - 1] > 1: - hr = hr[t:] - break - t -= 1 - - # 为每列构建表头描述 - headers = [] - for j in range(len(df.iloc[i, :])): - t = [] - for h in hr: - x = str(df.iloc[i + h, j]).strip() - if x in t: - continue - t.append(x) - t = ",".join(t) - if t: - t += ": " - headers.append(t) - - # 构建每行的文本表示 - cells = [] - for j in range(len(df.iloc[i, :])): - if not str(df.iloc[i, j]): - continue - cells.append(headers[j] + str(df.iloc[i, j])) - lines.append(";".join(cells)) - - # 根据列数决定返回格式 - if colnm > 3: - return lines - return ["\n".join(lines)] - - def __call__(self, fnm, from_page=0, to_page=100000000): - """ - 解析Word文档，提取指定页面范围内的文本和表格 - - 参数: - fnm: 文件名或二进制内容 - from_page: 起始页码(从0开始) - to_page: 结束页码 - - 返回: - 元组(secs, tbls)，其中: - - secs: 段落内容列表，每项为(文本内容, 样式名称)的元组 - - tbls: 表格内容列表 - """ - # 根据输入类型创建Document对象 - self.doc = Document(fnm) if isinstance( - fnm, str) else Document(BytesIO(fnm)) - pn = 0 # 当前解析页码 - secs = [] # 存储解析的段落内容 - - # 遍历文档中的所有段落 - for p in self.doc.paragraphs: - # 如果超出指定页码范围，停止解析 - if pn > to_page: - break - - runs_within_single_paragraph = [] # 保存在页面范围内的文本片段 - # 遍历段落中的所有文本片段(run) - for run in p.runs: - if pn > to_page: - break - # 如果当前页码在指定范围内且段落有内容，则添加文本 - if from_page <= pn < to_page and p.text.strip(): - runs_within_single_paragraph.append(run.text) # 先添加文本片段 - - # 检查页面分隔符 - if 'lastRenderedPageBreak' in run._element.xml: - pn += 1 - - # 将段落文本和样式添加到结果列表 - secs.append(("".join(runs_within_single_paragraph), p.style.name if hasattr(p.style, 'name') else '')) # 然后将文本片段连接为段落的一部分 - - # 提取所有表格内容 - tbls = [self.__extract_table_content(tb) for tb in self.doc.tables] - return secs, tbls diff --git a/deepdoc/parser/excel_parser.py b/deepdoc/parser/excel_parser.py deleted file mode 100644 index 2e53e5c..0000000 --- a/deepdoc/parser/excel_parser.py +++ /dev/null @@ -1,150 +0,0 @@ -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import logging -import sys -from io import BytesIO - -import pandas as pd -from openpyxl import Workbook, load_workbook - -from rag.nlp import find_codec - - -class RAGFlowExcelParser: - - @staticmethod - def _load_excel_to_workbook(file_like_object): - if isinstance(file_like_object, bytes): - file_like_object = BytesIO(file_like_object) - - # Read first 4 bytes to determine file type - file_like_object.seek(0) - file_head = file_like_object.read(4) - file_like_object.seek(0) - - if not (file_head.startswith(b'PK\x03\x04') or file_head.startswith(b'\xD0\xCF\x11\xE0')): - logging.info("****wxy: Not an Excel file, converting CSV to Excel Workbook") - - try: - file_like_object.seek(0) - df = pd.read_csv(file_like_object) - return RAGFlowExcelParser._dataframe_to_workbook(df) - - except Exception as e_csv: - raise Exception(f"****wxy: Failed to parse CSV and convert to Excel Workbook: {e_csv}") - - try: - return load_workbook(file_like_object) - except Exception as e: - logging.info(f"****wxy: openpyxl load error: {e}, try pandas instead") - try: - file_like_object.seek(0) - df = pd.read_excel(file_like_object) - return RAGFlowExcelParser._dataframe_to_workbook(df) - except Exception as e_pandas: - raise Exception(f"****wxy: pandas.read_excel error: {e_pandas}, original openpyxl error: {e}") - - @staticmethod - def _dataframe_to_workbook(df): - wb = Workbook() - ws = wb.active - ws.title = "Data" - - for col_num, column_name in enumerate(df.columns, 1): - ws.cell(row=1, column=col_num, value=column_name) - - for row_num, row in enumerate(df.values, 2): - for col_num, value in enumerate(row, 1): - ws.cell(row=row_num, column=col_num, value=value) - - return wb - - def html(self, fnm, chunk_rows=256): - file_like_object = BytesIO(fnm) if not isinstance(fnm, str) else fnm - wb = RAGFlowExcelParser._load_excel_to_workbook(file_like_object) - tb_chunks = [] - for sheetname in wb.sheetnames: - ws = wb[sheetname] - rows = list(ws.rows) - if not rows: - continue - - tb_rows_0 = "" - for t in list(rows[0]): - tb_rows_0 += f"{t.value}" - tb_rows_0 += "" - - for chunk_i in range((len(rows) - 1) // chunk_rows + 1): - tb = "" - tb += f"" - tb += tb_rows_0 - for r in list( - rows[1 + chunk_i * chunk_rows: 1 + (chunk_i + 1) * chunk_rows] - ): - tb += "" - for i, c in enumerate(r): - if c.value is None: - tb += "" - else: - tb += f"" - tb += "" - tb += "
{sheetname}
{c.value}
\n" - tb_chunks.append(tb) - - return tb_chunks - - def __call__(self, fnm): - file_like_object = BytesIO(fnm) if not isinstance(fnm, str) else fnm - wb = RAGFlowExcelParser._load_excel_to_workbook(file_like_object) - - res = [] - for sheetname in wb.sheetnames: - ws = wb[sheetname] - rows = list(ws.rows) - if not rows: - continue - ti = list(rows[0]) - for r in list(rows[1:]): - fields = [] - for i, c in enumerate(r): - if not c.value: - continue - t = str(ti[i].value) if i < len(ti) else "" - t += ("：" if t else "") + str(c.value) - fields.append(t) - line = "; ".join(fields) - if sheetname.lower().find("sheet") < 0: - line += " ——" + sheetname - res.append(line) - return res - - @staticmethod - def row_number(fnm, binary): - if fnm.split(".")[-1].lower().find("xls") >= 0: - wb = RAGFlowExcelParser._load_excel_to_workbook(BytesIO(binary)) - total = 0 - for sheetname in wb.sheetnames: - ws = wb[sheetname] - total += len(list(ws.rows)) - return total - - if fnm.split(".")[-1].lower() in ["csv", "txt"]: - encoding = find_codec(binary) - txt = binary.decode(encoding, errors="ignore") - return len(txt.split("\n")) - - -if __name__ == "__main__": - psr = RAGFlowExcelParser() - psr(sys.argv[1]) diff --git a/deepdoc/parser/html_parser.py b/deepdoc/parser/html_parser.py deleted file mode 100644 index 29cc43a..0000000 --- a/deepdoc/parser/html_parser.py +++ /dev/null @@ -1,50 +0,0 @@ -# -*- coding: utf-8 -*- -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -from rag.nlp import find_codec -import readability -import html_text -import chardet - - -def get_encoding(file): - with open(file,'rb') as f: - tmp = chardet.detect(f.read()) - return tmp['encoding'] - - -class RAGFlowHtmlParser: - def __call__(self, fnm, binary=None): - txt = "" - if binary: - encoding = find_codec(binary) - txt = binary.decode(encoding, errors="ignore") - else: - with open(fnm, "r",encoding=get_encoding(fnm)) as f: - txt = f.read() - return self.parser_txt(txt) - - @classmethod - def parser_txt(cls, txt): - if not isinstance(txt, str): - raise TypeError("txt type should be str!") - html_doc = readability.Document(txt) - title = html_doc.title() - content = html_text.extract_text(html_doc.summary(html_partial=True)) - txt = f"{title}\n{content}" - sections = txt.split("\n") - return sections diff --git a/deepdoc/parser/json_parser.py b/deepdoc/parser/json_parser.py deleted file mode 100644 index dc73246..0000000 --- a/deepdoc/parser/json_parser.py +++ /dev/null @@ -1,133 +0,0 @@ -# -*- coding: utf-8 -*- -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -# The following documents are mainly referenced, and only adaptation modifications have been made -# from https://github.com/langchain-ai/langchain/blob/master/libs/text-splitters/langchain_text_splitters/json.py - -import json -from typing import Any - -from rag.nlp import find_codec -class RAGFlowJsonParser: - def __init__( - self, max_chunk_size: int = 2000, min_chunk_size: int | None = None - ): - super().__init__() - self.max_chunk_size = max_chunk_size * 2 - self.min_chunk_size = ( - min_chunk_size - if min_chunk_size is not None - else max(max_chunk_size - 200, 50) - ) - - def __call__(self, binary): - encoding = find_codec(binary) - txt = binary.decode(encoding, errors="ignore") - json_data = json.loads(txt) - chunks = self.split_json(json_data, True) - sections = [json.dumps(line, ensure_ascii=False) for line in chunks if line] - return sections - - @staticmethod - def _json_size(data: dict) -> int: - """Calculate the size of the serialized JSON object.""" - return len(json.dumps(data, ensure_ascii=False)) - - @staticmethod - def _set_nested_dict(d: dict, path: list[str], value: Any) -> None: - """Set a value in a nested dictionary based on the given path.""" - for key in path[:-1]: - d = d.setdefault(key, {}) - d[path[-1]] = value - - def _list_to_dict_preprocessing(self, data: Any) -> Any: - if isinstance(data, dict): - # Process each key-value pair in the dictionary - return {k: self._list_to_dict_preprocessing(v) for k, v in data.items()} - elif isinstance(data, list): - # Convert the list to a dictionary with index-based keys - return { - str(i): self._list_to_dict_preprocessing(item) - for i, item in enumerate(data) - } - else: - # Base case: the item is neither a dict nor a list, so return it unchanged - return data - - def _json_split( - self, - data, - current_path: list[str] | None, - chunks: list[dict] | None, - ) -> list[dict]: - """ - Split json into maximum size dictionaries while preserving structure. - """ - current_path = current_path or [] - chunks = chunks or [{}] - if isinstance(data, dict): - for key, value in data.items(): - new_path = current_path + [key] - chunk_size = self._json_size(chunks[-1]) - size = self._json_size({key: value}) - remaining = self.max_chunk_size - chunk_size - - if size < remaining: - # Add item to current chunk - self._set_nested_dict(chunks[-1], new_path, value) - else: - if chunk_size >= self.min_chunk_size: - # Chunk is big enough, start a new chunk - chunks.append({}) - - # Iterate - self._json_split(value, new_path, chunks) - else: - # handle single item - self._set_nested_dict(chunks[-1], current_path, data) - return chunks - - def split_json( - self, - json_data, - convert_lists: bool = False, - ) -> list[dict]: - """Splits JSON into a list of JSON chunks""" - - if convert_lists: - preprocessed_data = self._list_to_dict_preprocessing(json_data) - chunks = self._json_split(preprocessed_data, None, None) - else: - chunks = self._json_split(json_data, None, None) - - # Remove the last chunk if it's empty - if not chunks[-1]: - chunks.pop() - return chunks - - def split_text( - self, - json_data: dict[str, Any], - convert_lists: bool = False, - ensure_ascii: bool = True, - ) -> list[str]: - """Splits JSON into a list of JSON formatted strings""" - - chunks = self.split_json(json_data=json_data, convert_lists=convert_lists) - - # Convert to string - return [json.dumps(chunk, ensure_ascii=ensure_ascii) for chunk in chunks] diff --git a/deepdoc/parser/markdown_parser.py b/deepdoc/parser/markdown_parser.py deleted file mode 100644 index 193e5b9..0000000 --- a/deepdoc/parser/markdown_parser.py +++ /dev/null @@ -1,77 +0,0 @@ -# -*- coding: utf-8 -*- -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import re - -class RAGFlowMarkdownParser: - def __init__(self, chunk_token_num=128): - self.chunk_token_num = int(chunk_token_num) - - def extract_tables_and_remainder(self, markdown_text): - tables = [] - remainder = markdown_text - if "|" in markdown_text: # for optimize performance - # Standard Markdown table - border_table_pattern = re.compile( - r''' - (?:\n|^) - (?:\|.*?\|.*?\|.*?\n) - (?:\|(?:\s*[:-]+[-| :]*\s*)\|.*?\n) - (?:\|.*?\|.*?\|.*?\n)+ - ''', re.VERBOSE) - border_tables = border_table_pattern.findall(markdown_text) - tables.extend(border_tables) - remainder = border_table_pattern.sub('', remainder) - - # Borderless Markdown table - no_border_table_pattern = re.compile( - r''' - (?:\n|^) - (?:\S.*?\|.*?\n) - (?:(?:\s*[:-]+[-| :]*\s*).*?\n) - (?:\S.*?\|.*?\n)+ - ''', re.VERBOSE) - no_border_tables = no_border_table_pattern.findall(remainder) - tables.extend(no_border_tables) - remainder = no_border_table_pattern.sub('', remainder) - - if "" in remainder.lower(): # for optimize performance - #HTML table extraction - handle possible html/body wrapper tags - html_table_pattern = re.compile( - r''' - (?:\n|^) - \s* - (?: - # case1:
...
- (?:]*>\s*]*>\s*]*>.*?\s*\s*) - | - # case2: ...
- (?:]*>\s*]*>.*?\s*) - | - # case3: only...
- (?:]*>.*?) - ) - \s* - (?=\n|$) - ''', - re.VERBOSE | re.DOTALL | re.IGNORECASE - ) - html_tables = html_table_pattern.findall(remainder) - tables.extend(html_tables) - remainder = html_table_pattern.sub('', remainder) - - return remainder, tables diff --git a/deepdoc/parser/pdf_parser.py b/deepdoc/parser/pdf_parser.py deleted file mode 100644 index b8a14ca..0000000 --- a/deepdoc/parser/pdf_parser.py +++ /dev/null @@ -1,1248 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import logging -import os -import random -from timeit import default_timer as timer -import sys -import threading - -import xgboost as xgb -from io import BytesIO -import re -import pdfplumber -from PIL import Image -import numpy as np -from pypdf import PdfReader as pdf2_read - -from api import settings -from api.utils.file_utils import get_project_base_directory -from deepdoc.vision import OCR, Recognizer, LayoutRecognizer, TableStructureRecognizer -from rag.nlp import rag_tokenizer -from copy import deepcopy -from huggingface_hub import snapshot_download - -LOCK_KEY_pdfplumber = "global_shared_lock_pdfplumber" -if LOCK_KEY_pdfplumber not in sys.modules: - sys.modules[LOCK_KEY_pdfplumber] = threading.Lock() - -class RAGFlowPdfParser: - def __init__(self): - """ - If you have trouble downloading HuggingFace models, -_^ this might help!! - - For Linux: - export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com - - For Windows: - Good luck - ^_- - - """ - self.ocr = OCR() - if hasattr(self, "model_speciess"): - self.layouter = LayoutRecognizer("layout." + self.model_speciess) - else: - self.layouter = LayoutRecognizer("layout") - self.tbl_det = TableStructureRecognizer() - - self.updown_cnt_mdl = xgb.Booster() - if not settings.LIGHTEN: - try: - import torch - if torch.cuda.is_available(): - self.updown_cnt_mdl.set_param({"device": "cuda"}) - except Exception: - logging.exception("RAGFlowPdfParser __init__") - try: - model_dir = os.path.join( - get_project_base_directory(), - "rag/res/deepdoc") - self.updown_cnt_mdl.load_model(os.path.join( - model_dir, "updown_concat_xgb.model")) - except Exception: - model_dir = snapshot_download( - repo_id="InfiniFlow/text_concat_xgb_v1.0", - local_dir=os.path.join(get_project_base_directory(), "rag/res/deepdoc"), - local_dir_use_symlinks=False) - self.updown_cnt_mdl.load_model(os.path.join( - model_dir, "updown_concat_xgb.model")) - - self.page_from = 0 - - def __char_width(self, c): - return (c["x1"] - c["x0"]) // max(len(c["text"]), 1) - - def __height(self, c): - return c["bottom"] - c["top"] - - def _x_dis(self, a, b): - return min(abs(a["x1"] - b["x0"]), abs(a["x0"] - b["x1"]), - abs(a["x0"] + a["x1"] - b["x0"] - b["x1"]) / 2) - - def _y_dis( - self, a, b): - return ( - b["top"] + b["bottom"] - a["top"] - a["bottom"]) / 2 - - def _match_proj(self, b): - proj_patt = [ - r"第[零一二三四五六七八九十百]+章", - r"第[零一二三四五六七八九十百]+[条节]", - r"[零一二三四五六七八九十百]+[、是 　]", - r"[\(（][零一二三四五六七八九十百]+[）\)]", - r"[\(（][0-9]+[）\)]", - r"[0-9]+(、|\.[　 ]|）|\.[^0-9./a-zA-Z_%><-]{4,})", - r"[0-9]+\.[0-9.]+(、|\.[ 　])", - r"[⚫•➢①② ]", - ] - return any([re.match(p, b["text"]) for p in proj_patt]) - - def _updown_concat_features(self, up, down): - w = max(self.__char_width(up), self.__char_width(down)) - h = max(self.__height(up), self.__height(down)) - y_dis = self._y_dis(up, down) - LEN = 6 - tks_down = rag_tokenizer.tokenize(down["text"][:LEN]).split() - tks_up = rag_tokenizer.tokenize(up["text"][-LEN:]).split() - tks_all = up["text"][-LEN:].strip() \ - + (" " if re.match(r"[a-zA-Z0-9]+", - up["text"][-1] + down["text"][0]) else "") \ - + down["text"][:LEN].strip() - tks_all = rag_tokenizer.tokenize(tks_all).split() - fea = [ - up.get("R", -1) == down.get("R", -1), - y_dis / h, - down["page_number"] - up["page_number"], - up["layout_type"] == down["layout_type"], - up["layout_type"] == "text", - down["layout_type"] == "text", - up["layout_type"] == "table", - down["layout_type"] == "table", - True if re.search( - r"([。？！；!?;+)）]|[a-z]\.)$", - up["text"]) else False, - True if re.search(r"[，：‘“、0-9（+-]$", up["text"]) else False, - True if re.search( - r"(^.?[/,?;:\]，。；：’”？！》】）-])", - down["text"]) else False, - True if re.match(r"[\(（][^\(\)（）]+[）\)]$", up["text"]) else False, - True if re.search(r"[，,][^。.]+$", up["text"]) else False, - True if re.search(r"[，,][^。.]+$", up["text"]) else False, - True if re.search(r"[\(（][^\)）]+$", up["text"]) - and re.search(r"[\)）]", down["text"]) else False, - self._match_proj(down), - True if re.match(r"[A-Z]", down["text"]) else False, - True if re.match(r"[A-Z]", up["text"][-1]) else False, - True if re.match(r"[a-z0-9]", up["text"][-1]) else False, - True if re.match(r"[0-9.%,-]+$", down["text"]) else False, - up["text"].strip()[-2:] == down["text"].strip()[-2:] if len(up["text"].strip() - ) > 1 and len( - down["text"].strip()) > 1 else False, - up["x0"] > down["x1"], - abs(self.__height(up) - self.__height(down)) / min(self.__height(up), - self.__height(down)), - self._x_dis(up, down) / max(w, 0.000001), - (len(up["text"]) - len(down["text"])) / - max(len(up["text"]), len(down["text"])), - len(tks_all) - len(tks_up) - len(tks_down), - len(tks_down) - len(tks_up), - tks_down[-1] == tks_up[-1] if tks_down and tks_up else False, - max(down["in_row"], up["in_row"]), - abs(down["in_row"] - up["in_row"]), - len(tks_down) == 1 and rag_tokenizer.tag(tks_down[0]).find("n") >= 0, - len(tks_up) == 1 and rag_tokenizer.tag(tks_up[0]).find("n") >= 0 - ] - return fea - - @staticmethod - def sort_X_by_page(arr, threashold): - # sort using y1 first and then x1 - arr = sorted(arr, key=lambda r: (r["page_number"], r["x0"], r["top"])) - for i in range(len(arr) - 1): - for j in range(i, -1, -1): - # restore the order using th - if abs(arr[j + 1]["x0"] - arr[j]["x0"]) < threashold \ - and arr[j + 1]["top"] < arr[j]["top"] \ - and arr[j + 1]["page_number"] == arr[j]["page_number"]: - tmp = arr[j] - arr[j] = arr[j + 1] - arr[j + 1] = tmp - return arr - - def _has_color(self, o): - if o.get("ncs", "") == "DeviceGray": - if o["stroking_color"] and o["stroking_color"][0] == 1 and o["non_stroking_color"] and \ - o["non_stroking_color"][0] == 1: - if re.match(r"[a-zT_\[\]\(\)-]+", o.get("text", "")): - return False - return True - - def _table_transformer_job(self, ZM): - logging.debug("Table processing...") - imgs, pos = [], [] - tbcnt = [0] - MARGIN = 10 - self.tb_cpns = [] - assert len(self.page_layout) == len(self.page_images) - for p, tbls in enumerate(self.page_layout): # for page - tbls = [f for f in tbls if f["type"] == "table"] - tbcnt.append(len(tbls)) - if not tbls: - continue - for tb in tbls: # for table - left, top, right, bott = tb["x0"] - MARGIN, tb["top"] - MARGIN, \ - tb["x1"] + MARGIN, tb["bottom"] + MARGIN - left *= ZM - top *= ZM - right *= ZM - bott *= ZM - pos.append((left, top)) - imgs.append(self.page_images[p].crop((left, top, right, bott))) - - assert len(self.page_images) == len(tbcnt) - 1 - if not imgs: - return - recos = self.tbl_det(imgs) - tbcnt = np.cumsum(tbcnt) - for i in range(len(tbcnt) - 1): # for page - pg = [] - for j, tb_items in enumerate( - recos[tbcnt[i]: tbcnt[i + 1]]): # for table - poss = pos[tbcnt[i]: tbcnt[i + 1]] - for it in tb_items: # for table components - it["x0"] = (it["x0"] + poss[j][0]) - it["x1"] = (it["x1"] + poss[j][0]) - it["top"] = (it["top"] + poss[j][1]) - it["bottom"] = (it["bottom"] + poss[j][1]) - for n in ["x0", "x1", "top", "bottom"]: - it[n] /= ZM - it["top"] += self.page_cum_height[i] - it["bottom"] += self.page_cum_height[i] - it["pn"] = i - it["layoutno"] = j - pg.append(it) - self.tb_cpns.extend(pg) - - def gather(kwd, fzy=10, ption=0.6): - eles = Recognizer.sort_Y_firstly( - [r for r in self.tb_cpns if re.match(kwd, r["label"])], fzy) - eles = Recognizer.layouts_cleanup(self.boxes, eles, 5, ption) - return Recognizer.sort_Y_firstly(eles, 0) - - # add R,H,C,SP tag to boxes within table layout - headers = gather(r".*header$") - rows = gather(r".* (row|header)") - spans = gather(r".*spanning") - clmns = sorted([r for r in self.tb_cpns if re.match( - r"table column$", r["label"])], key=lambda x: (x["pn"], x["layoutno"], x["x0"])) - clmns = Recognizer.layouts_cleanup(self.boxes, clmns, 5, 0.5) - for b in self.boxes: - if b.get("layout_type", "") != "table": - continue - ii = Recognizer.find_overlapped_with_threashold(b, rows, thr=0.3) - if ii is not None: - b["R"] = ii - b["R_top"] = rows[ii]["top"] - b["R_bott"] = rows[ii]["bottom"] - - ii = Recognizer.find_overlapped_with_threashold( - b, headers, thr=0.3) - if ii is not None: - b["H_top"] = headers[ii]["top"] - b["H_bott"] = headers[ii]["bottom"] - b["H_left"] = headers[ii]["x0"] - b["H_right"] = headers[ii]["x1"] - b["H"] = ii - - ii = Recognizer.find_horizontally_tightest_fit(b, clmns) - if ii is not None: - b["C"] = ii - b["C_left"] = clmns[ii]["x0"] - b["C_right"] = clmns[ii]["x1"] - - ii = Recognizer.find_overlapped_with_threashold(b, spans, thr=0.3) - if ii is not None: - b["H_top"] = spans[ii]["top"] - b["H_bott"] = spans[ii]["bottom"] - b["H_left"] = spans[ii]["x0"] - b["H_right"] = spans[ii]["x1"] - b["SP"] = ii - - def __ocr(self, pagenum, img, chars, ZM=3): - """ - 对PDF页面图像进行OCR处理，识别文本内容并合并PDF提取的字符 - - 该方法完成以下任务： - 1. 使用OCR模型检测图像中的文本框 - 2. 将PDF提取的字符与OCR检测的文本框匹配合并 - 3. 对没有文本的框进行文本识别 - 4. 计算文本高度统计信息 - - 参数: - pagenum: 当前处理的页码 - img: 页面图像对象 - chars: 从PDF中提取的字符列表 - ZM: 缩放因子，用于坐标转换 - - 返回: - 无直接返回值，但会更新self.boxes列表 - """ - start = timer() - bxs = self.ocr.detect(np.array(img)) - logging.info(f"__ocr detecting boxes of a image cost ({timer() - start}s)") - - start = timer() - if not bxs: - self.boxes.append([]) - return - bxs = [(line[0], line[1][0]) for line in bxs] - bxs = Recognizer.sort_Y_firstly( - [{"x0": b[0][0] / ZM, "x1": b[1][0] / ZM, - "top": b[0][1] / ZM, "text": "", "txt": t, - "bottom": b[-1][1] / ZM, - "page_number": pagenum} for b, t in bxs if b[0][0] <= b[1][0] and b[0][1] <= b[-1][1]], - self.mean_height[-1] / 3 - ) - - # merge chars in the same rect - for c in Recognizer.sort_Y_firstly( - chars, self.mean_height[pagenum - 1] // 4): - ii = Recognizer.find_overlapped(c, bxs) - if ii is None: - self.lefted_chars.append(c) - continue - ch = c["bottom"] - c["top"] - bh = bxs[ii]["bottom"] - bxs[ii]["top"] - if abs(ch - bh) / max(ch, bh) >= 0.7 and c["text"] != ' ': - self.lefted_chars.append(c) - continue - if c["text"] == " " and bxs[ii]["text"]: - if re.match(r"[0-9a-zA-Zа-яА-Я,.?;:!%%]", bxs[ii]["text"][-1]): - bxs[ii]["text"] += " " - else: - bxs[ii]["text"] += c["text"] - - logging.info(f"__ocr sorting {len(chars)} chars cost {timer() - start}s") - start = timer() - boxes_to_reg = [] - img_np = np.array(img) - for b in bxs: - if not b["text"]: - left, right, top, bott = b["x0"] * ZM, b["x1"] * \ - ZM, b["top"] * ZM, b["bottom"] * ZM - b["box_image"] = self.ocr.get_rotate_crop_image(img_np, np.array([[left, top], [right, top], [right, bott], [left, bott]], dtype=np.float32)) - boxes_to_reg.append(b) - del b["txt"] - texts = self.ocr.recognize_batch([b["box_image"] for b in boxes_to_reg]) - for i in range(len(boxes_to_reg)): - boxes_to_reg[i]["text"] = texts[i] - del boxes_to_reg[i]["box_image"] - logging.info(f"__ocr recognize {len(bxs)} boxes cost {timer() - start}s") - bxs = [b for b in bxs if b["text"]] - if self.mean_height[-1] == 0: - self.mean_height[-1] = np.median([b["bottom"] - b["top"] - for b in bxs]) - self.boxes.append(bxs) - - def _layouts_rec(self, ZM, drop=True): - assert len(self.page_images) == len(self.boxes) - self.boxes, self.page_layout = self.layouter( - self.page_images, self.boxes, ZM, drop=drop) - # cumlative Y - for i in range(len(self.boxes)): - self.boxes[i]["top"] += \ - self.page_cum_height[self.boxes[i]["page_number"] - 1] - self.boxes[i]["bottom"] += \ - self.page_cum_height[self.boxes[i]["page_number"] - 1] - - def _text_merge(self): - # merge adjusted boxes - bxs = self.boxes - - def end_with(b, txt): - txt = txt.strip() - tt = b.get("text", "").strip() - return tt and tt.find(txt) == len(tt) - len(txt) - - def start_with(b, txts): - tt = b.get("text", "").strip() - return tt and any([tt.find(t.strip()) == 0 for t in txts]) - - # horizontally merge adjacent box with the same layout - i = 0 - while i < len(bxs) - 1: - b = bxs[i] - b_ = bxs[i + 1] - if b.get("layoutno", "0") != b_.get("layoutno", "1") or b.get("layout_type", "") in ["table", "figure", - "equation"]: - i += 1 - continue - if abs(self._y_dis(b, b_) - ) < self.mean_height[bxs[i]["page_number"] - 1] / 3: - # merge - bxs[i]["x1"] = b_["x1"] - bxs[i]["top"] = (b["top"] + b_["top"]) / 2 - bxs[i]["bottom"] = (b["bottom"] + b_["bottom"]) / 2 - bxs[i]["text"] += b_["text"] - bxs.pop(i + 1) - continue - i += 1 - continue - - dis_thr = 1 - dis = b["x1"] - b_["x0"] - if b.get("layout_type", "") != "text" or b_.get( - "layout_type", "") != "text": - if end_with(b, "，") or start_with(b_, "（，"): - dis_thr = -8 - else: - i += 1 - continue - - if abs(self._y_dis(b, b_)) < self.mean_height[bxs[i]["page_number"] - 1] / 5 \ - and dis >= dis_thr and b["x1"] < b_["x1"]: - # merge - bxs[i]["x1"] = b_["x1"] - bxs[i]["top"] = (b["top"] + b_["top"]) / 2 - bxs[i]["bottom"] = (b["bottom"] + b_["bottom"]) / 2 - bxs[i]["text"] += b_["text"] - bxs.pop(i + 1) - continue - i += 1 - self.boxes = bxs - - def _naive_vertical_merge(self): - bxs = Recognizer.sort_Y_firstly( - self.boxes, np.median( - self.mean_height) / 3) - i = 0 - while i + 1 < len(bxs): - b = bxs[i] - b_ = bxs[i + 1] - if b["page_number"] < b_["page_number"] and re.match( - r"[0-9 •一—-]+$", b["text"]): - bxs.pop(i) - continue - if not b["text"].strip(): - bxs.pop(i) - continue - concatting_feats = [ - b["text"].strip()[-1] in ",;:'\"，、‘“；：-", - len(b["text"].strip()) > 1 and b["text"].strip( - )[-2] in ",;:'\"，‘“、；：", - b_["text"].strip() and b_["text"].strip()[0] in "。；？！?”）),，、：", - ] - # features for not concating - feats = [ - b.get("layoutno", 0) != b_.get("layoutno", 0), - b["text"].strip()[-1] in "。？！?", - self.is_english and b["text"].strip()[-1] in ".!?", - b["page_number"] == b_["page_number"] and b_["top"] - - b["bottom"] > self.mean_height[b["page_number"] - 1] * 1.5, - b["page_number"] < b_["page_number"] and abs( - b["x0"] - b_["x0"]) > self.mean_width[b["page_number"] - 1] * 4, - ] - # split features - detach_feats = [b["x1"] < b_["x0"], - b["x0"] > b_["x1"]] - if (any(feats) and not any(concatting_feats)) or any(detach_feats): - logging.debug("{} {} {} {}".format( - b["text"], - b_["text"], - any(feats), - any(concatting_feats), - )) - i += 1 - continue - # merge up and down - b["bottom"] = b_["bottom"] - b["text"] += b_["text"] - b["x0"] = min(b["x0"], b_["x0"]) - b["x1"] = max(b["x1"], b_["x1"]) - bxs.pop(i + 1) - self.boxes = bxs - - def _concat_downward(self, concat_between_pages=True): - # count boxes in the same row as a feature - for i in range(len(self.boxes)): - mh = self.mean_height[self.boxes[i]["page_number"] - 1] - self.boxes[i]["in_row"] = 0 - j = max(0, i - 12) - while j < min(i + 12, len(self.boxes)): - if j == i: - j += 1 - continue - ydis = self._y_dis(self.boxes[i], self.boxes[j]) / mh - if abs(ydis) < 1: - self.boxes[i]["in_row"] += 1 - elif ydis > 0: - break - j += 1 - - # concat between rows - boxes = deepcopy(self.boxes) - blocks = [] - while boxes: - chunks = [] - - def dfs(up, dp): - chunks.append(up) - i = dp - while i < min(dp + 12, len(boxes)): - ydis = self._y_dis(up, boxes[i]) - smpg = up["page_number"] == boxes[i]["page_number"] - mh = self.mean_height[up["page_number"] - 1] - mw = self.mean_width[up["page_number"] - 1] - if smpg and ydis > mh * 4: - break - if not smpg and ydis > mh * 16: - break - down = boxes[i] - if not concat_between_pages and down["page_number"] > up["page_number"]: - break - - if up.get("R", "") != down.get( - "R", "") and up["text"][-1] != "，": - i += 1 - continue - - if re.match(r"[0-9]{2,3}/[0-9]{3}$", up["text"]) \ - or re.match(r"[0-9]{2,3}/[0-9]{3}$", down["text"]) \ - or not down["text"].strip(): - i += 1 - continue - - if not down["text"].strip() or not up["text"].strip(): - i += 1 - continue - - if up["x1"] < down["x0"] - 10 * \ - mw or up["x0"] > down["x1"] + 10 * mw: - i += 1 - continue - - if i - dp < 5 and up.get("layout_type") == "text": - if up.get("layoutno", "1") == down.get( - "layoutno", "2"): - dfs(down, i + 1) - boxes.pop(i) - return - i += 1 - continue - - fea = self._updown_concat_features(up, down) - if self.updown_cnt_mdl.predict( - xgb.DMatrix([fea]))[0] <= 0.5: - i += 1 - continue - dfs(down, i + 1) - boxes.pop(i) - return - - dfs(boxes[0], 1) - boxes.pop(0) - if chunks: - blocks.append(chunks) - - # concat within each block - boxes = [] - for b in blocks: - if len(b) == 1: - boxes.append(b[0]) - continue - t = b[0] - for c in b[1:]: - t["text"] = t["text"].strip() - c["text"] = c["text"].strip() - if not c["text"]: - continue - if t["text"] and re.match( - r"[0-9\.a-zA-Z]+$", t["text"][-1] + c["text"][-1]): - t["text"] += " " - t["text"] += c["text"] - t["x0"] = min(t["x0"], c["x0"]) - t["x1"] = max(t["x1"], c["x1"]) - t["page_number"] = min(t["page_number"], c["page_number"]) - t["bottom"] = c["bottom"] - if not t["layout_type"] \ - and c["layout_type"]: - t["layout_type"] = c["layout_type"] - boxes.append(t) - - self.boxes = Recognizer.sort_Y_firstly(boxes, 0) - - def _filter_forpages(self): - if not self.boxes: - return - findit = False - i = 0 - while i < len(self.boxes): - if not re.match(r"(contents|目录|目次|table of contents|致谢|acknowledge)$", - re.sub(r"( | |\u3000)+", "", self.boxes[i]["text"].lower())): - i += 1 - continue - findit = True - eng = re.match( - r"[0-9a-zA-Z :'.-]{5,}", - self.boxes[i]["text"].strip()) - self.boxes.pop(i) - if i >= len(self.boxes): - break - prefix = self.boxes[i]["text"].strip()[:3] if not eng else " ".join( - self.boxes[i]["text"].strip().split()[:2]) - while not prefix: - self.boxes.pop(i) - if i >= len(self.boxes): - break - prefix = self.boxes[i]["text"].strip()[:3] if not eng else " ".join( - self.boxes[i]["text"].strip().split()[:2]) - self.boxes.pop(i) - if i >= len(self.boxes) or not prefix: - break - for j in range(i, min(i + 128, len(self.boxes))): - if not re.match(prefix, self.boxes[j]["text"]): - continue - for k in range(i, j): - self.boxes.pop(i) - break - if findit: - return - - page_dirty = [0] * len(self.page_images) - for b in self.boxes: - if re.search(r"(··|··|··)", b["text"]): - page_dirty[b["page_number"] - 1] += 1 - page_dirty = set([i + 1 for i, t in enumerate(page_dirty) if t > 3]) - if not page_dirty: - return - i = 0 - while i < len(self.boxes): - if self.boxes[i]["page_number"] in page_dirty: - self.boxes.pop(i) - continue - i += 1 - - def _merge_with_same_bullet(self): - i = 0 - while i + 1 < len(self.boxes): - b = self.boxes[i] - b_ = self.boxes[i + 1] - if not b["text"].strip(): - self.boxes.pop(i) - continue - if not b_["text"].strip(): - self.boxes.pop(i + 1) - continue - - if b["text"].strip()[0] != b_["text"].strip()[0] \ - or b["text"].strip()[0].lower() in set("qwertyuopasdfghjklzxcvbnm") \ - or rag_tokenizer.is_chinese(b["text"].strip()[0]) \ - or b["top"] > b_["bottom"]: - i += 1 - continue - b_["text"] = b["text"] + "\n" + b_["text"] - b_["x0"] = min(b["x0"], b_["x0"]) - b_["x1"] = max(b["x1"], b_["x1"]) - b_["top"] = b["top"] - self.boxes.pop(i) - - def _extract_table_figure(self, need_image, ZM, - return_html, need_position): - tables = {} - figures = {} - # extract figure and table boxes - i = 0 - lst_lout_no = "" - nomerge_lout_no = [] - while i < len(self.boxes): - if "layoutno" not in self.boxes[i]: - i += 1 - continue - lout_no = str(self.boxes[i]["page_number"]) + \ - "-" + str(self.boxes[i]["layoutno"]) - if TableStructureRecognizer.is_caption(self.boxes[i]) or self.boxes[i]["layout_type"] in ["table caption", - "title", - "figure caption", - "reference"]: - nomerge_lout_no.append(lst_lout_no) - if self.boxes[i]["layout_type"] == "table": - if re.match(r"(数据|资料|图表)*来源[:： ]", self.boxes[i]["text"]): - self.boxes.pop(i) - continue - if lout_no not in tables: - tables[lout_no] = [] - tables[lout_no].append(self.boxes[i]) - self.boxes.pop(i) - lst_lout_no = lout_no - continue - if need_image and self.boxes[i]["layout_type"] == "figure": - if re.match(r"(数据|资料|图表)*来源[:： ]", self.boxes[i]["text"]): - self.boxes.pop(i) - continue - if lout_no not in figures: - figures[lout_no] = [] - figures[lout_no].append(self.boxes[i]) - self.boxes.pop(i) - lst_lout_no = lout_no - continue - i += 1 - - # merge table on different pages - nomerge_lout_no = set(nomerge_lout_no) - tbls = sorted([(k, bxs) for k, bxs in tables.items()], - key=lambda x: (x[1][0]["top"], x[1][0]["x0"])) - - i = len(tbls) - 1 - while i - 1 >= 0: - k0, bxs0 = tbls[i - 1] - k, bxs = tbls[i] - i -= 1 - if k0 in nomerge_lout_no: - continue - if bxs[0]["page_number"] == bxs0[0]["page_number"]: - continue - if bxs[0]["page_number"] - bxs0[0]["page_number"] > 1: - continue - mh = self.mean_height[bxs[0]["page_number"] - 1] - if self._y_dis(bxs0[-1], bxs[0]) > mh * 23: - continue - tables[k0].extend(tables[k]) - del tables[k] - - def x_overlapped(a, b): - return not any([a["x1"] < b["x0"], a["x0"] > b["x1"]]) - - # find captions and pop out - i = 0 - while i < len(self.boxes): - c = self.boxes[i] - # mh = self.mean_height[c["page_number"]-1] - if not TableStructureRecognizer.is_caption(c): - i += 1 - continue - - # find the nearest layouts - def nearest(tbls): - nonlocal c - mink = "" - minv = 1000000000 - for k, bxs in tbls.items(): - for b in bxs: - if b.get("layout_type", "").find("caption") >= 0: - continue - y_dis = self._y_dis(c, b) - x_dis = self._x_dis( - c, b) if not x_overlapped( - c, b) else 0 - dis = y_dis * y_dis + x_dis * x_dis - if dis < minv: - mink = k - minv = dis - return mink, minv - - tk, tv = nearest(tables) - fk, fv = nearest(figures) - # if min(tv, fv) > 2000: - # i += 1 - # continue - if tv < fv and tk: - tables[tk].insert(0, c) - logging.debug( - "TABLE:" + - self.boxes[i]["text"] + - "; Cap: " + - tk) - elif fk: - figures[fk].insert(0, c) - logging.debug( - "FIGURE:" + - self.boxes[i]["text"] + - "; Cap: " + - tk) - self.boxes.pop(i) - - res = [] - positions = [] - - def cropout(bxs, ltype, poss): - nonlocal ZM - pn = set([b["page_number"] - 1 for b in bxs]) - if len(pn) < 2: - pn = list(pn)[0] - ht = self.page_cum_height[pn] - b = { - "x0": np.min([b["x0"] for b in bxs]), - "top": np.min([b["top"] for b in bxs]) - ht, - "x1": np.max([b["x1"] for b in bxs]), - "bottom": np.max([b["bottom"] for b in bxs]) - ht - } - louts = [layout for layout in self.page_layout[pn] if layout["type"] == ltype] - ii = Recognizer.find_overlapped(b, louts, naive=True) - if ii is not None: - b = louts[ii] - else: - logging.warning( - f"Missing layout match: {pn + 1},%s" % - (bxs[0].get( - "layoutno", ""))) - - left, top, right, bott = b["x0"], b["top"], b["x1"], b["bottom"] - if right < left: - right = left + 1 - poss.append((pn + self.page_from, left, right, top, bott)) - return self.page_images[pn] \ - .crop((left * ZM, top * ZM, - right * ZM, bott * ZM)) - pn = {} - for b in bxs: - p = b["page_number"] - 1 - if p not in pn: - pn[p] = [] - pn[p].append(b) - pn = sorted(pn.items(), key=lambda x: x[0]) - imgs = [cropout(arr, ltype, poss) for p, arr in pn] - pic = Image.new("RGB", - (int(np.max([i.size[0] for i in imgs])), - int(np.sum([m.size[1] for m in imgs]))), - (245, 245, 245)) - height = 0 - for img in imgs: - pic.paste(img, (0, int(height))) - height += img.size[1] - return pic - - # crop figure out and add caption - for k, bxs in figures.items(): - txt = "\n".join([b["text"] for b in bxs]) - if not txt: - continue - - poss = [] - res.append( - (cropout( - bxs, - "figure", poss), - [txt])) - positions.append(poss) - - for k, bxs in tables.items(): - if not bxs: - continue - bxs = Recognizer.sort_Y_firstly(bxs, np.mean( - [(b["bottom"] - b["top"]) / 2 for b in bxs])) - poss = [] - res.append((cropout(bxs, "table", poss), - self.tbl_det.construct_table(bxs, html=return_html, is_english=self.is_english))) - positions.append(poss) - - assert len(positions) == len(res) - - if need_position: - return list(zip(res, positions)) - return res - - def proj_match(self, line): - if len(line) <= 2: - return - if re.match(r"[0-9 ().,%%+/-]+$", line): - return False - for p, j in [ - (r"第[零一二三四五六七八九十百]+章", 1), - (r"第[零一二三四五六七八九十百]+[条节]", 2), - (r"[零一二三四五六七八九十百]+[、 　]", 3), - (r"[\(（][零一二三四五六七八九十百]+[）\)]", 4), - (r"[0-9]+(、|\.[　 ]|\.[^0-9])", 5), - (r"[0-9]+\.[0-9]+(、|[. 　]|[^0-9])", 6), - (r"[0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+(、|[ 　]|[^0-9])", 7), - (r"[0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+\.[0-9]+(、|[ 　]|[^0-9])", 8), - (r".{,48}[：:?？]$", 9), - (r"[0-9]+）", 10), - (r"[\(（][0-9]+[）\)]", 11), - (r"[零一二三四五六七八九十百]+是", 12), - (r"[⚫•➢✓]", 12) - ]: - if re.match(p, line): - return j - return - - def _line_tag(self, bx, ZM): - pn = [bx["page_number"]] - top = bx["top"] - self.page_cum_height[pn[0] - 1] - bott = bx["bottom"] - self.page_cum_height[pn[0] - 1] - page_images_cnt = len(self.page_images) - if pn[-1] - 1 >= page_images_cnt: - return "" - while bott * ZM > self.page_images[pn[-1] - 1].size[1]: - bott -= self.page_images[pn[-1] - 1].size[1] / ZM - pn.append(pn[-1] + 1) - if pn[-1] - 1 >= page_images_cnt: - return "" - - return "@@{}\t{:.1f}\t{:.1f}\t{:.1f}\t{:.1f}##" \ - .format("-".join([str(p) for p in pn]), - bx["x0"], bx["x1"], top, bott) - - def __filterout_scraps(self, boxes, ZM): - - def width(b): - return b["x1"] - b["x0"] - - def height(b): - return b["bottom"] - b["top"] - - def usefull(b): - if b.get("layout_type"): - return True - if width( - b) > self.page_images[b["page_number"] - 1].size[0] / ZM / 3: - return True - if b["bottom"] - b["top"] > self.mean_height[b["page_number"] - 1]: - return True - return False - - res = [] - while boxes: - lines = [] - widths = [] - pw = self.page_images[boxes[0]["page_number"] - 1].size[0] / ZM - mh = self.mean_height[boxes[0]["page_number"] - 1] - mj = self.proj_match( - boxes[0]["text"]) or boxes[0].get( - "layout_type", - "") == "title" - - def dfs(line, st): - nonlocal mh, pw, lines, widths - lines.append(line) - widths.append(width(line)) - mmj = self.proj_match( - line["text"]) or line.get( - "layout_type", - "") == "title" - for i in range(st + 1, min(st + 20, len(boxes))): - if (boxes[i]["page_number"] - line["page_number"]) > 0: - break - if not mmj and self._y_dis( - line, boxes[i]) >= 3 * mh and height(line) < 1.5 * mh: - break - - if not usefull(boxes[i]): - continue - if mmj or \ - (self._x_dis(boxes[i], line) < pw / 10): \ - # and abs(width(boxes[i])-width_mean)/max(width(boxes[i]),width_mean)<0.5): - # concat following - dfs(boxes[i], i) - boxes.pop(i) - break - - try: - if usefull(boxes[0]): - dfs(boxes[0], 0) - else: - logging.debug("WASTE: " + boxes[0]["text"]) - except Exception: - pass - boxes.pop(0) - mw = np.mean(widths) - if mj or mw / pw >= 0.35 or mw > 200: - res.append( - "\n".join([c["text"] + self._line_tag(c, ZM) for c in lines])) - else: - logging.debug("REMOVED: " + - "<<".join([c["text"] for c in lines])) - - return "\n\n".join(res) - - @staticmethod - def total_page_number(fnm, binary=None): - try: - with sys.modules[LOCK_KEY_pdfplumber]: - pdf = pdfplumber.open( - fnm) if not binary else pdfplumber.open(BytesIO(binary)) - total_page = len(pdf.pages) - pdf.close() - return total_page - except Exception: - logging.exception("total_page_number") - - def __images__(self, fnm, zoomin=3, page_from=0, - page_to=299, callback=None): - """ - 处理PDF文件并提取图像和文本内容 - - 该方法是PDF解析的核心，负责： - 1. 将PDF页面转换为高分辨率图像 - 2. 提取页面中的字符和布局信息 - 3. 使用OCR识别文本内容 - 4. 分析文档语言(英文或中文) - 5. 提取文档大纲结构 - - 参数: - fnm: 文件名或二进制内容 - zoomin: 图像缩放因子，用于提高OCR精度 - page_from: 起始页码(从0开始) - page_to: 结束页码 - callback: 进度回调函数，用于报告处理进度 - - 返回: - 无直接返回值，但会更新类的内部状态 - """ - self.lefted_chars = [] - self.mean_height = [] - self.mean_width = [] - self.boxes = [] - self.garbages = {} - self.page_cum_height = [0] - self.page_layout = [] - self.page_from = page_from - start = timer() - try: - with sys.modules[LOCK_KEY_pdfplumber]: - self.pdf = pdfplumber.open(fnm) if isinstance( - fnm, str) else pdfplumber.open(BytesIO(fnm)) - self.page_images = [p.to_image(resolution=72 * zoomin).annotated for i, p in - enumerate(self.pdf.pages[page_from:page_to])] - try: - self.page_chars = [[c for c in page.dedupe_chars().chars if self._has_color(c)] for page in self.pdf.pages[page_from:page_to]] - except Exception as e: - logging.warning(f"Failed to extract characters for pages {page_from}-{page_to}: {str(e)}") - self.page_chars = [[] for _ in range(page_to - page_from)] # If failed to extract, using empty list instead. - - self.total_page = len(self.pdf.pages) - except Exception: - logging.exception("RAGFlowPdfParser __images__") - logging.info(f"__images__ dedupe_chars cost {timer() - start}s") - - self.outlines = [] - try: - self.pdf = pdf2_read(fnm if isinstance(fnm, str) else BytesIO(fnm)) - outlines = self.pdf.outline - - def dfs(arr, depth): - for a in arr: - if isinstance(a, dict): - self.outlines.append((a["/Title"], depth)) - continue - dfs(a, depth + 1) - - dfs(outlines, 0) - except Exception as e: - logging.warning(f"Outlines exception: {e}") - finally: - self.pdf.close() - if not self.outlines: - logging.warning("Miss outlines") - - - logging.debug("Images converted.") - self.is_english = [re.search(r"[a-zA-Z0-9,/¸;:'\[\]\(\)!@#$%^&*\"?<>._-]{30,}", "".join( - random.choices([c["text"] for c in self.page_chars[i]], k=min(100, len(self.page_chars[i]))))) for i in - range(len(self.page_chars))] - if sum([1 if e else 0 for e in self.is_english]) > len( - self.page_images) / 2: - self.is_english = True - else: - self.is_english = False - - start = timer() - for i, img in enumerate(self.page_images): - chars = self.page_chars[i] if not self.is_english else [] - self.mean_height.append( - np.median(sorted([c["height"] for c in chars])) if chars else 0 - ) - self.mean_width.append( - np.median(sorted([c["width"] for c in chars])) if chars else 8 - ) - self.page_cum_height.append(img.size[1] / zoomin) - j = 0 - while j + 1 < len(chars): - if chars[j]["text"] and chars[j + 1]["text"] \ - and re.match(r"[0-9a-zA-Z,.:;!%]+", chars[j]["text"] + chars[j + 1]["text"]) \ - and chars[j + 1]["x0"] - chars[j]["x1"] >= min(chars[j + 1]["width"], - chars[j]["width"]) / 2: - chars[j]["text"] += " " - j += 1 - - self.__ocr(i + 1, img, chars, zoomin) - if callback and i % 6 == 5: - callback(prog=(i + 1) * 0.6 / len(self.page_images), msg="") - logging.info(f"__images__ {len(self.page_images)} pages cost {timer() - start}s") - - if not self.is_english and not any( - [c for c in self.page_chars]) and self.boxes: - bxes = [b for bxs in self.boxes for b in bxs] - self.is_english = re.search(r"[\na-zA-Z0-9,/¸;:'\[\]\(\)!@#$%^&*\"?<>._-]{30,}", - "".join([b["text"] for b in random.choices(bxes, k=min(30, len(bxes)))])) - - logging.debug("Is it English:", self.is_english) - - self.page_cum_height = np.cumsum(self.page_cum_height) - assert len(self.page_cum_height) == len(self.page_images) + 1 - if len(self.boxes) == 0 and zoomin < 9: - self.__images__(fnm, zoomin * 3, page_from, page_to, callback) - - def __call__(self, fnm, need_image=True, zoomin=3, return_html=False): - self.__images__(fnm, zoomin) - self._layouts_rec(zoomin) - self._table_transformer_job(zoomin) - self._text_merge() - self._concat_downward() - self._filter_forpages() - tbls = self._extract_table_figure( - need_image, zoomin, return_html, False) - return self.__filterout_scraps(deepcopy(self.boxes), zoomin), tbls - - def remove_tag(self, txt): - return re.sub(r"@@[\t0-9.-]+?##", "", txt) - - def crop(self, text, ZM=3, need_position=False): - imgs = [] - poss = [] - for tag in re.findall(r"@@[0-9-]+\t[0-9.\t]+##", text): - pn, left, right, top, bottom = tag.strip( - "#").strip("@").split("\t") - left, right, top, bottom = float(left), float( - right), float(top), float(bottom) - poss.append(([int(p) - 1 for p in pn.split("-")], - left, right, top, bottom)) - if not poss: - if need_position: - return None, None - return - - max_width = max( - np.max([right - left for (_, left, right, _, _) in poss]), 6) - GAP = 6 - pos = poss[0] - poss.insert(0, ([pos[0][0]], pos[1], pos[2], max( - 0, pos[3] - 120), max(pos[3] - GAP, 0))) - pos = poss[-1] - poss.append(([pos[0][-1]], pos[1], pos[2], min(self.page_images[pos[0][-1]].size[1] / ZM, pos[4] + GAP), - min(self.page_images[pos[0][-1]].size[1] / ZM, pos[4] + 120))) - - positions = [] - for ii, (pns, left, right, top, bottom) in enumerate(poss): - right = left + max_width - bottom *= ZM - for pn in pns[1:]: - bottom += self.page_images[pn - 1].size[1] - imgs.append( - self.page_images[pns[0]].crop((left * ZM, top * ZM, - right * - ZM, min( - bottom, self.page_images[pns[0]].size[1]) - )) - ) - if 0 < ii < len(poss) - 1: - positions.append((pns[0] + self.page_from, left, right, top, min( - bottom, self.page_images[pns[0]].size[1]) / ZM)) - bottom -= self.page_images[pns[0]].size[1] - for pn in pns[1:]: - imgs.append( - self.page_images[pn].crop((left * ZM, 0, - right * ZM, - min(bottom, - self.page_images[pn].size[1]) - )) - ) - if 0 < ii < len(poss) - 1: - positions.append((pn + self.page_from, left, right, 0, min( - bottom, self.page_images[pn].size[1]) / ZM)) - bottom -= self.page_images[pn].size[1] - - if not imgs: - if need_position: - return None, None - return - height = 0 - for img in imgs: - height += img.size[1] + GAP - height = int(height) - width = int(np.max([i.size[0] for i in imgs])) - pic = Image.new("RGB", - (width, height), - (245, 245, 245)) - height = 0 - for ii, img in enumerate(imgs): - if ii == 0 or ii + 1 == len(imgs): - img = img.convert('RGBA') - overlay = Image.new('RGBA', img.size, (0, 0, 0, 0)) - overlay.putalpha(128) - img = Image.alpha_composite(img, overlay).convert("RGB") - pic.paste(img, (0, int(height))) - height += img.size[1] + GAP - - if need_position: - return pic, positions - return pic - - def get_position(self, bx, ZM): - poss = [] - pn = bx["page_number"] - top = bx["top"] - self.page_cum_height[pn - 1] - bott = bx["bottom"] - self.page_cum_height[pn - 1] - poss.append((pn, bx["x0"], bx["x1"], top, min( - bott, self.page_images[pn - 1].size[1] / ZM))) - while bott * ZM > self.page_images[pn - 1].size[1]: - bott -= self.page_images[pn - 1].size[1] / ZM - top = 0 - pn += 1 - poss.append((pn, bx["x0"], bx["x1"], top, min( - bott, self.page_images[pn - 1].size[1] / ZM))) - return poss - - -class PlainParser: - def __call__(self, filename, from_page=0, to_page=100000, **kwargs): - self.outlines = [] - lines = [] - try: - self.pdf = pdf2_read( - filename if isinstance( - filename, str) else BytesIO(filename)) - for page in self.pdf.pages[from_page:to_page]: - lines.extend([t for t in page.extract_text().split("\n")]) - - outlines = self.pdf.outline - - def dfs(arr, depth): - for a in arr: - if isinstance(a, dict): - self.outlines.append((a["/Title"], depth)) - continue - dfs(a, depth + 1) - - dfs(outlines, 0) - except Exception: - logging.exception("Outlines exception") - if not self.outlines: - logging.warning("Miss outlines") - - return [(line, "") for line in lines], [] - - def crop(self, ck, need_position): - raise NotImplementedError - - @staticmethod - def remove_tag(txt): - raise NotImplementedError - - -if __name__ == "__main__": - pass diff --git a/deepdoc/parser/ppt_parser.py b/deepdoc/parser/ppt_parser.py deleted file mode 100644 index 25e8f84..0000000 --- a/deepdoc/parser/ppt_parser.py +++ /dev/null @@ -1,68 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import logging -from io import BytesIO -from pptx import Presentation - - -class RAGFlowPptParser: - def __init__(self): - super().__init__() - - def __extract(self, shape): - if shape.shape_type == 19: - tb = shape.table - rows = [] - for i in range(1, len(tb.rows)): - rows.append("; ".join([tb.cell( - 0, j).text + ": " + tb.cell(i, j).text for j in range(len(tb.columns)) if tb.cell(i, j)])) - return "\n".join(rows) - - if shape.has_text_frame: - return shape.text_frame.text - - if shape.shape_type == 6: - texts = [] - for p in sorted(shape.shapes, key=lambda x: (x.top // 10, x.left)): - t = self.__extract(p) - if t: - texts.append(t) - return "\n".join(texts) - - def __call__(self, fnm, from_page, to_page, callback=None): - ppt = Presentation(fnm) if isinstance( - fnm, str) else Presentation( - BytesIO(fnm)) - txts = [] - self.total_page = len(ppt.slides) - for i, slide in enumerate(ppt.slides): - if i < from_page: - continue - if i >= to_page: - break - texts = [] - for shape in sorted( - slide.shapes, key=lambda x: ((x.top if x.top is not None else 0) // 10, x.left)): - try: - txt = self.__extract(shape) - if txt: - texts.append(txt) - except Exception as e: - logging.exception(e) - txts.append("\n".join(texts)) - - return txts diff --git a/deepdoc/parser/resume/__init__.py b/deepdoc/parser/resume/__init__.py deleted file mode 100644 index 5006d7f..0000000 --- a/deepdoc/parser/resume/__init__.py +++ /dev/null @@ -1,109 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import datetime - - -def refactor(cv): - for n in [ - "raw_txt", - "parser_name", - "inference", - "ori_text", - "use_time", - "time_stat", - ]: - if n in cv and cv[n] is not None: - del cv[n] - cv["is_deleted"] = 0 - if "basic" not in cv: - cv["basic"] = {} - if cv["basic"].get("photo2"): - del cv["basic"]["photo2"] - - for n in [ - "education", - "work", - "certificate", - "project", - "language", - "skill", - "training", - ]: - if n not in cv or cv[n] is None: - continue - if isinstance(cv[n], dict): - cv[n] = [v for _, v in cv[n].items()] - if not isinstance(cv[n], list): - del cv[n] - continue - vv = [] - for v in cv[n]: - if "external" in v and v["external"] is not None: - del v["external"] - vv.append(v) - cv[n] = {str(i): vv[i] for i in range(len(vv))} - - basics = [ - ("basic_salary_month", "salary_month"), - ("expect_annual_salary_from", "expect_annual_salary"), - ] - for n, t in basics: - if cv["basic"].get(n): - cv["basic"][t] = cv["basic"][n] - del cv["basic"][n] - - work = sorted( - [v for _, v in cv.get("work", {}).items()], - key=lambda x: x.get("start_time", ""), - ) - edu = sorted( - [v for _, v in cv.get("education", {}).items()], - key=lambda x: x.get("start_time", ""), - ) - - if work: - cv["basic"]["work_start_time"] = work[0].get("start_time", "") - cv["basic"]["management_experience"] = ( - "Y" - if any([w.get("management_experience", "") == "Y" for w in work]) - else "N" - ) - cv["basic"]["annual_salary"] = work[-1].get("annual_salary_from", "0") - - for n in [ - "annual_salary_from", - "annual_salary_to", - "industry_name", - "position_name", - "responsibilities", - "corporation_type", - "scale", - "corporation_name", - ]: - cv["basic"][n] = work[-1].get(n, "") - - if edu: - for n in ["school_name", "discipline_name"]: - if n in edu[-1]: - cv["basic"][n] = edu[-1][n] - - cv["basic"]["updated_at"] = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") - if "contact" not in cv: - cv["contact"] = {} - if not cv["contact"].get("name"): - cv["contact"]["name"] = cv["basic"].get("name", "") - return cv diff --git a/deepdoc/parser/resume/entities/__init__.py b/deepdoc/parser/resume/entities/__init__.py deleted file mode 100644 index e156bc9..0000000 --- a/deepdoc/parser/resume/entities/__init__.py +++ /dev/null @@ -1,15 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# \ No newline at end of file diff --git a/deepdoc/parser/resume/entities/corporations.py b/deepdoc/parser/resume/entities/corporations.py deleted file mode 100644 index 4379366..0000000 --- a/deepdoc/parser/resume/entities/corporations.py +++ /dev/null @@ -1,128 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import logging -import re -import json -import os -import pandas as pd -from rag.nlp import rag_tokenizer -from . import regions - - -current_file_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) -GOODS = pd.read_csv( - os.path.join(current_file_path, "res/corp_baike_len.csv"), sep="\t", header=0 -).fillna(0) -GOODS["cid"] = GOODS["cid"].astype(str) -GOODS = GOODS.set_index(["cid"]) -CORP_TKS = json.load( - open(os.path.join(current_file_path, "res/corp.tks.freq.json"), "r",encoding="utf-8") -) -GOOD_CORP = json.load(open(os.path.join(current_file_path, "res/good_corp.json"), "r",encoding="utf-8")) -CORP_TAG = json.load(open(os.path.join(current_file_path, "res/corp_tag.json"), "r",encoding="utf-8")) - - -def baike(cid, default_v=0): - global GOODS - try: - return GOODS.loc[str(cid), "len"] - except Exception: - pass - return default_v - - -def corpNorm(nm, add_region=True): - global CORP_TKS - if not nm or not isinstance(nm, str): - return "" - nm = rag_tokenizer.tradi2simp(rag_tokenizer.strQ2B(nm)).lower() - nm = re.sub(r"&", "&", nm) - nm = re.sub(r"[\(\)（）\+'\"\t \*\\【】-]+", " ", nm) - nm = re.sub( - r"([—-]+.*| +co\..*|corp\..*| +inc\..*| +ltd.*)", "", nm, 10000, re.IGNORECASE - ) - nm = re.sub( - r"(计算机|技术|(技术|科技|网络)*有限公司|公司|有限|研发中心|中国|总部)$", - "", - nm, - 10000, - re.IGNORECASE, - ) - if not nm or (len(nm) < 5 and not regions.isName(nm[0:2])): - return nm - - tks = rag_tokenizer.tokenize(nm).split() - reg = [t for i, t in enumerate(tks) if regions.isName(t) and (t != "中国" or i > 0)] - nm = "" - for t in tks: - if regions.isName(t) or t in CORP_TKS: - continue - if re.match(r"[0-9a-zA-Z\\,.]+", t) and re.match(r".*[0-9a-zA-Z\,.]+$", nm): - nm += " " - nm += t - - r = re.search(r"^([^a-z0-9 \(\)&]{2,})[a-z ]{4,}$", nm.strip()) - if r: - nm = r.group(1) - r = re.search(r"^([a-z ]{3,})[^a-z0-9 \(\)&]{2,}$", nm.strip()) - if r: - nm = r.group(1) - return nm.strip() + (("" if not reg else "(%s)" % reg[0]) if add_region else "") - - -def rmNoise(n): - n = re.sub(r"[\(（][^()（）]+[)）]", "", n) - n = re.sub(r"[,. &（）()]+", "", n) - return n - - -GOOD_CORP = set([corpNorm(rmNoise(c), False) for c in GOOD_CORP]) -for c, v in CORP_TAG.items(): - cc = corpNorm(rmNoise(c), False) - if not cc: - logging.debug(c) -CORP_TAG = {corpNorm(rmNoise(c), False): v for c, v in CORP_TAG.items()} - - -def is_good(nm): - global GOOD_CORP - if nm.find("外派") >= 0: - return False - nm = rmNoise(nm) - nm = corpNorm(nm, False) - for n in GOOD_CORP: - if re.match(r"[0-9a-zA-Z]+$", n): - if n == nm: - return True - elif nm.find(n) >= 0: - return True - return False - - -def corp_tag(nm): - global CORP_TAG - nm = rmNoise(nm) - nm = corpNorm(nm, False) - for n in CORP_TAG.keys(): - if re.match(r"[0-9a-zA-Z., ]+$", n): - if n == nm: - return CORP_TAG[n] - elif nm.find(n) >= 0: - if len(n) < 3 and len(nm) / len(n) >= 2: - continue - return CORP_TAG[n] - return [] diff --git a/deepdoc/parser/resume/entities/degrees.py b/deepdoc/parser/resume/entities/degrees.py deleted file mode 100644 index ddb936e..0000000 --- a/deepdoc/parser/resume/entities/degrees.py +++ /dev/null @@ -1,44 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -TBL = { - "94": "EMBA", - "6": "MBA", - "95": "MPA", - "92": "专升本", - "4": "专科", - "90": "中专", - "91": "中技", - "86": "初中", - "3": "博士", - "10": "博士后", - "1": "本科", - "2": "硕士", - "87": "职高", - "89": "高中", -} - -TBL_ = {v: k for k, v in TBL.items()} - - -def get_name(id): - return TBL.get(str(id), "") - - -def get_id(nm): - if not nm: - return "" - return TBL_.get(nm.upper().strip(), "") diff --git a/deepdoc/parser/resume/entities/industries.py b/deepdoc/parser/resume/entities/industries.py deleted file mode 100644 index c2b1b8e..0000000 --- a/deepdoc/parser/resume/entities/industries.py +++ /dev/null @@ -1,712 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -TBL = { - "1": {"name": "IT/通信/电子", "parent": "0"}, - "2": {"name": "互联网", "parent": "0"}, - "3": {"name": "电子商务", "parent": "2"}, - "4": {"name": "互联网金融", "parent": "2"}, - "5": {"name": "网络游戏", "parent": "2"}, - "6": {"name": "社交网络平台", "parent": "2"}, - "7": {"name": "视频音乐", "parent": "2"}, - "9": {"name": "安全", "parent": "2"}, - "10": {"name": "云计算", "parent": "2"}, - "12": {"name": "工具类客户端应用", "parent": "2"}, - 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-"中国矿大", -"china university of mining & technology", -"cumtb", -"中国石油大学", -"中石大", -"石大", -"china university of petroleum", -"cup", -"中国石油大学", -"中石大", -"cup"] diff --git a/deepdoc/parser/resume/entities/res/school.rank.csv b/deepdoc/parser/resume/entities/res/school.rank.csv deleted file mode 100644 index 2207bf4..0000000 --- a/deepdoc/parser/resume/entities/res/school.rank.csv +++ /dev/null @@ -1,1627 +0,0 @@ -清华大学,2,985,清华 -清华大学,2,985,Tsinghua University -清华大学,2,985,THU -北京大学,1,985,北大 -北京大学,1,985,Beijing University -北京大学,1,985,PKU -中国科学技术大学,14,985,中国科大 -中国科学技术大学,14,985,中科大 -中国科学技术大学,14,985,China Science & Technology University -中国科学技术大学,14,985,USTC -复旦大学,5,985,复旦 -复旦大学,5,985,Fudan University -复旦大学,5,985,FDU -中国人民大学,15,985,人大 -中国人民大学,15,985,人民大学 -中国人民大学,15,985,Renmin University Of China -中国人民大学,15,985,RUC -上海交通大学,4,985,上海交大 -上海交通大学,4,985,Shanghai Jiao Tong University -上海交通大学,4,985,SJTU -南京大学,11,985,南大 -南京大学,11,985,Nanjing University -南京大学,11,985,NJU -同济大学,17,985,同济 -同济大学,17,985,Tongji University -同济大学,17,985,Tongji -浙江大学,3,985,浙大 -浙江大学,3,985,Zhejiang University -浙江大学,3,985,ZJU -南开大学,27,985,南开 -南开大学,27,985,Nankai University -南开大学,27,985,NKU -北京航空航天大学,21,985,北航 -北京航空航天大学,21,985,Beihang University -北京航空航天大学,21,985,BUAA -北京师范大学,23,985,北师 -北京师范大学,23,985,北师大 -北京师范大学,23,985,Beijing Normal University -北京师范大学,23,985,BNU -武汉大学,6,985,武大 -武汉大学,6,985,Wuhan University -武汉大学,6,985,WHU -西安交通大学,13,985,西安交大 -西安交通大学,13,985,Xi’an Jiaotong University -西安交通大学,13,985,XJTU -天津大学,22,985,天大 -天津大学,22,985,University Of Tianjin -天津大学,22,985,TJU -华中科技大学,8,985,华中大 -华中科技大学,8,985,Central China University Science and Technology -华中科技大学,8,985,HUST -北京理工大学,24,985,北理 -北京理工大学,24,985,Beijing Institute of Technology -北京理工大学,24,985,BIT -东南大学,20,985,东大 -东南大学,20,985,Southeast China University -东南大学,20,985,SEU -中山大学,9,985,中大 -中山大学,9,985,Zhongshan University -中山大学,9,985,SYSU -华东师范大学,30,985,华师大 -华东师范大学,30,985,East China Normal University -华东师范大学,30,985,ECNU -哈尔滨工业大学,10,985,哈工大 -哈尔滨工业大学,10,985,Harbin Institute Of Technology -哈尔滨工业大学,10,985,HIT -厦门大学,28,985,厦大 -厦门大学,28,985,Xiamen University -厦门大学,28,985,XMU -西北工业大学,31,985,西工大 -西北工业大学,31,985,西北工大 -西北工业大学,31,985,Northwestern Polytechnical University -西北工业大学,31,985,NPU -中南大学,19,985,中南 -中南大学,19,985,Middle and Southern University -中南大学,19,985,CSU -大连理工大学,26,985,大工 -大连理工大学,26,985,Institute Of Technology Of Dalian -大连理工大学,26,985,DUT -四川大学,7,985,川大 -四川大学,7,985,Sichuan University -四川大学,7,985,SCU -电子科技大学,32,985,电子科大 -电子科技大学,32,985,University of Electronic Science and Technology of China -电子科技大学,32,985,UESTC -华南理工大学,25,985,华南理工 -华南理工大学,25,985,Institutes Of Technology Of South China -华南理工大学,25,985,SCUT -吉林大学,12,985,吉大 -吉林大学,12,985,Jilin University -吉林大学,12,985,JLU -湖南大学,38,985,湖大 -湖南大学,38,985,Hunan University -湖南大学,38,985,HNU -重庆大学,29,985,重大 -重庆大学,29,985,University Of Chongqing -重庆大学,29,985,CQU -山东大学,16,985,山大 -山东大学,16,985,Shandong University -山东大学,16,985,SDU -中国农业大学,37,985,中国农大 -中国农业大学,37,985,China Agricultural University -中国农业大学,37,985,CAU -中国海洋大学,60,985,中国海大 -中国海洋大学,60,985,Chinese Marine University -中国海洋大学,60,985,OUC -中央民族大学,106,985,中央民大 -中央民族大学,106,985,Central University For Nationalities -中央民族大学,106,985,MUC -东北大学,41,985,东北工学院 -东北大学,41,985,Northeastern University -东北大学,41,985,NEU -东北大学,41,985,NU -兰州大学,39,985,兰大 -兰州大学,39,985,Lanzhou University -兰州大学,39,985,LZU -西北农林科技大学,78,985,西农、西北农大 -西北农林科技大学,78,985,Northwest A&F University -西北农林科技大学,78,985,NWAFU -中国人民解放军国防科技大学,89,985,国防科技大学、国防科大、国防科学技术大学 -中国人民解放军国防科技大学,89,985,National University of Defense Technology -中国人民解放军国防科技大学,89,985,NUDT -郑州大学,34,211,郑大 -郑州大学,34,211,Zhengzhou University -郑州大学,34,211,ZZU -云南大学,75,211,云大 -云南大学,75,211,Yunnan University -云南大学,75,211,YNU -新疆大学,114,211,新大 -新疆大学,114,211,Xinjiang University -新疆大学,114,211,XJU -北京交通大学,49,211,北京交大 -北京交通大学,49,211,Beijing Jiaotong University -北京交通大学,49,211,BJTU -北京工业大学,63,211,北工大 -北京工业大学,63,211,Beijing University Of Technology -北京工业大学,63,211,BJUT -北京科技大学,48,211,北科大、北京科大 -北京科技大学,48,211,University Of Science and Technology Beijing -北京科技大学,48,211,USTB -北京化工大学,82,211,北化 -北京化工大学,82,211,Beijing University of Chemical Technology -北京化工大学,82,211,BUCT -北京邮电大学,76,211,北邮 -北京邮电大学,76,211,Beijing University Of Posts and Telecommunications -北京邮电大学,76,211,BUPT -北京林业大学,88,211,北林 -北京林业大学,88,211,Beijing Forestry University -北京林业大学,88,211,BFU -北京协和医学院,,双一流,协和医学院 -北京协和医学院,,双一流,Peking Union Medical College -北京协和医学院,,双一流,PUMC -北京中医药大学,121,211,北中医 -北京中医药大学,121,211,Beijing University Of Chinese Medicine -北京中医药大学,121,211,BUCM -首都师范大学,,双一流,首师大 -首都师范大学,,双一流,Capital Normal University -首都师范大学,,双一流,CNU -北京外国语大学,124,211,北外 -北京外国语大学,124,211,Beijing Foreign Studies University -北京外国语大学,124,211,BFSU -中国传媒大学,96,211,中媒 -中国传媒大学,96,211,中传 -中国传媒大学,96,211,北京广播学院 -中国传媒大学,96,211,Communication University Of China -中国传媒大学,96,211,CUC -中央财经大学,79,211,中央财大 -中央财经大学,79,211,中财大 -中央财经大学,79,211,The Central University Of Finance and Economics -中央财经大学,79,211,CUFE -对外经济贸易大学,99,211,对外经贸大学 -对外经济贸易大学,99,211,贸大 -对外经济贸易大学,99,211,University Of International Business and Economics -对外经济贸易大学,99,211,UIBE -外交学院,,双一流,外院 -外交学院,,双一流,China Foreign Affairs University -外交学院,,双一流,CFAU -中国人民公安大学,,双一流,公安大学 -中国人民公安大学,,双一流,People's Public Security University of China -中国人民公安大学,,双一流,PPSUC -北京体育大学,122,211,北体大 -北京体育大学,122,211,Beijing Sport University -北京体育大学,122,211,BSU -中央音乐学院,103,211,央音 -中央音乐学院,103,211,中央院 -中央音乐学院,103,211,Central Conservatory Of Music -中央音乐学院,103,211,CCOM -中国音乐学院,,双一流,国音 -中国音乐学院,,双一流,中国院 -中国音乐学院,,双一流,China Conservatory of Music -中国音乐学院,,双一流,CCMUSIC -中央美术学院,104,双一流,央美 -中央美术学院,104,双一流,Central Academy of Fine Art -中央美术学院,104,双一流,CAFA -中央戏剧学院,133,双一流,中戏 -中央戏剧学院,133,双一流,The Central Academy Of Drama -中央戏剧学院,133,双一流,TCAD -中国政法大学,90,211,法大 -中国政法大学,90,211,China University Of Political Science and Law -中国政法大学,90,211,ZUC -中国政法大学,90,211,CUPL -中国科学院大学,18,双一流,国科大 -中国科学院大学,18,双一流,科院大 -中国科学院大学,18,双一流,University of Chinese Academy of Sciences -中国科学院大学,18,双一流,UCAS -福州大学,72,211,福大 -福州大学,72,211,University Of Fuzhou -福州大学,72,211,FZU -暨南大学,44,211,暨大 -暨南大学,44,211,Ji'nan University -暨南大学,44,211,JNU -广州中医药大学,,双一流,广中医 -广州中医药大学,,双一流,Traditional Chinese Medicine University Of Guangzhou -广州中医药大学,,双一流,GUCM -华南师范大学,55,211,华南师大 -华南师范大学,55,211,South China Normal University -华南师范大学,55,211,SCNU -广西大学,71,211,广西大 -广西大学,71,211,Guangxi University -广西大学,71,211,GXU -贵州大学,94,211,贵大 -贵州大学,94,211,Guizhou University -贵州大学,94,211,GZU -海南大学,101,211,海大 -海南大学,101,211,University Of Hainan -海南大学,101,211,HAINU -河南大学,85,双一流,河大 -河南大学,85,双一流,He'nan University -河南大学,85,双一流,HENU -哈尔滨工程大学,65,211,哈工程 -哈尔滨工程大学,65,211,Harbin Engineering University -哈尔滨工程大学,65,211,HEU -东北农业大学,98,211,东北农大 -东北农业大学,98,211,Northeast Agricultural University -东北农业大学,98,211,NEAU -东北林业大学,93,211,东北林大 -东北林业大学,93,211,Northeast Forestry University -东北林业大学,93,211,NEFU -中国地质大学,80,211,地大 -中国地质大学,80,211,China University Of Geosciences -中国地质大学,80,211,CUG -武汉理工大学,40,211,武汉理工 -武汉理工大学,40,211,Wuhan University of Technology -武汉理工大学,40,211,WUT -华中农业大学,52,211,华中农大 -华中农业大学,52,211,华农 -华中农业大学,52,211,Central China Agricultural University -华中农业大学,52,211,HZAU -华中师范大学,58,211,华中师大 -华中师范大学,58,211,华大 -华中师范大学,58,211,Central China Normal University -华中师范大学,58,211,CCNU -中南财经政法大学,105,211,中南大 -中南财经政法大学,105,211,Zhongnan University Of Economics & Law -中南财经政法大学,105,211,ZUEL -湖南师范大学,68,211,湖南师大 -湖南师范大学,68,211,Hunan Normal University -湖南师范大学,68,211,HUNNU -延边大学,130,211,延大 -延边大学,130,211,Yanbian University -延边大学,130,211,YBU -东北师范大学,69,211,东北师大 -东北师范大学,69,211,Northeast Normal University -东北师范大学,69,211,NENU -苏州大学,35,211,苏大 -苏州大学,35,211,Soochow University -苏州大学,35,211,SUDA -南京航空航天大学,33,211,南航 -南京航空航天大学,33,211,Nanjing Aero-Space University -南京航空航天大学,33,211,NUAA -南京理工大学,42,211,南理工 -南京理工大学,42,211,Institutes Of Technology Of Nanjing -南京理工大学,42,211,NJUST -中国矿业大学,61,211,中国矿大 -中国矿业大学,61,211,China Mining University -中国矿业大学,61,211,CUMT -南京邮电大学,,双一流,南邮 -南京邮电大学,,双一流,Nanjing University of Posts and Telecommunications -南京邮电大学,,双一流,NJUPT -河海大学,54,211,河海 -河海大学,54,211,River Sea University -河海大学,54,211,HHU -江南大学,57,211,江南大 -江南大学,57,211,Jiangnan University -江南大学,57,211,Jiangnan -南京林业大学,,双一流,南林 -南京林业大学,,双一流,Nanjing Forestry University -南京林业大学,,双一流,NJFU -南京信息工程大学,91,双一流,南信大 -南京信息工程大学,91,双一流,Nanjing University of Information Science and Technology -南京信息工程大学,91,双一流,NUIST -南京农业大学,53,211,南农 -南京农业大学,53,211,南农大 -南京农业大学,53,211,南京农大 -南京农业大学,53,211,Agricultural University Of Nanjing -南京农业大学,53,211,NJAU -南京农业大学,53,211,NAU -南京中医药大学,,双一流,南中医 -南京中医药大学,,双一流,Nanjing University Of Chinese Medicine -南京中医药大学,,双一流,NJUCM -中国药科大学,119,211,中国药大 -中国药科大学,119,211,China Medicine University -中国药科大学,119,211,CPU -南京师范大学,56,211,南京师大 -南京师范大学,56,211,南师大 -南京师范大学,56,211,南师 -南京师范大学,56,211,Nanjing Normal University -南京师范大学,56,211,NNU -南昌大学,47,211,昌大 -南昌大学,47,211,University Of Nanchang、Nanchang University -南昌大学,47,211,NCU -辽宁大学,118,211,辽大 -辽宁大学,118,211,Liaoning University -辽宁大学,118,211,LNU -大连海事大学,111,211,大连海大 -大连海事大学,111,211,Maritime Affairs University Of Dalian -大连海事大学,111,211,DMU -内蒙古大学,116,211,内大 -内蒙古大学,116,211,University Of The Inner Mongol、Inner Mongolia University -内蒙古大学,116,211,IMU -宁夏大学,125,211,Ningxia University -宁夏大学,125,211,NXU -青海大学,129,211,清大 -青海大学,129,211,Qinghai University -青海大学,129,211,QHU -中国石油大学,77,双一流,中石大 -中国石油大学,77,双一流,China University Of Petroleum Beijing -中国石油大学,77,双一流,UPC -太原理工大学,84,211,太原理工 -太原理工大学,84,211,Institutes Of Technology Of Taiyuan、Taiyuan University of Technology -太原理工大学,84,211,TYUT -西北大学,59,211,西北大 -西北大学,59,211,Northwest University -西北大学,59,211,NWU -西安电子科技大学,50,211,西电 -西安电子科技大学,50,211,Xidian University -西安电子科技大学,50,211,XDU -长安大学,83,211,长大 -长安大学,83,211,Chang`an University -长安大学,83,211,CHU -陕西师范大学,67,211,陕西师大 -陕西师范大学,67,211,陕师大 -陕西师范大学,67,211,Shaanxi Normal University -陕西师范大学,67,211,SNNU -第四军医大学,,211,空军军医大学、四医大 -第四军医大学,,211,Air Force Medical University -第四军医大学,,211,FMMU -华东理工大学,45,211,华理 -华东理工大学,45,211,East China University Of Science -华东理工大学,45,211,ECUST -东华大学,74,211,东华 -东华大学,74,211,Donghua University -东华大学,74,211,DHU -上海海洋大学,,双一流,上海海大 -上海海洋大学,,双一流,Shanghai Ocean University -上海海洋大学,,双一流,SHOU -上海中医药大学,,211,上中医 -上海中医药大学,,211,Shanghai University of Traditional Chinese Medicine -上海中医药大学,,211,SHUTCM -上海外国语大学,123,211,上外 -上海外国语大学,123,211,Shanghai International Studies University -上海外国语大学,123,211,SISU -上海财经大学,95,211,上海财大 -上海财经大学,95,211,上财 -上海财经大学,95,211,Shanghai University Of Finance -上海财经大学,95,211,SUFE -上海体育学院,,双一流,Shanghai University Of Sport -上海音乐学院,,双一流,上音 -上海音乐学院,,双一流,Shanghai Conservatory Of Music -上海音乐学院,,双一流,SHCM -上海大学,43,211,上大 -上海大学,43,211,Shanghai University -第二军医大学,,211,海军军医大学 -第二军医大学,,211,Naval Medical University -西南交通大学,36,211,西南交大 -西南交通大学,36,211,Southwest Jiaotong University -西南交通大学,36,211,SWJTU -西南石油大学,,双一流,西南石大 -西南石油大学,,双一流,Southwest Petroleum University -西南石油大学,,双一流,SWPU -成都理工大学,,双一流,成都理工 -成都理工大学,,双一流,Chengdu University Of Technology -成都理工大学,,双一流,CDUT -四川农业大学,113,211,川农 -四川农业大学,113,211,川农大 -四川农业大学,113,211,Sichuan Agricultural University -四川农业大学,113,211,SICAU -成都中医药大学,,双一流,成中医 -成都中医药大学,,双一流,Chengdu University of TCM -成都中医药大学,,双一流,CDUTCM -西南财经大学,97,211,西南财大 -西南财经大学,97,211,西财 -西南财经大学,97,211,Southwestern University Of Finance And Economics -西南财经大学,97,211,SWUFE -天津工业大学,,双一流,天工大 -天津工业大学,,双一流,Tianjin University of Technology -天津工业大学,,双一流,TGU -天津医科大学,107,211,天津医大 -天津医科大学,107,211,Medical University Of Tianjin -天津医科大学,107,211,TMU -天津中医药大学,,双一流,天中 -天津中医药大学,,双一流,Tianjin University of Traditional Chinese Medicine -天津中医药大学,,双一流,TUTCM -华北电力大学,73,211,华电 -华北电力大学,73,211,North China Electric Power University -华北电力大学,73,211,NCEPU -河北工业大学,92,211,河工大 -河北工业大学,92,211,Hebei University of Technology -河北工业大学,92,211,HEBUT -西藏大学,135,211,藏大 -西藏大学,135,211,Tibet University -西藏大学,135,211,TU -石河子大学,117,211,石大 -石河子大学,117,211,Shihezi University -中国美术学院,,双一流,中国美院 -中国美术学院,,双一流,国美 -中国美术学院,,双一流,China Academy of Art -中国美术学院,,双一流,CAA -宁波大学,70,双一流,Ningbo University -宁波大学,70,双一流,NBU -西南大学,46,985,西南大 -西南大学,46,985,Southwest University -西南大学,46,985,SWU -安徽大学,81,211,安大 -安徽大学,81,211,University Of Anhui -安徽大学,81,211,AHU -合肥工业大学,51,211,合肥工大 -合肥工业大学,51,211,合工大 -合肥工业大学,51,211,HeFei University of Technology -合肥工业大学,51,211,HFUT -麻省理工学院,1,海外名校,Massachusetts Institute of Technology -麻省理工学院,1,海外名校,MIT -麻省理工学院,1,海外名校,麻省 -麻省理工学院,1,海外名校,马萨诸塞理工学院 -牛津大学,2,海外名校,University of Oxford -牛津大学,2,海外名校,Oxford -牛津大学,2,海外名校,Oxon -牛津大学,2,海外名校,牛津 -斯坦福大学,3,海外名校,Stanford University -斯坦福大学,3,海外名校,Leland Stanford Junior University -斯坦福大学,3,海外名校,斯坦福 -斯坦福大学,3,海外名校,Stanford -剑桥大学,3,海外名校,University of Cambridge -剑桥大学,3,海外名校,剑桥 -哈佛大学,5,海外名校,Harvard University -哈佛大学,5,海外名校,哈佛 -加州理工学院,6,海外名校,California Institute of Technology -加州理工学院,6,海外名校,Caltech -加州理工学院,6,海外名校,加州理工 -帝国理工学院,,海外名校,Imperial College London -帝国理工学院,,海外名校,帝国理工医学院 -帝国理工学院,,海外名校,Imperial College of Science -帝国理工学院,,海外名校,Technology and Medicine -帝国理工学院,,海外名校,帝国学院 -帝国理工学院,,海外名校,帝国理工 -帝国理工学院,,海外名校,Imperial -帝国理工学院,,海外名校,IC -苏黎世联邦理工学院,8,海外名校,苏黎世理工 -苏黎世联邦理工学院,8,海外名校,ETH -苏黎世联邦理工学院,8,海外名校,Swiss Federal Institute of Technology in Zurich -伦敦大学学院,8,海外名校,UCL -伦敦大学学院,8,海外名校,University College London -芝加哥大学,10,海外名校,University of Chicago -芝加哥大学,10,海外名校,芝大 -芝加哥大学,10,海外名校,UChicago -新加坡国立大学,11,海外名校,National University of Singapore -新加坡国立大学,11,海外名校,NUS -南洋理工大学,12,海外名校,Nanyang Technological University -南洋理工大学,12,海外名校,Singapore -南洋理工大学,12,海外名校,NTU -宾夕法尼亚大学,13,海外名校,University of Pennsylvania -宾夕法尼亚大学,13,海外名校,UPenn -宾夕法尼亚大学,13,海外名校,宾大 -洛桑联邦理工学院,14,海外名校,EPFL -洛桑联邦理工学院,14,海外名校,Swiss federal Institute of Technology in Lausanne -耶鲁大学,14,海外名校,Yale University -耶鲁大学,14,海外名校,耶鲁 -耶鲁大学,14,海外名校,Yale -爱丁堡大学,16,海外名校,The University of Edinburgh -爱丁堡大学,16,海外名校,Edin -爱丁堡大学,16,海外名校,爱大 -哥伦比亚大学,19,海外名校,Columbia University -哥伦比亚大学,19,海外名校,哥大 -哥伦比亚大学,19,海外名校,Columbia University in the City of New York -普林斯顿大学,20,海外名校,Princeton University -普林斯顿大学,20,海外名校,普林斯顿 -康奈尔大学,21,海外名校,Cornell University -康奈尔大学,21,海外名校,Cornell -康奈尔大学,21,海外名校,康奈尔 -香港大学,22,海外名校,The University of Hong Kong -香港大学,22,海外名校,HKU -香港大学,22,海外名校,港大 -东京大学,23,海外名校,The University of Tokyo -东京大学,23,海外名校,東京大学 -东京大学,23,海外名校,UTokyo -密歇根大学安娜堡分校,,海外名校,University of Michigan-Ann Arbor -密歇根大学安娜堡分校,,海外名校,UMich -约翰霍普金斯大学,25,海外名校,Johns Hopkins University -约翰霍普金斯大学,25,海外名校,JHU -约翰霍普金斯大学,25,海外名校,Hopkins -约翰霍普金斯大学,25,海外名校,霍普金斯大学 -多伦多大学,26,海外名校,University of Toronto -多伦多大学,26,海外名校,UofT -多伦多大学,26,海外名校,UToronto -麦吉尔大学,27,海外名校,McGill University -麦吉尔大学,27,海外名校,McGill -澳洲国立大学,,海外名校,The Australian National University -澳洲国立大学,,海外名校,ANU -曼彻斯特大学,27,海外名校,The University of Manchester -曼彻斯特大学,27,海外名校,UoM -京都大学,33,海外名校,Kyoto University -香港科技大学,34,海外名校,The Hong Kong University of Science and Technology -香港科技大学,34,海外名校,HKUST -伦敦大学国王学院,,海外名校,King's College London -伦敦大学国王学院,,海外名校,King's -伦敦大学国王学院,,海外名校,KCL -首尔国立大学,36,海外名校,Seoul National University -首尔国立大学,36,海外名校,SNU -墨尔本大学,37,海外名校,The University of Melbourne -墨尔本大学,37,海外名校,UniMelb -墨尔本大学,37,海外名校,Melb Uni -悉尼大学,38,海外名校,The University of Sydney -悉尼大学,38,海外名校,USYD -悉尼大学,38,海外名校,Sydney U -香港中文大学,39,海外名校,The Chinese University of Hong Kong -香港中文大学,39,海外名校,CUHK -韩国高等科技学院,,海外名校,Korea Advanced Institute of Science And Technology -韩国高等科技学院,,海外名校,KAIST -纽约大学,42,海外名校,New York University -纽约大学,42,海外名校,NYU -新南威尔士大学,43,海外名校,The University of New South Wales -新南威尔士大学,43,海外名校,UNSW -巴黎第九大学,,海外名校,University Paris Dauphine -英属哥伦比亚大学,,海外名校,University of British Columbia -英属哥伦比亚大学,,海外名校,UBC -昆士兰大学,47,海外名校,The University of Queensland -昆士兰大学,47,海外名校,UQ -巴黎理工学院,49,海外名校,Institut Polytechnique de Paris -巴黎理工学院,49,海外名校,IP-Paris -伦敦政治经济学院,49,海外名校,The London School of Economics and Political Science -伦敦政治经济学院,49,海外名校,LSE -伦敦政治经济学院,49,海外名校,London School of Economics -慕尼黑工业大学,,海外名校,Technical University of Munich -杜克大学,52,海外名校,Duke University -卡耐基梅隆大学,,海外名校,Carnegie Mellon University -卡耐基梅隆大学,,海外名校,TU München -卡耐基梅隆大学,,海外名校,TUM -香港城市大学,53,海外名校,City University of Hong Kong -香港城市大学,53,海外名校,CityU -阿姆斯特丹大学,55,海外名校,University of Amsterdam -阿姆斯特丹大学,55,海外名校,UvA -东京工业大学,56,海外名校,Tokyo Institute of Technology -东京工业大学,56,海外名校,Tokyo Tech -代尔夫特理工大学,57,海外名校,Delft University of Technology -莫纳什大学,,海外名校,Monash University -莫纳什大学,,海外名校,Monash -莫纳什大学,,海外名校,蒙纳士 -莫纳什大学,,海外名校,莫纳什 -莫纳什大学,,海外名校,莫大 -布朗大学,60,海外名校,Brown University -布朗大学,60,海外名校,Brown -布朗大学,60,海外名校,布朗 -华威大学,61,海外名校,The University of Warwick -华威大学,61,海外名校,华威 -华威大学,61,海外名校,Warwick -华威大学,61,海外名校,UoW -布里斯托大学,62,海外名校,University of Bristol -布里斯托大学,62,海外名校,布大 -海德堡大学,63,海外名校,Heidelberg University -海德堡大学,63,海外名校,海德堡大学 -慕尼黑大学,64,海外名校,LMU -慕尼黑大学,64,海外名校,University of Munich -马来亚大学,65,海外名校,University of Malaya -马来亚大学,65,海外名校,马大 -香港理工大学,66,海外名校,The Hong Kong Polytechnic University -香港理工大学,66,海外名校,PolyU -香港理工大学,66,海外名校,理大 -香港理工大学,66,海外名校,港理工 -德克萨斯大学奥斯汀分校,,海外名校,University of Texas at Austin -德克萨斯大学奥斯汀分校,,海外名校,得州大学 -德克萨斯大学奥斯汀分校,,海外名校,UT-Austin -国立台湾大学,68,海外名校,National Taiwan University -国立台湾大学,68,海外名校,台大 -布宜诺斯艾利斯大学,69,海外名校,Universidad de Buenos Aires -布宜诺斯艾利斯大学,69,海外名校,UBA -鲁汶大学（荷语）,,海外名校,University of Leuven -鲁汶大学（荷语）,,海外名校,KU Leuven -苏黎世大学,70,海外名校,University of Zurich -苏黎世大学,70,海外名校,UZH -索邦大学,72,海外名校,Sorbonne University -索邦大学,72,海外名校,索邦 -索邦大学,72,海外名校,Sorbonne -格拉斯哥大学,73,海外名校,University of Glasgow -格拉斯哥大学,73,海外名校,格大 -高丽大学,,海外名校,Korea University -高丽大学,,海外名校,高丽大 -大阪大学,75,海外名校,Osaka University -大阪大学,75,海外名校,阪大 -威斯康辛大学麦迪逊分校,,海外名校,University of Wisconsin-Madison -威斯康辛大学麦迪逊分校,,海外名校,UW-Madison -南安普敦大学,,海外名校,University of Southampton -南安普敦大学,,海外名校,Soton -莫斯科国立大学,,海外名校,Lomonosov Moscow State University -莫斯科国立大学,,海外名校,莫斯科大学 -哥本哈根大学,79,海外名校,University of Copenhagen -哥本哈根大学,79,海外名校,UCPH -延世大学,79,海外名校,Yonsei University -延世大学,79,海外名校,연세대학교 -浦项科技大学,81,海外名校,Pohang University of Science And Technology -浦项科技大学,81,海外名校,POSTECH -杜伦大学,,海外名校,Durham University -杜伦大学,,海外名校,Durham -伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校,,海外名校,University of Illinois at Urbana-Champaign -伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校,,海外名校,UIUC -奥克兰大学,85,海外名校,The University of Auckland -奥克兰大学,85,海外名校,UoA -华盛顿大学,85,海外名校,University of Washington -华盛顿大学,85,海外名校,UWashington -华盛顿大学,85,海外名校,UW -巴黎萨克雷大学,86,海外名校,Université Paris-Saclay -巴黎萨克雷大学,86,海外名校,UPSaclay -巴黎萨克雷大学,86,海外名校,UPS -隆德大学,87,海外名校,Lund University -佐治亚理工学院,88,海外名校,Georgia Institute of Technology -佐治亚理工学院,88,海外名校,Georgia Tech -佐治亚理工学院,88,海外名校,Gatech -佐治亚理工学院,88,海外名校,GT -瑞典皇家理工学院,89,海外名校,KTH Royal Institute of Technology -瑞典皇家理工学院,89,海外名校,皇家理工学院 -瑞典皇家理工学院,89,海外名校,KTH -伯明翰大学,90,海外名校,University of Birmingham -伯明翰大学,90,海外名校,伯大 -伯明翰大学,90,海外名校,UoB -圣安德鲁斯大学,91,海外名校,University of St Andrews -圣安德鲁斯大学,91,海外名校,St Andrews -圣安德鲁斯大学,91,海外名校,St And -圣安德鲁斯大学,91,海外名校,圣安 -利兹大学,92,海外名校,University of Leeds -西澳大学,93,海外名校,The University of Western Australia -西澳大学,93,海外名校,UWA -莱斯大学,94,海外名校,Rice University -莱斯大学,94,海外名校,Rice -谢菲尔德大学,95,海外名校,The University of Sheffield -谢菲尔德大学,95,海外名校,谢菲 -谢菲尔德大学,95,海外名校,谢大 -谢菲尔德大学,95,海外名校,TUoS -宾州州立大学公园分校,,海外名校,Pennsylvania State University -宾州州立大学公园分校,,海外名校,University Park -成均馆大学,97,海外名校,Sungkyunkwan University(SKKU) -成均馆大学,97,海外名校,成均馆大 -成均馆大学,97,海外名校,SKKU -丹麦技术大学,99,海外名校,Technical University of Denmark -丹麦技术大学,99,海外名校,DTU -北卡罗来纳大学教堂山分校,100,海外名校,University of North Carolina at Chapel Hill -北卡罗来纳大学教堂山分校,100,海外名校,UNC -都柏林三一学院,,海外名校,Trinity College Dublin -都柏林三一学院,,海外名校,The University of Dublin -都柏林三一学院,,海外名校,TCD -奥斯陆大学,102,海外名校,University of Oslo -奥斯陆大学,102,海外名校,UiO -奥斯陆大学,102,海外名校,奥大 -诺丁汉大学,103,海外名校,University of Nottingham -诺丁汉大学,103,海外名校,UoN -诺丁汉大学,103,海外名校,诺大 -赫尔辛基大学,104,海外名校,University of Helsinki -赫尔辛基大学,104,海外名校,UH -墨西哥国立自治大学,105,海外名校,Universidad Nacional Autónoma de México -墨西哥国立自治大学,105,海外名校,墨国大 -墨西哥国立自治大学,105,海外名校,UNAM -日内瓦大学,105,海外名校,University of Geneva -日内瓦大学,105,海外名校,UNIGE -圣路易斯华盛顿大学,107,海外名校,Washington University in St. Louis -圣路易斯华盛顿大学,107,海外名校,WashU -圣路易斯华盛顿大学,107,海外名校,WUSTL -阿德雷德大学,,海外名校,The University of Adelaide -阿德雷德大学,,海外名校,阿大 -阿卜杜勒阿齐兹国王大学,109,海外名校,King Abdulaziz University (KAU) -乌得勒支大学,,海外名校,Utrecht University -乌得勒支大学,,海外名校,UU -蒙特利尔大学,111,海外名校,Université de Montréal -蒙特利尔大学,111,海外名校,UdeM -蒙特利尔大学,111,海外名校,蒙大 -阿尔托大学,112,海外名校,Aalto University -阿尔托大学,112,海外名校,Aalto -波士顿大学,112,海外名校,Boston University -波士顿大学,112,海外名校,BU -莱顿大学,112,海外名校,Leiden University -南加州大学,11,海外名校,University of Southern California -南加州大学,11,海外名校,南加州大学 -南加州大学,11,海外名校,南加大 -南加州大学,11,海外名校,USC -普渡大学西拉法叶分校,116,海外名校,Purdue University -普渡大学西拉法叶分校,116,海外名校,普渡大学 -伦敦大学玛丽女王学院,,海外名校,Queen Mary University of London -伦敦大学玛丽女王学院,,海外名校,QMUL -伦敦大学玛丽女王学院,,海外名校,Queen Mary -名古屋大学,118,海外名校,Nagoya University -名古屋大学,118,海外名校,名大 -伯尔尼大学,119,海外名校,University of Bern -伯尔尼大学,119,海外名校,UniBe -俄亥俄州立大学,120,海外名校,The Ohio State University -俄亥俄州立大学,120,海外名校,Ohio State -俄亥俄州立大学,120,海外名校,OSU -查尔姆斯理工大学,121,海外名校,Chalmers University of Technology -查尔姆斯理工大学,121,海外名校,Chalmers -圣保罗大学,121,海外名校,Universidade de São Paulo -圣保罗大学,121,海外名校,USP -圣保罗大学,121,海外名校,圣大 -瓦格宁根大学,,海外名校,Wageningen University & Research -瓦格宁根大学,,海外名校,Wageningen UR -乌普萨拉大学,124,海外名校,Uppsala University -乌普萨拉大学,124,海外名校,乌大 -埃因霍温理工大学,,海外名校,Eindhoven University of Technology -埃因霍温理工大学,,海外名校,TU/e -埃因霍温理工大学,,海外名校,TU Eindhoven -柏林自由大学,127,海外名校,Freie Universitaet Berlin -柏林自由大学,127,海外名校,FU Berlin -柏林洪堡大学,128,海外名校,Humboldt-Universität zu Berlin -柏林洪堡大学,128,海外名校,洪堡大学 -柏林洪堡大学,128,海外名校,柏林大学 -格罗宁根大学,128,海外名校,University of Groningen -格罗宁根大学,128,海外名校,RuG -里昂高等师范学院,,海外名校,École Normale Supérieure de Lyon -里昂高等师范学院,,海外名校,ENS Lyon -兰卡斯特大学,,海外名校,Lancaster University -兰卡斯特大学,,海外名校,兰卡 -悉尼科技大学,133,海外名校,University of Technology Sydney -悉尼科技大学,133,海外名校,UTS -悉尼科技大学,133,海外名校,悉尼科大 -纽卡斯尔大学,134,海外名校,Newcastle University -纽卡斯尔大学,134,海外名校,NCL -纽卡斯尔大学,134,海外名校,纽大 -智利天主大学,,海外名校,Pontificia Universidad Católica de Chile (UC) -卡尔斯鲁厄理工学院,136,海外名校,KIT -卡尔斯鲁厄理工学院,136,海外名校,Karlsruhe Institute of Technology -九州大学,137,海外名校,Kyushu University -九州大学,137,海外名校,九大 -巴塞尔大学,138,海外名校,University of Basel -巴塞尔大学,138,海外名校,Unibasel -麦克马斯特大学,140,海外名校,McMaster University -麦克马斯特大学,140,海外名校,麦马 -根特大学,141,海外名校,Ghent University -根特大学,141,海外名校,UGent -米兰理工大学,142,海外名校,Politecnico di Milano -米兰理工大学,142,海外名校,POLIMI -米兰理工大学,142,海外名校,米理 -米兰理工大学,142,海外名校,米兰理工 -马来西亚博特拉大学,143,海外名校,Universiti Putra Malaysia (UPM) -马来西亚博特拉大学,143,海外名校,UPM -马来西亚国民大学,144,海外名校,Universiti Kebangsaan Malaysia (UKM) -马来西亚国民大学,144,海外名校,UKM -北海道大学,145,海外名校,Hokkaido University -北海道大学,145,海外名校,北大（ほくだい） -马来西亚理科大学,147,海外名校,Universiti Sains Malaysia (USM) -马来西亚理科大学,147,海外名校,USM -马来西亚理科大学,147,海外名校,槟城理大 -斯德哥尔摩大学,148,海外名校,Stockholm University -斯德哥尔摩大学,148,海外名校,SU -埃克塞特大学,149,海外名校,The University of Exeter -埃克塞特大学,149,海外名校,Exon -滑铁卢大学,149,海外名校,University of Waterloo -滑铁卢大学,149,海外名校,Waterloo（UW） -卡迪夫大学,151,海外名校,Cardiff University -卡迪夫大学,151,海外名校,卡大 -维也纳大学,151,海外名校,University of Vienna -维也纳大学,151,海外名校,univie -约克大学（英国）,,海外名校,University of York -约克大学（英国）,,海外名校,York -罗切斯特大学,,海外名校,University of Rochester -罗切斯特大学,,海外名校,U of R -奥胡斯大学,155,海外名校,Aarhus University -奥胡斯大学,155,海外名校,AU -汉阳大学,156,海外名校,Hanyang University -汉阳大学,156,海外名校,汉阳大 -密歇根州立大学,157,海外名校,Michigan State University -密歇根州立大学,157,海外名校,MSU -马里兰大学学院公园分校,,海外名校,University of Maryland -马里兰大学学院公园分校,,海外名校,College Park -马里兰大学学院公园分校,,海外名校,UMD -马里兰大学学院公园分校,,海外名校,UMCP -柏林工业大学,159,海外名校,Technische Universität Berlin (TU Berlin) -柏林工业大学,159,海外名校,TUB -柏林工业大学,159,海外名校,TU Berlin -埃默里大学,160,海外名校,Emory University -埃默里大学,160,海外名校,Emory -凯斯西储大学,161,海外名校,Case Western Reserve University -凯斯西储大学,161,海外名校,CWRU -凯斯西储大学,161,海外名校,CASE -蒙特雷理工学院,,海外名校,Tecnológico de Monterrey -法赫德国王石油与矿产大学,,海外名校,King Fahd University of Petroleum & Minerals -法赫德国王石油与矿产大学,,海外名校,KFUPM -匹兹堡大学,163,海外名校,University of Pittsburgh -匹兹堡大学,163,海外名校,PITT -匹兹堡大学,163,海外名校,匹大 -亚琛工业大学,165,海外名校,RWTH Aachen University -亚琛工业大学,165,海外名校,RWTH Aachen -亚琛工业大学,165,海外名校,RWTH -博洛尼亚大学,166,海外名校,Alma Mater Studiorum - University of Bologna -博洛尼亚大学,166,海外名校,Unibo -博洛尼亚大学,166,海外名校,博大 -巴斯大学,166,海外名校,University of Bath -德州农工大学,168,海外名校,Texas A&M University -德州农工大学,168,海外名校,TAMU -巴塞罗那大学,168,海外名校,Universitat de Barcelona -西安大略大学,,海外名校,Western University -西安大略大学,,海外名校,韦仕敦大学 -西安大略大学,,海外名校,UWO -罗马第一大学,,海外名校,Sapienza University of Rome -罗马第一大学,,海外名校,罗马一大 -弗莱堡大学,,海外名校,Albert-Ludwigs-Universitaet Freiburg -都柏林大学学院,,海外名校,University College Dublin -都柏林大学学院,,海外名校,UCD -都柏林大学学院,,海外名校,UC Dublin -佛罗里达大学,173,海外名校,University of Florida -佛罗里达大学,173,海外名校,UF -佛罗里达大学,173,海外名校,UFL -国立哈萨克大学,,海外名校,Al-Farabi Kazakh National University -洛桑大学,176,海外名校,University of Lausanne -蒂宾根大学,177,海外名校,Eberhard Karls Universität Tübingen -印度理工学院孟买分校,,海外名校,Indian Institute of Technology Bombay -印度理工学院孟买分校,,海外名校,IITB -伊拉斯姆斯大学,,海外名校,Erasmus University Rotterdam -国立清华大学,180,海外名校,National Tsing Hua University -维也纳技术大学,,海外名校,Technische Universität Wien -哥德堡大学,180,海外名校,University of Gothenburg -哈里发大学,,海外名校,Khalifa University -智利大学,183,海外名校,Universidad de Chile -印度理工学院德里分校,,海外名校,Indian Institute of Technology Delhi -印度理工学院德里分校,,海外名校,IITD -印度科学学院,,海外名校,Indian Institute of Science -明尼苏达大学双城分校,186,海外名校,University of Minnesota Twin Cities -鲁汶大学（法语）,,海外名校,Université catholique de Louvain -鲁汶大学（法语）,,海外名校,UCLouvain -利物浦大学,189,海外名校,University of Liverpool -特文特大学,,海外名校,University of Twente -达特茅斯学院,191,海外名校,Dartmouth College -马来西亚理工大学,,海外名校,Universiti Teknologi Malaysia -卧龙岗大学,193,海外名校,University of Wollongong -科廷大学,194,海外名校,Curtin University -德累斯顿工业大学,194,海外名校,Technische Universität Dresden -奥塔戈大学,,海外名校,University of Otago -纽卡斯尔大学（澳洲）,,海外名校,The University of Newcastle -纽卡斯尔大学（澳洲）,,海外名校,Australia -纽卡斯尔大学（澳洲）,,海外名校,UON -耶路撒冷希伯来大学,198,海外名校,The Hebrew University of Jerusalem -卑尔根大学,199,海外名校,University of Bergen -麦考瑞大学,200,海外名校,Macquarie University -加州大学伯克利分校,32,海外名校,"University of California, Berkeley" -加州大学伯克利分校,32,海外名校,UC Berkeley -加州大学伯克利分校,32,海外名校,Cal -加州大学圣地亚哥分校,48,海外名校,"University of California, San Diego" -加州大学圣地亚哥分校,48,海外名校,UCSD -加州大学圣地亚哥分校,48,海外名校,UC San Diego -加州大学戴维斯分校,138,海外名校,"University of California, Davis" -加州大学戴维斯分校,138,海外名校,UC Davis -加州大学圣塔芭芭拉分校,146,海外名校,"University of California, Santa Barbara" -加州大学圣塔芭芭拉分校,146,海外名校,UCSB -加州大学圣塔芭芭拉分校,146,海外名校,UC Santa Barbara -上海体育学院,,双一流,SUS -密歇根大学-安娜堡,23,海外名校,University of Michigan - Ann Arbor -伦敦国王学院,35,海外名校,King’s College London -加州大学洛杉矶分校,40,海外名校,"University of California, Los Angeles" -韩国科学技术院,41,海外名校,KAIST - Korea Advanced Institute of Science & Technology -巴黎文理研究大学,44,海外名校,PSL University -德克萨斯州大学奥斯汀分校,67,海外名校,The University of Texas at Austin -威斯康星大学-麦迪逊,75,海外名校,University of Wisconsin - Madison -宾夕法尼亚州立大学,96,海外名校,Penn State (Main campus) -里昂高等师范学校,130,海外名校,Ecole Normale Superieure - Lyon -智利天主教大学,135,海外名校,Pontifical Catholic University of Chile -约克大学,494,海外名校,York University -马里兰大学帕克分校,158,海外名校,"University of Maryland, College Park" -蒙特雷技术学院,161,海外名校,Tecnologico de Monterrey -天主教鲁汶大学（法语区）,188,海外名校,Université Catholique de Louvain -澳大利亚纽卡斯尔大学,197,海外名校,"The University of Newcastle, Australia" -庆应义塾大学,201,海外名校,Keio University -雷丁大学,202,海外名校,University of Reading -早稻田大学,203,海外名校,Waseda University -哥廷根大学,204,海外名校,University of Göttingen -阿伯丁大学,205,海外名校,University of Aberdeen -墨尔本皇家理工大学,206,海外名校,RMIT University -马德里自治大学,207,海外名校,Autonomous University of Madrid -布鲁塞尔自由大学,207,海外名校,Universite libre de Bruxelles -阿姆斯特丹自由大学,209,海外名校,Vrije Universiteit Amsterdam -巴塞罗那自治大学,209,海外名校,Autonomous University of Barcelona -蔚山国立科学技术研究所,212,海外名校,Ulsan National Institute of Science & Technology -昆士兰科技大学,213,海外名校,Queensland University of Technology -汉堡大学,214,海外名校,Universität Hamburg -朱拉隆功大学,215,海外名校,Chulalongkorn University -亚利桑那州立大学,216,海外名校,Arizona State University -贝尔法斯特女王大学,216,海外名校,Queen’s University Belfast -范德堡大学,218,海外名校,Vanderbilt University -坎皮纳斯州立大学,219,海外名校,State University of Campinas -拉德堡德大学,220,海外名校,Radboud University -布鲁塞尔大学,221,海外名校,Vrije Universiteit Brussel -圣母大学,701,海外名校,Notre Dame University-Louaize NDU -马德里康普顿斯大学,223,海外名校,Complutense University of Madrid -卡塔尔大学,224,海外名校,Qatar University -波恩大学,226,海外名校,Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn -开普敦大学,226,海外名校,University of Cape Town -萨塞克斯大学,226,海外名校,University of Sussex -弗吉尼亚大学,226,海外名校,University of Virginia -渥太华大学,230,海外名校,University of Ottawa -拉夫堡大学,231,海外名校,Loughborough University -加州大学欧文分校,232,海外名校,"University of California, Irvine" -安特卫普大学,233,海外名校,University of Antwerp -马斯特里赫特大学,233,海外名校,Maastricht University -卡尔加里大学,235,海外名校,University of Calgary -安德斯大学,236,海外名校,Universidad de los Andes -莱斯特大学,236,海外名校,University of Leicester -维多利亚大学,601,海外名校,Victoria University -金斯敦女王大学,240,海外名校,Queen's University at Kingston -瑞士提契诺大学,240,海外名校,USI - Università della Svizzera italiana -贝鲁特美国大学,242,海外名校,American University of Beirut -帕多瓦大学,242,海外名校,Università di Padova -圣彼得堡国立大学,242,海外名校,Saint Petersburg State University -巴黎高科桥梁学院,245,海外名校,Ecole des Ponts ParisTech -新西伯利亚州立大学,246,海外名校,Novosibirsk State University -马萨诸塞大学安姆斯特分校,246,海外名校,University of Massachusetts -乔治敦大学,248,海外名校,Georgetown University -庞培法布拉大学,248,海外名校,Pompeu Fabra University -文莱达鲁萨兰国大学,250,海外名校,Universiti Brunei Darussalam (UBD) -科罗拉多大学-玻尔得,251,海外名校,University of Colorado at Boulder -国立成功大学,252,海外名校,National Cheng Kung University -叶史瓦大学,252,海外名校,Yeshiva University -加查马达大学,254,海外名校,Gadjah Mada University -印度马德拉斯技术学院,255,海外名校,Indian Institute of Technology Madras -玛希隆大学,255,海外名校,Mahidol University -特拉维夫大学,255,海外名校,Tel Aviv University -哥伦比亚国立大学,258,海外名校,National University of Colombia -爱尔兰国立大学戈尔韦分校,258,海外名校,National University of Ireland Galway -坎特伯雷大学,258,海外名校,University of Canterbury -科学宝,261,海外名校,Sciences Po -巴黎大学,261,海外名校,Université de Paris -庆熙大学,264,海外名校,Kyung Hee University -罗格斯大学,264,海外名校,Rutgers University–New Brunswick -纳瓦拉大学,266,海外名校,University of Navarra -布拉格查理大学,266,海外名校,Charles University -国立阳明大学,268,海外名校,National Yang Ming Chiao Tung University -亚利桑那大学,268,海外名校,The University of Arizona -达姆施塔特工业大学,269,海外名校,Technical University Darmstadt -赫瑞瓦特大学,270,海外名校,Heriot Watt University -达尔豪斯大学,272,海外名校,Dalhousie University -托木斯克州立大学,272,海外名校,Tomsk State University -萨里大学,272,海外名校,University of Surrey -南方科技大学,275,海外名校,Southern University of Science & Technology -塔夫茨大学,275,海外名校,Tufts University -格拉茨科技大学,277,海外名校,Graz University of Technology -印度理工学院坎普尔,277,海外名校,Indian Institute of Technology Kanpur -沙特国王大学,277,海外名校,King Saud University -印度理工学院卡拉格普尔分校,280,海外名校,Indian Institute of Technology Kharagpur -鲍曼莫斯科国立技术大学,281,海外名校,Bauman Moscow State Technical University -因斯布鲁克大学,281,海外名校,University of Innsbruck -迪肯大学,283,海外名校,Deakin University -梅西大学,284,海外名校,Massey University -伊利诺伊大学芝加哥分校,285,海外名校,University of Illinois at Chicago -筑波大学,285,海外名校,University of Tsukuba -香港浸会大学,287,海外名校,Hong Kong Baptist University -阿联酋大学,288,海外名校,United Arab Emirates University -印度尼西亚大学,290,海外名校,University of Indonesia -格里菲斯大学,290,海外名校,Griffith University -莫斯科物理科学与技术学院,290,海外名校,Moscow Institute of Physics and Technology -巴黎第一大学,290,海外名校,Panthéon-Sorbonne University – Paris 1 -白俄罗斯国立大学,295,海外名校,Belarusian State University -波尔图大学,295,海外名校,University of Porto -图尔库大学,295,海外名校,University of Turku -科克大学,298,海外名校,University College Cork -西蒙弗雷泽大学,298,海外名校,Simon Fraser University -北卡罗来纳州立大学,300,海外名校,North Carolina State University -塔尔图大学,300,海外名校,University of Tartu -斯特拉斯克莱德大学,302,海外名校,University of Strathclyde -塔斯马尼亚大学,303,海外名校,University of Tasmania -万隆理工学院（ITB）,303,海外名校,Bandung Institute of Technology (ITB) -光州科学技术学院,305,海外名校,Gwangju Institute of Science and Technology -俄罗斯国立高等经济大学,305,海外名校,HSE University -东英吉利大学,307,海外名校,University of East Anglia -华沙大学,308,海外名校,University of Warsaw -南丹麦大学,309,海外名校,University of Southern Denmark -雅盖隆大学,309,海外名校,Jagiellonian University -印第安纳大学伯明顿分校,311,海外名校,Indiana University -科隆大学,311,海外名校,University of Cologne -迈阿密大学,311,海外名校,University of Miami -格勒诺布尔阿尔卑斯大学,314,海外名校,Grenoble Alpes University -国立台湾科技大学,314,海外名校,National Taiwan University of Science and Technology -米兰大学,316,海外名校,University of Milan -俄罗斯人民友谊大学,317,海外名校,RUDN University -IE大学,317,海外名校,IE University -国立核研究大学-莫斯科工程物理学院,319,海外名校,National Research Nuclear University MEPhI -加泰罗尼亚理工大学,319,海外名校,Polytechnic University of Catalonia -斯威本科技大学,321,海外名校,Swinburne University of Technology -阿根廷天主教大学,322,海外名校,Pontificia Universidad Católica Argentina -邓迪大学,322,海外名校,University of Dundee -澳门大学,322,海外名校,University of Macau -埃尔朗根-纽伦堡大学,322,海外名校,Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg -奥尔堡大学,326,海外名校,Aalborg University -南澳大利亚大学,326,海外名校,University of South Australia -国立欧亚大学,328,海外名校,L.N. Gumilyov Eurasian National University -林雪平大学,329,海外名校,Linkoping University -以色列理工学院,330,海外名校,Technion - Israel Institute of Technology -伦敦大学城市学院,330,海外名校,City University London -伦敦大学伯贝克学院,332,海外名校,Birkbeck University London -圣光机大学,365,海外名校,ITMO University -国立台湾师范大学,334,海外名校,National Taiwan Normal University -都灵理工大学,334,海外名校,Politecnico di Torino -伦敦大学皇家霍洛威学院,334,海外名校,Royal Holloway University of London -法兰克福大学,340,海外名校,Goethe University Frankfurt -夏威夷大学马诺阿分校,340,海外名校,University of Hawai’i at Mānoa -广岛大学,343,海外名校,Hiroshima University -耶拿大学,344,海外名校,Universität Jena -文莱大学,344,海外名校,Universiti Teknologi Brunei -弗吉尼亚理工,346,海外名校,Virginia Polytechnic Institute and State University -斯图加特大学,347,海外名校,Universität Stuttgart -加州大学圣克鲁兹分校,347,海外名校,"University of California, Santa Cruz" -喀山联邦大学,347,海外名校,Kazan Federal University -斯特雅大学,347,海外名校,UCSI University -马德里卡洛斯三世大学,351,海外名校,Universidad Carlos III de Madrid -乌拉尔联邦大学,351,海外名校,Ural Federal University -伦敦布鲁内尔大学,351,海外名校,Brunel University London -约翰内斯开普勒大学林茨,354,海外名校,Johannes Kepler University Linz -乔治华盛顿大学,355,海外名校,George Washington University -里斯本大学,356,海外名校,University of Lisbon -蒂尔堡大学,356,海外名校,Tilburg University -国立科技大学-巴基斯坦,358,海外名校,National University of Sciences & Technology - Pakistan -于韦斯屈莱大学,358,海外名校,University of Jyvaskyla -犹他大学,358,海外名校,University of Utah -拉筹伯大学,362,海外名校,La Trobe University -莫斯科国立国际关系学院,362,海外名校,MGIMO University -梨花女子大学,362,海外名校,Ewha Womans University -乌尔姆大学,365,海外名校,Ulm University -于默奥大学,365,海外名校,Umea University -苏丹卡布斯大学,368,海外名校,Sultan Qaboos University -挪威科技大学,369,海外名校,Norwegian University of Science and Technology -里约热内卢联邦大学,369,海外名校,Federal University of Rio de Janeiro -瓦伦西亚理工大学,371,海外名校,Polytechnic University of Valencia -林肯大学,801,海外名校,University of Lincoln -布拉格化工大学,373,海外名校,"University of Chemistry & Technology, Prague" -康涅狄格大学,373,海外名校,University of Connecticut -怀卡托大学,373,海外名校,University of Waikato -奥卢大学,377,海外名校,University of Oulu -维尔茨堡大学,378,海外名校,Julius-Maximilians-Universität Würzburg -真纳大学,378,海外名校,Quaid I Azam University -纽约州立大学石溪分校,378,海外名校,Stony Brook University -谢里夫科技大学,381,海外名校,Sharif University of Technology -东京医科齿科大学,381,海外名校,Tokyo Medical and Dental University -美国沙迦大学,383,海外名校,American University of Sharjah -肯特大学,383,海外名校,University of Kent -神户大学,386,海外名校,Kobe University -堪萨斯大学,387,海外名校,University of Kansas -纽约州立大学布法罗分校,388,海外名校,University at Buffalo -比萨大学,388,海外名校,University of Pisa -圣拉斐尔生命健康大学,390,海外名校,Università Vita-Salute San Raffaele -伦敦大学亚非学院,391,海外名校,SOAS University of London -巴勒莫大学,801,海外名校,University of Palermo -彼得大帝圣彼得堡理工大学,393,海外名校,Peter the Great St Petersburg Polytechnic University -波鸿大学,393,海外名校,University of Bochum -国立研究托木斯克理工大学,395,海外名校,National Research Tomsk Polytechnic University -秘鲁天主教大学,395,海外名校,Pontifical Catholic University of Peru -印度理工学院古瓦哈提,395,海外名校,Indian Institute of Technology Guwahati -巴基斯坦工程与应用科学研究所,398,海外名校,Pakistan Institute of Engineering and Applied Sciences (PIEAS) -菲律宾大学,399,海外名校,University of the Philippines -南方大学,400,海外名校,Universidad Austral -印度理工学院鲁尔基校区,400,海外名校,Indian Institute of Technology Roorkee -维尔纽斯大学,400,海外名校,Vilnius University -加州大学河滨分校,403,海外名校,"University of California, Riverside" -布拉格捷克技术大学,403,海外名校,Czech Technical University in Prague -弗林德斯大学,407,海外名校,Flinders University -台北医科大学,407,海外名校,Taipei Medical University -明斯特大学,411,海外名校,University of Muenster -国立中山大学,412,海外名校,National Sun Yat-Sen University -哈韦里亚纳大学,412,海外名校,Pontificia Universidad Javeriana -拉彭兰塔理工大学,414,海外名校,Lappeenranta University of Technology -拉瓦尔大学,414,海外名校,Université Laval -国油大学,414,海外名校,Universiti Teknologi Petronas -科罗拉多大学-丹佛,414,海外名校,University of Colorado at Denver -坦佩雷大学,414,海外名校,University of Tampere -中央大学,414,海外名校,Chung-Ang University -斯特拉斯堡大学,421,海外名校,Université de Strasbourg -雅典国立技术大学,421,海外名校,National Technical University of Athens -曼海姆大学,423,海外名校,Universität Mannheim -那不勒斯菲里德里克第二大学,424,海外名校,University of Naples - Federico II -威特沃特斯兰德大学,424,海外名校,University of the Witwatersrand -詹姆斯库克大学,424,海外名校,James Cook University -约翰内斯古腾堡美因茨大学,427,海外名校,Johannes Gutenberg University of Mainz -华盛顿州立大学,427,海外名校,Washington State University -维克森林大学,429,海外名校,Wake Forest University -牛津布鲁克斯大学,429,海外名校,Oxford Brookes University -新里斯本大学,431,海外名校,NOVA University Lisbon -伦斯勒理工学院,431,海外名校,Rensselaer Polytechnic Institute -科罗拉多州立大学,431,海外名校,Colorado State University -圣保罗联邦大学,434,海外名校,Federal University of Sao Paulo -约翰内斯堡大学,434,海外名校,University of Johannesburg -堪培拉大学,436,海外名校,University of Canberra -杜兰大学,436,海外名校,Tulane University -埃塞克斯大学,439,海外名校,University of Essex -塞浦路斯大学,440,海外名校,University of Cyprus -特伦托大学,440,海外名校,University of Trento -特罗姆瑟大学挪威北极大学,440,海外名校,University of Tromsø The Arctic University of Norway -斯旺西大学,440,海外名校,Swansea University -伊利诺伊理工学院,444,海外名校,Illinois Institute of Technology -韩国外国语大学,445,海外名校,HUFS - Hankuk (Korea) University of Foreign Studies -开罗美国大学,445,海外名校,The American University in Cairo -萨尔大学,447,海外名校,Saarland University -乌姆古拉大学,447,海外名校,Umm Al-Qura University -莱比锡大学,447,海外名校,Universität Leipzig -米兰 - 比可卡大学,450,海外名校,University of Milan-Bicocca -佛罗伦萨大学,451,海外名校,University of Florence -奥克兰理工大学,451,海外名校,Auckland University of Technology -邦德大学,451,海外名校,Bond University -科英布拉大学,455,海外名校,University of Coimbra -爱荷华大学,455,海外名校,University of Iowa -布兰迪斯大学,455,海外名校,Brandeis University -萨斯喀彻温大学,458,海外名校,University of Saskatchewan -马德里理工大学,459,海外名校,Universidad Politécnica de Madrid -圣加仑大学,459,海外名校,University of St Gallen -马丁·路德·哈勒-威登堡大学,461,海外名校,Martin Luther University of Halle-Wittenberg -科罗拉多矿业大学,461,海外名校,Colorado School of Mines -远东联邦大学,461,海外名校,Far Eastern Federal University -伦敦大学金史密斯学院,461,海外名校,Goldsmiths University London -爱兰加大学,465,海外名校,Airlangga University -阿米尔卡比尔理工大学,465,海外名校,Amirkabir University of Technology -贝尔格拉诺大学,465,海外名校,Universidad de Belgrano -国立台北科技大学,469,海外名校,National Taipei University of Technology -乌拉圭蒙得维的亚大学,469,海外名校,Universidad de Montevideo (UM) -乌拉圭大学,471,海外名校,Universidad ORT Uruguay -斯特灵大学,471,海外名校,University of Stirling -内盖夫本古里安大学,471,海外名校,Ben-Gurion University of the Negev -哈瑟尔特大学,471,海外名校,Hasselt University -佛罗里达州立大学,475,海外名校,Florida State University -密苏里大学,476,海外名校,Mizzou - University of Missouri -德克萨斯大学-达拉斯,477,海外名校,The University of Texas at Dallas -巴伊兰大学,477,海外名校,Bar-Ilan University -千叶大学,477,海外名校,Chiba University -长庚大学,480,海外名校,Chang Gung University -列日大学,480,海外名校,University of Liege -南哈萨克斯坦大学,482,海外名校,Auezov South Kazakhstan University (SKU) -斯泰伦博斯大学,482,海外名校,Stellenbosch University -韩国天主教大学,482,海外名校,The Catholic University of Korea -都灵大学,485,海外名校,University of Turin -阿斯顿大学,485,海外名校,Aston University -俄罗斯国立科技大学,487,海外名校,The National University of Science and Technology MISIS -横滨市立大学,487,海外名校,Yokohama City University -智利圣地亚哥大学,487,海外名校,Universidad de Santiago de Chile -都柏林城市大学,490,海外名校,Dublin City University -贾森·利比希大学,490,海外名校,Justus Liebig University Giessen -圣保罗州立大学,492,海外名校,UNESP -格拉纳达大学,492,海外名校,University of Granada -罗马第二大学,494,海外名校,University of Roma - Tor Vergata -西悉尼大学,494,海外名校,University of Western Sydney -波士顿学院,494,海外名校,Boston College -基尔大学,751,海外名校,Keele University -东国大学,494,海外名校,Dongguk University -爱荷华州立大学,494,海外名校,Iowa State University -西江大学,494,海外名校,Sogang University -华沙工业大学,501,海外名校,Warsaw University of Technology -艾克斯 - 马赛大学,501,海外名校,Aix-Marseille University -哈瓦那大学,501,海外名校,Universidad de La Habana -康斯坦茨大学,501,海外名校,Universität Konstanz -波尔多大学,501,海外名校,Universite de Bordeaux -德里大学,501,海外名校,University of Delhi -克拉根福大学,501,海外名校,University of Klagenfurt -利默里克大学,501,海外名校,University of Limerick -萨特巴耶夫大学,501,海外名校,Satbayev University -密苏里科技大学,511,海外名校,Missouri University of Science & Technology -新加坡管理大学,511,海外名校,Singapore Management University -茂物农业大学,511,海外名校,IPB University -科奇大学,511,海外名校,Koç University -哈尔科夫大学,511,海外名校,V. N. Karazin Kharkiv National University -韦恩州立大学,511,海外名校,Wayne State University -阿尔卡拉大学,511,海外名校,Universidad de Alcala -马来西亚北方大学,511,海外名校,Universiti Utara Malaysia -巴拉曼德大学,511,海外名校,University of Balamand -中央大学“阿伯勒玛塔”德拉斯别墅,521,海外名校,"Universidad Central ""Marta Abreu"" de Las Villas" -拜罗伊特大学,521,海外名校,University of Bayreuth -东芬兰大学,521,海外名校,University of Eastern Finland -德黑兰大学,521,海外名校,University of Tehran -康考迪亚大学,521,海外名校,Concordia University -阿卜杜勒拉曼费萨尔大学,521,海外名校,Imam Abdulrahman Bin Faisal University -蒙彼利埃大学,521,海外名校,Montpellier University -国立中央大学,521,海外名校,National Central University -理海大学,531,海外名校,Lehigh University -长崎大学,531,海外名校,Nagasaki University -国家研究萨拉托夫州立大学,531,海外名校,National Research Saratov State University -俄勒冈州立大学,531,海外名校,Oregon State University -贝鲁特圣约瑟夫大学,531,海外名校,Saint Joseph University of Beirut (USJ) -南方联邦大学,531,海外名校,Southern Federal University -韩国亚洲大学,531,海外名校,Ajou University -一桥大学,531,海外名校,Hitotsubashi University -里昂国家科学研究院,531,海外名校,Institut National des Sciences Appliquées de Lyon (INSA) -哥斯达黎加大学,531,海外名校,Universidad de Costa Rica -萨拉戈萨大学,531,海外名校,Universidad de Zaragoza -特拉华大学,531,海外名校,University of Delaware -蔚山大学,541,海外名校,University of Ulsan -阿伯里斯特威斯大学,541,海外名校,Aberystwyth University -伊朗科技大学,541,海外名校,Iran University of Science & Technology -庆北国立大学,541,海外名校,Kyungpook National University -新泻大学,541,海外名校,Niigata University -萨班哲大学,541,海外名校,Sabanci University -佐治亚大学,541,海外名校,The University of Georgia -田纳西大学,541,海外名校,"The University of Tennessee, Knoxville" -马萨里克大学,551,海外名校,Masaryk University -中东技术大学,551,海外名校,Middle East Technical University -图卢兹第三大学,551,海外名校,Paul Sabatier University (Toulouse 3) -阿拜哈萨克斯坦国立师范大学,551,海外名校,Abai Kazakh National Pedagogical University -塞萨洛尼基亚里士多德大学,551,海外名校,Aristotle University of Thessaloniki -哈萨克国立农业大学,551,海外名校,Kazakh National Agrarian University KazNAU -塞维利亚大学,551,海外名校,Universidad de Sevilla -泛美大学,551,海外名校,Universidad Panamericana (UP) -米兰圣心天主教大学,551,海外名校,Università Cattolica del Sacro Cuore -塞格德大学,551,海外名校,University of Szeged -帕维亚大学研究学院,561,海外名校,Università degli Studi di Pavia -弗里堡大学,561,海外名校,Université de Fribourg -阿尔泰州立大学,561,海外名校,Altai State University -哈林大学,561,海外名校,Hallym University -仁荷大学,561,海外名校,Inha University -贾瓦哈拉尔尼赫鲁大学,561,海外名校,Jawaharlal Nehru University -布伦瑞克工业大学,561,海外名校,Technical University of Braunschweig -新学院大学,561,海外名校,The New School -大阪市立大学,571,海外名校,Osaka City University -开罗大学,571,海外名校,Cairo University -卡斯里克圣灵大学,571,海外名校,Holy Spirit University of Kaslik -伊万第比利斯国立大学,571,海外名校,Ivane Javakhishvili Tbilisi State University -全北国立大学,571,海外名校,Jeonbuk National University -不来梅大学,571,海外名校,Universität Bremen -瓦伦西亚大学,571,海外名校,Universitat de Valencia -米尼奥大学,571,海外名校,University of Minho -内布拉斯加大学-林肯,571,海外名校,University of Nebraska - Lincoln -拉普拉塔国立大学,581,海外名校,Universidad Nacional de La Plata (UNLP) -圭尔夫大学,581,海外名校,University of Guelph -南佛罗里达大学,581,海外名校,University of South Florida -黎巴嫩美国大学,581,海外名校,Lebanese American University -香港岭南大学,581,海外名校,"Lingnan University, Hong Kong" -默多克大学,581,海外名校,Murdoch University -冈山大学,581,海外名校,Okayama University -萨马拉国立研究大学（Samara University）,581,海外名校,Samara National Research University (Samara University) -国立政治大学,591,海外名校,National Chengchi University -Savitribai普鲁大学,591,海外名校,Savitribai Phule Pune University -索非亚大学,591,海外名校,Sofia University -哥伦比亚外事大学,591,海外名校,Universidad Externado de Colombia -雷根斯堡大学,591,海外名校,Universität Regensburg -魁北克大学,591,海外名校,Université du Québec -德布勒森大学,591,海外名校,University of Debrecen -卢布尔雅那大学,591,海外名校,University of Ljubljana -巴林应用科学大学,591,海外名校,Applied Science University - Bahrain -比尔肯特大学,591,海外名校,Bilkent University -印度理工学院海德拉巴,591,海外名校,Indian Institute of Technology Hyderabad -熊本大学,591,海外名校,Kumamoto University -阿博大学,601,海外名校,Abo Akademi University -迪拜美国大学,601,海外名校,American University in Dubai -马尼拉雅典大学,601,海外名校,Ateneo de Manila University -班戈大学,601,海外名校,Bangor University -迪拜加拿大大学,601,海外名校,Canadian University Dubai -卡尔顿大学,601,海外名校,Carleton University -中央昆士兰大学,601,海外名校,Central Queensland University -清迈大学,601,海外名校,Chiang Mai University -克拉克大学,601,海外名校,Clark University -科米利亚斯宗座大学,601,海外名校,Comillas Pontifical University -考文垂大学,601,海外名校,Coventry University -岐阜大学,601,海外名校,Gifu University -金泽大学,601,海外名校,Kanazawa University -金斯顿大学,601,海外名校,Kingston University -建国大学,601,海外名校,Konkuk University -墨西哥阿那瓦克大学,601,海外名校,Universidad Anáhuac México -康塞普西翁大学,601,海外名校,Universidad de Concepción -布宜诺斯艾利斯省中央大学 (UNICEN,601,海外名校,Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNICEN) -拉蒙鲁尔大学,601,海外名校,Universitat Ramon Llull -霍恩海姆大学,601,海外名校,University Hohenheim -阿威罗大学,601,海外名校,University of Aveiro -辛辛那提大学,601,海外名校,University of Cincinnati -热那亚大学,601,海外名校,University of Genoa -曼尼托巴大学,601,海外名校,University of Manitoba -普利茅斯大学,601,海外名校,University of Plymouth -比勒陀利亚大学,601,海外名校,University of Pretoria -沙迦大学,601,海外名校,University of Sharjah -锡耶纳大学,601,海外名校,University of Siena -南卡罗来纳大学,601,海外名校,University of South Carolina -汉诺威莱布尼兹大学,601,海外名校,Leibniz University Hannover -管理科学大学,601,海外名校,Management and Science University -南京科技大学,601,海外名校,Nanjing University of Science & Technology -帕拉茨基大学,601,海外名校,Palacky University Olomouc -Pavol JozefŠafárikUniversity位于科希策,601,海外名校,Pavol Jozef Šafárik University in Košice -釜山国立大学,601,海外名校,Pusan National University -S.D.阿斯芬迪亚罗夫哈萨克国立医科大学,601,海外名校,S.D. 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University -维尔纽斯Gediminas技术大学,751,海外名校,Vilnius Gediminas Technical University -伍斯特理工学院,751,海外名校,Worcester Polytechnic Institute -越南国立大学胡志明市,801,海外名校,Viet Nam National University Ho Chi Minh City (VNU-HCM) -越南河内国立大学,801,海外名校,Vietnam National University Hanoi -维陶塔斯·马格努斯大学,801,海外名校,Vytautas Magnus University -西弗吉尼亚大学,801,海外名校,West Virginia University -弗罗茨瓦夫科技大学,801,海外名校,Wroclaw University of Science and Technology -西交利物浦大学,801,海外名校,Xi‘an Jiaotong-Liverpool University -山口大学,801,海外名校,Yamaguchi University -埃里温州立大学,801,海外名校,Yerevan State University -岭南大学,801,海外名校,Yeungnam University -横滨国立大学,801,海外名校,Yokohama National University -查平戈自治大学,801,海外名校,Universidad Autónoma de Chapingo -伊达尔戈自治大学,801,海外名校,Universidad Autónoma del Estado de Hidalgo -墨西哥自治大学,801,海外名校,Universidad Autonoma del Estado de Mexico -大都会大学（UAM）,801,海外名校,Universidad Autónoma Metropolitana (UAM) -卡塔利卡大学安德烈斯·贝洛大学,801,海外名校,Universidad Católica Andres Bello -乌拉圭卡托利卡大学（UCU）,801,海外名校,Universidad Católica del Uruguay (UCU) 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Wroclaw -怀俄明大学,801,海外名校,University of Wyoming -齐里纳大学,801,海外名校,University of Žilina -Y.A.院士布克托夫卡拉干达大学,801,海外名校,Academician Y.A. Buketov Karaganda University -亚当·米基维奇大学,801,海外名校,Adam Mickiewicz University -AGH科技大学,801,海外名校,AGH University of Science & Technology -艾恩夏姆斯大学,801,海外名校,Ain Shams University -安卡拉大学,801,海外名校,Ankara Üniversitesi -安娜大学,801,海外名校,Anna University -奥本大学,801,海外名校,Auburn University -澳洲天主教大学,801,海外名校,Australian Catholic University -孟加拉国工程技术大学,801,海外名校,Bangladesh University of Engineering and Technology -贝鲁特阿拉伯大学,801,海外名校,Beirut Arab University -比勒费尔德大学,801,海外名校,Bielefeld University -纽约州立大学宾汉姆顿大学,801,海外名校,Binghamton University -布达佩斯科技经济大学,801,海外名校,Budapest University of Technology & Economics -威尼斯福斯卡里宫大学,801,海外名校,Ca’ Foscari University of Venice -卡塔尼亚大学,801,海外名校,Catania University -查尔斯斯特大学,801,海外名校,Charles Sturt University -克莱姆森大学,801,海外名校,Clemson University -布达佩斯科维努斯大学,801,海外名校,Corvinus University of Budapest -克拉科夫工业大学,801,海外名校,Cracow University of Technology -CY塞尔吉巴黎大学,801,海外名校,CY Cergy Paris Université -布拉格捷克生命科学大学,801,海外名校,Czech University of Life Sciences in Prague -德拉萨大学,801,海外名校,De La Salle 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Chicago -利沃夫理工大学,801,海外名校,Lviv Polytechnic National University -曼彻斯特城市大学,801,海外名校,Manchester Metropolitan University -布尔诺的孟德尔大学,801,海外名校,Mendel University Brno -门捷列夫化工大学,801,海外名校,Mendeleev University of Chemical Technology -国立中正大学,801,海外名校,National Chung Cheng University -科尔多瓦国立大学,801,海外名校,National University of Cordoba -罗萨里奥国立大学,801,海外名校,National University of Rosario -尼古拉·哥白尼大学,801,海外名校,Nicolaus Copernicus University -NJSC KIMEP大学,801,海外名校,NJSC KIMEP University -诺丁汉特伦特大学,801,海外名校,Nottingham Trent University -新西伯利亚国立技术大学,801,海外名校,Novosibirsk State Technical University -俄克拉荷马州立大学,801,海外名校,Oklahoma State University -萨尔茨堡巴黎罗德隆大学,801,海外名校,Paris Lodron University of Salzburg -那不勒斯帕斯诺普大学,801,海外名校,Parthenope University Naples -彼尔姆国立研究大学,801,海外名校,Perm State National Research University -本地治里大学,801,海外名校,Pondicherry University -圣保罗天主教大学,801,海外名校,Pontifícia Universidade Católica de São Paulo -波兹南理工大学,801,海外名校,Poznan University of Technology -宋卡王子大学,801,海外名校,Prince of Songkla University 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1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103684 0 0 东密歇根大学 Eastern Michigan University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103588 0 0 东康涅狄格州立大学 Eastern Connecticut State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103333 0 0 东新大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105531 0 0 东方文化艺术学院 0 0 艺术类 0 其他 北京 北京市 0 -104080 0 0 东日本国际大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103284 0 0 东明情报大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104706 0 0 东洋大学 Toyo University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104152 0 0 东洋学园大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104206 0 0 东洋英和女学院大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -31269 0 0 东海大学 0 0 综合类 0 普通本科 台湾 台中市 0 -104295 0 0 东海女子大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104264 0 0 东海学园大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103641 0 0 东肯塔基大学 Eastern Kentucky University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103229 0 0 东芬兰大学 University of Eastern Finland 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105250 0 0 东英吉利亚大学 University of East Anglia 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105023 0 0 东英格里亚大学 University of East Anglia, Norwich 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102039 0 0 东莞理工学院 0 0 理工类 0 本科 广东 东莞市 0 -102154 0 0 东莞理工学院城市学院 0 0 理工类 0 独立学院 广东 东莞市 0 -102119 0 0 东莞职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 广东 东莞市 0 -101520 0 0 东营科技职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 山东 东营市 0 -101509 0 0 东营职业学院 0 0 高职类 0 骨干(高职) 山东 东营市 0 -103280 0 0 东西大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104119 0 0 东邦大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104120 0 0 东邦音乐大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104768 0 0 中东理工大学 Middle East Technical University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104261 0 0 中京大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104262 0 0 中京女子大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104293 0 0 中京学院大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103883 0 0 中佛罗里达大学 University of Central Florida 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105021 0 0 中兰开夏大学 University of Central Lancashire 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100308 0 0 中北大学 0 0 理工类 0 本科 山西 太原市 0 -100393 0 0 中北大学信息商务学院 0 0 理工类 0 独立学院 山西 太原市 0 -100048 0 0 中华女子学院 0 0 语言类 0 本科 北京 北京市 0 -101873 2 0 中南大学 0 0 综合类 1 本科 湖南 长沙市 1 -101879 0 0 中南林业科技大学 0 0 农林类 0 本科 湖南 长沙市 0 -101995 0 0 中南林业科技大学涉外学院 0 0 综合类 0 独立学院 湖南 长沙市 0 -105517 0 0 中南林业科技大学班戈学院 0 0 综合类 0 中外合作办学 湖南 长沙市 0 -101756 0 0 中南民族大学 0 0 民族类 0 本科 湖北 武汉市 0 -101753 1 0 中南财经政法大学 0 0 财经类 0 本科 湖北 武汉市 0 -101599 0 0 中原工学院 0 0 理工类 0 本科 河南 郑州市 0 -101729 0 0 中原工学院信息商务学院 0 0 财经类 0 独立学院 河南 郑州市 0 -102430 0 0 中国五冶职工大学 第五冶金建设公司职工大学 0 0 理工类 0 专科（高职） 四川 成都市 0 -100035 0 0 中国人民公安大学 公安部管理干部学院 0 0 政法类 1 本科 北京 北京市 0 -100001 2 0 中国人民大学 0 0 综合类 1 本科 北京 北京市 1 -105415 0 0 中国人民大学（苏州校区） 0 0 综合类 0 中外合作办学 江苏 苏州市 0 -105556 0 0 中国人民武装警察部队学院成人教育培训部 0 0 NULL 0 其他 河北 廊坊市 0 -105380 1 0 中国人民解放军南京政治学院 0 0 军事类 0 本科 江苏 南京市 0 -105486 1 0 中国人民解放军后勤学院 0 0 军事类 0 本科 北京 - 0 -1439 2 0 中国人民解放军国防科技大学 National University of Defense Technology 国防科技大学::NUDT::国防科学技术大学 0 0 军事类 1 本科 湖南 长沙市 1 -105373 1 0 中国人民解放军战略支援部队信息工程大学 0 0 军事类 0 本科 河南 郑州市 0 -105403 0 0 中国人民解放军战略支援部队航天工程大学 0 0 军事类 0 普通本科 北京 北京市 0 -105404 1 0 中国人民解放军海军工程大学 0 0 军事类 0 本科 湖北 武汉市 0 -105458 0 0 中国人民解放军海军潜艇学院 0 0 军事类 0 本科 山东 青岛市 0 -105391 1 0 中国人民解放军空军工程大学 0 0 军事类 0 本科 陕西 西安市 0 -105412 1 0 中国人民解放军空军航空大学 0 0 军事类 0 本科 吉林 长春市 0 -105385 0 0 中国人民解放军空军预警学院 0 0 军事类 0 本科 湖北 武汉市 0 -105414 0 0 中国人民解放军西安通信学院 0 0 军事类 0 本科 陕西 西安市 0 -105393 0 0 中国人民解放军陆军军事交通学院 0 0 军事类 0 普通本科 天津 天津市 0 -105379 1 0 中国人民解放军陆军军医大学 0 0 军事类 0 本科 重庆 重庆市 0 -105398 1 0 中国人民解放军陆军勤务学院 0 0 军事类 0 本科 重庆 重庆市 0 -105378 1 0 中国人民解放军陆军工程大学 0 0 军事类 0 本科 江苏 南京市 0 -105459 0 0 中国人民解放军陆军炮兵防空兵学院 0 0 军事类 0 本科 河南 合肥市 0 -105388 0 0 中国人民解放军陆军装甲兵学院 0 0 军事类 0 本科 吉林 北京市 0 -105474 0 0 中国人民解放军陆军边海防学院 0 0 军事类 0 本科 陕西 西安市 0 -105409 0 0 中国人民解放军陆军防化学院 0 0 军事类 0 本科 北京 北京市 0 -100208 0 0 中国人民警察大学 中国人民武装警察部队学院 0 0 政法类 0 本科 河北 廊坊市 0 -100029 1 0 中国传媒大学 0 0 语言类 1 本科 北京 北京市 0 -100990 0 0 中国传媒大学南广学院 0 0 艺术类 0 独立学院 江苏 南京市 0 -105386 0 0 中国信息大学 0 0 综合类 0 普通本科 北京 北京市 0 -100017 2 0 中国农业大学 0 0 农林类 1 本科 北京 北京市 1 -100478 0 0 中国刑事警察学院 0 0 政法类 0 本科 辽宁 沈阳市 0 -100055 0 0 中国劳动关系学院 0 0 财经类 0 本科 北京 北京市 0 -100466 0 0 中国医科大学 0 0 医科类 0 本科 辽宁 沈阳市 0 -100577 0 0 中国医科大学临床医药学院 0 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100303 0 0 中国地质大学长城学院 0 0 其他 0 独立学院 河北 保定市 0 -101740 1 0 中国地质大学（北京） 中国地质大学 0 0 理工类 1 本科 北京 北京市 0 -105365 1 0 中国地质大学（武汉） 0 0 理工类 1 本科 湖北 武汉市 0 -104422 0 0 中国学园大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102424 0 0 中国工程物理研究院职工工学院 0 0 理工类 0 专科（高职） 四川 绵阳市 0 -100042 0 0 中国戏曲学院 0 0 艺术类 0 本科 北京 北京市 0 -100046 1 0 中国政法大学 0 0 政法类 1 本科 北京 北京市 0 -105509 0 0 中国政法大学司法考试学院 0 0 政法类 0 普通本科 安徽 合肥市 0 -105490 0 0 中国政法大学继续教育学院 0 0 综合类 0 普通本科 北京 北京市 0 -105510 0 0 中国政法大学职业能力教育中心 0 0 政法类 0 其他 北京 北京市 0 -102335 0 0 中国民用航空飞行学院 0 0 理工类 0 本科 四川 德阳市 0 -100117 0 0 中国民航大学 0 0 理工类 0 本科 天津 天津市 0 -100099 0 0 中国民航管理干部学院 民航管理干部学院 0 0 航空类 0 普通本科 北京 北京市 0 -100836 0 0 中国海关管理干部学院 海关管理干部学院 0 0 政法类 0 其他 上海 上海市 0 -101442 2 0 中国海洋大学 0 0 综合类 1 本科 山东 青岛市 1 -101582 0 0 中国石油大学胜利学院 0 0 理工类 0 独立学院 山东 东营市 0 -100050 1 0 中国石油大学（北京） 中国石油大学 0 0 理工类 1 本科 北京 北京市 0 -105543 0 0 中国石油大学（北京）克拉玛依校区 0 0 理工类 0 普通本科 新疆 克拉玛依市 0 -19290 1 0 中国石油大学（华东） 0 0 NULL 0 NULL 山东省 青岛市 0 -100231 0 0 中国石油管道学院 河北石油职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 河北 廊坊市 0 -100848 1 0 中国矿业大学 0 0 理工类 1 本科 江苏 徐州市 0 -100986 0 0 中国矿业大学徐海学院 0 0 理工类 0 独立学院 江苏 徐州市 0 -102773 0 0 中国矿业大学银川学院 0 0 综合类 0 独立学院 宁夏 银川市 0 -105376 1 0 中国矿业大学（北京） 0 0 理工类 1 本科 北京 北京市 0 -105444 0 0 中国社会科学院大学 0 0 其他 0 普通本科 北京 北京市 0 -101124 2 0 中国科学技术大学 0 1 理工类 1 本科 安徽 合肥市 1 -100058 0 0 中国科学院大学 0 0 综合类 1 本科 北京 北京市 0 -102433 0 0 中国科学院成都分院职工大学 0 0 其他 0 其他 四川 成都市 0 -105457 0 0 中国管理软件学院 0 0 理工类 0 普通本科 北京 北京市 0 -101027 0 0 中国美术学院 0 0 艺术类 1 本科 浙江 杭州市 0 -100863 1 0 中国药科大学 0 0 医科类 1 本科 江苏 南京市 0 -101028 0 0 中国计量大学 中国计量学院 0 0 理工类 0 本科 浙江 杭州市 0 -101117 0 0 中国计量大学现代科技学院 中国计量学院现代科技学院 0 0 理工类 0 独立学院 浙江 杭州市 0 -100094 0 0 中国记协职工新闻学院 0 0 综合类 0 专科（高职） 北京 北京市 0 -101714 0 0 中国长城铝业公司职业技术学院 长城铝业公司职工工学院 0 0 综合类 0 专科（高职） 河南 郑州市 0 -8846 0 0 中国防卫科技学院 0 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100053 0 0 中国青年政治学院 0 0 综合类 0 本科 北京 北京市 0 -100039 0 0 中国音乐学院 0 0 艺术类 1 本科 北京 北京市 0 -100093 0 0 中央党校继续教育学院 0 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105151 0 0 中央兰开夏大学 University of Central Lancashire 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103756 0 0 中央华盛顿大学 Central Washington University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100214 0 0 中央司法警官学院 0 0 政法类 0 本科 河北 保定市 0 -105011 0 0 中央圣马丁艺术与设计学院 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103654 0 0 中央学院 Centre College 1 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中钢集团衡阳重机职业技术学院 中钢集团衡阳重机职工大学 0 0 理工类 0 专科（高职） 湖南 衡阳市 0 -104267 0 0 丰桥创造大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104688 0 0 丰桥技术科学大学 Toyohashi University of Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104266 0 0 丰田工业大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105597 0 0 临夏现代职业学院 0 0 高职类 0 专科 甘肃 临夏回族自治州 0 -100345 0 0 临汾职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 山西 临汾市 0 -101463 0 0 临沂大学 0 0 师范类 0 本科 山东 临沂市 0 -101557 0 0 临沂职业学院 0 0 高职类 0 专科 山东 临沂市 0 -103884 0 0 丹佛大学 University of Denver 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101838 0 0 丹江口工程管理局职工大学 0 0 理工类 0 专科（高职） 湖北 丹江口市 0 -105359 0 0 丹麦技术大学 Technical University of Denmark 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103025 0 0 丹麦理工大学 Technical University of Denmark 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101024 0 0 丽水学院 0 0 师范类 0 本科 浙江 丽水市 0 -101072 0 0 丽水职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 浙江 丽水市 0 -102554 0 0 丽江师范高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 云南 丽江市 0 -104154 0 0 丽泽大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104460 0 0 久留米大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104461 0 0 久留米工业大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101074 0 0 义乌工商职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 浙江 金华市 0 -104857 0 0 义安理工学院 Ngee Ann Polytechnic 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104803 0 0 乌克兰国立技术大学 National Technical University of Ukraine – Kyiv Polytechnic Institute 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100434 0 0 乌兰察布医学高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 内蒙 乌兰察布市 0 -100423 0 0 乌兰察布职业学院 0 0 高职类 0 专科 内蒙 乌兰察布市 0 -103099 0 0 乌尔姆大学 University Ulm 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104945 0 0 乌尔比诺大学 University of Urbino Carlo Bo 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103386 0 0 乌得勒支大学 Utrecht University 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105234 0 0 乌拉圭共和国大学 University of the Republic 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104805 0 0 乌拉圭共和大学 Universidad de la República (UdelaR) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103144 0 0 乌拉尔联邦大学 Ural Federal University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104712 0 0 乌普萨拉大学 Uppsala University 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100428 0 0 乌海职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 内蒙 乌海市 0 -104950 0 0 乌迪内大学 University of Udine 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102789 0 0 乌鲁木齐职业大学 0 0 高职类 0 骨干(高职) 新疆 乌鲁木齐市 0 -102901 0 0 乐卓博大学 La Trobe University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102347 0 0 乐山师范学院 0 0 师范类 0 本科 四川 乐山市 0 -102392 0 0 乐山职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 四川 乐山市 0 -103613 0 0 乔治亚大学 University of Georgia 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103614 0 0 乔治亚理工学院 Georgia Institute of Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103823 0 0 乔治华盛顿大学 George Washington University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103755 0 0 乔治城大学 Georgetown University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103655 0 0 乔治城学院 Georgetown College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103812 0 0 乔治敦大学 Georgetown University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103897 0 0 乔治梅森大学 George Mason University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103311 0 0 乙支大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104486 0 0 九州东海大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104497 0 0 九州保健福祉大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104455 0 0 九州共立大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104456 0 0 九州国际大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104622 0 0 九州大学 Kyushu University 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104459 0 0 九州女子大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104651 0 0 九州工业大学 Kyushu Institute of Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL 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云南农业大学热带作物学院 云南热带作物职业学院 0 0 高职类 0 专科 云南 普洱市 0 -102536 0 0 云南农业职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 云南 昆明市 0 -105638 0 0 云南医药健康职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 云南 昆明市 0 -102537 0 0 云南司法警官职业学院 0 0 高职类 0 专科 云南 昆明市 0 -102562 0 0 云南商务职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 云南 昆明市 0 -102533 0 0 云南国土资源职业学院 0 0 高职类 0 专科 云南 昆明市 0 -102546 0 0 云南国防工业职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 云南 昆明市 0 -102549 0 0 云南城市建设职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 云南 昆明市 0 -102567 0 0 云南外事外语职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 云南 昆明市 0 -102509 1 0 云南大学 0 0 综合类 1 本科 云南 昆明市 0 -102573 0 0 云南大学旅游文化学院 0 0 综合类 0 独立学院 云南 丽江市 0 -102571 0 0 云南大学滇池学院 0 0 综合类 0 独立学院 云南 昆明市 0 -102531 0 0 云南工商学院 0 0 财经类 0 民办(本科) 云南 昆明市 0 -102550 0 0 云南工程职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 云南 昆明市 0 -105613 0 0 云南工贸职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 云南 昆明市 0 -102516 0 0 云南师范大学 0 0 师范类 0 本科 云南 昆明市 0 -102572 0 0 云南师范大学商学院 0 0 综合类 0 独立学院 云南 昆明市 0 -102576 0 0 云南师范大学文理学院 0 0 师范类 0 独立学院 云南 昆明市 0 -102569 0 0 云南开放大学 0 0 综合类 0 专科（高职） 云南 昆明市 0 -102538 0 0 云南文化艺术职业学院 0 0 高职类 0 专科 云南 昆明市 0 -102556 0 0 云南新兴职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 云南 昆明市 0 -102565 0 0 云南旅游职业学院 0 0 高职类 0 专科 云南 昆明市 0 -102547 0 0 云南机电职业技术学院 0 0 高职类 0 骨干(高职) 云南 昆明市 0 -102548 0 0 云南林业职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 云南 昆明市 0 -102524 0 0 云南民族大学 0 0 民族类 0 本科 云南 昆明市 0 -105616 0 0 云南水利水电职业学院 0 0 高职类 0 专科 云南 昆明市 0 -105648 0 0 云南特殊教育职业学院 0 0 高职类 0 专科 云南 昆明市 0 -102564 0 0 云南现代职业技术学院 0 0 理工类 0 专科（高职） 云南 楚雄彝族自治州 0 -102540 0 0 云南科技信息职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 云南 昆明市 0 -102530 0 0 云南经济管理学院 0 0 财经类 0 民办(本科) 云南 昆明市 0 -102559 0 0 云南经贸外事职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 云南 昆明市 0 -102544 0 0 云南能源职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 云南 曲靖市 0 -102523 0 0 云南艺术学院 0 0 艺术类 0 本科 云南 昆明市 0 -102575 0 0 云南艺术学院文华学院 0 0 艺术类 0 独立学院 云南 昆明市 0 -102527 0 0 云南警官学院 0 0 政法类 0 本科 云南 昆明市 0 -102522 0 0 云南财经大学 0 0 财经类 0 本科 云南 昆明市 0 -105581 0 0 云南财经职业学院 0 0 高职类 0 专科 云南 昆明市 0 -105637 0 0 云南轻纺职业学院 0 0 高职类 0 专科 云南 昆明市 0 -102558 0 0 云南锡业职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 云南 红河哈尼族彝族自治州 0 -102036 0 0 五邑大学 0 0 综合类 0 本科 广东 江门市 0 -101351 0 0 井冈山大学 0 0 综合类 0 本科 江西 吉安市 0 -105078 0 0 亚伯泰大学 University of Abertay，Dundee 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104897 0 0 亚兹德大学 Yazd University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 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亳州学院 亳州师范高等专科学校 0 0 综合类 0 本科 安徽 亳州市 0 -101192 0 0 亳州职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 安徽 亳州市 0 -104124 0 0 人间总合科学大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104282 0 0 人间环境大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103290 0 0 仁川大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103381 0 0 仁济大学 Inje university 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104305 0 0 仁爱大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103364 0 0 仁荷大学 Inha University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104419 0 0 仓敷作阳大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104418 0 0 仓敷艺术科学大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104064 0 0 仙台大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104065 0 0 仙台白百合女子大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101793 0 0 仙桃职业学院 0 0 高职类 0 专科 湖北 省直辖县级行政区划 0 -103382 0 0 代尔夫特理工大学 Delft University of Technology 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104903 0 0 以色列理工学院 Technion - Israel Institute of Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101266 0 0 仰恩大学 0 0 综合类 0 民办(本科) 福建 泉州市 0 -102035 0 0 仲恺农业工程学院 0 0 农林类 0 本科 广东 广州市 0 -103713 0 0 伊丽莎白城市州立大学 Elizabeth City State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104425 0 0 伊丽莎白音乐大学 1 0 NULL 0 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0 -104892 0 0 伊斯法罕大学 University of Isfahan 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104886 0 0 伊斯法罕理工大学 Isfahan University of Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100694 0 0 伊春职业学院 0 0 高职类 0 专科 黑龙江 伊春市 0 -104885 0 0 伊朗科技大学 Iran University of Science and Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103988 0 0 伊比利亚美洲大学 Universidad Iberoamericana (UIA) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102781 0 0 伊犁师范大学 伊犁师范学院 0 0 师范类 0 本科 新疆 伊犁哈萨克自治州 0 -102796 0 0 伊犁职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 新疆 伊犁哈萨克自治州 0 -104000 0 0 伊达尔戈州立大学 Autonomous University of Hidalgo State (UAEH) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102904 0 0 伊迪斯科文大学 Edith Cowan University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102894 0 0 伍伦贡大学 University of Wollongong 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105197 0 0 伍斯特大学 University of Worcester 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103878 0 0 伍斯特理工学院 Worcester Polytechnic Institute 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103078 0 0 伍珀塔尔大学 Bergische Universität Wuppertal 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103162 0 0 伏尔加格勒州立技术大学 Volgograd State Technical University 1 0 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伦敦大学卫生及热带医学学院 London School of Hygiene and Tropical Medicine 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105036 0 0 伦敦大学哲学及神学专科学院 Heythrop College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105090 0 0 伦敦大学国王学院 King's College London 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105045 0 0 伦敦大学圣乔治医学院 St George's, University of London  1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105154 0 0 伦敦大学圣乔治学院 St George’s, University of London 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105044 0 0 伦敦大学城市学院 City, University of London 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105048 0 0 伦敦大学学院 University College London  1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105037 0 0 伦敦大学教育学院 Institute of Education  1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105171 0 0 伦敦大学热带医学院 London School of Hygiene & Tropical Medicine 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105100 0 0 伦敦大学玛丽女王学院 Queen Mary University of London 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105043 0 0 伦敦大学皇家霍洛威学院 Royal Holloway  1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105034 0 0 伦敦大学科陶德美术学院 Courtauld Institute of Art 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105125 0 0 伦敦大学金史密斯学院 Goldsmiths, University of London 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105035 0 0 伦敦大学金斯密斯学院 Goldsmiths College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105027 0 0 伦敦帝国学院 Imperial College London 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105093 0 0 伦敦政治经济学院 London School of Economics and Political Science (LSE) 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105014 0 0 伦敦时装学院 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105248 0 0 伦敦玛丽女王大学 Queen Mary, University of London 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105041 0 0 伦敦玛丽王后大学 Queen Mary University of London  1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105361 0 0 伦敦玛丽皇后大学 Queen Mary University of London 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105063 0 0 伦敦皇家内科医学院 Royal College of Physicians 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105195 0 0 伦敦艺术大学 University of the Arts London 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105138 0 0 伦敦都会大学 London Metropolitan University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105050 0 0 伦敦都市大学 London Metropolitan University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103824 0 0 伦斯勒理工学院 Rensselaer Polytechnic Institute 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102980 0 0 伯南布哥联邦大学 Universidade Federal de Pernambuco (UFPE) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104728 0 0 伯尔尼大学 University of Bern 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105186 0 0 伯恩茅斯艺术学院 Arts University Bournemouth 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105201 0 0 伯明翰城市大学 Birmingham City University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105017 0 0 伯明翰大学 University of Birmingham，Birmingham University 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103690 0 0 伯米吉州立大学 Bemidji State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103507 0 0 伯罕南方学院 Birmingham-Southern College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103653 0 0 伯里亚学院 Berea College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103834 0 0 佐治亚大学 The University of Georgia 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103888 0 0 佐治亚州立大学 Georgia State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103786 0 0 佐治亚理工学院 Georgia Institute of Technology 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104679 0 0 佐贺大学 Saga University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -107 0 0 佛山广播电视大学 FOSHAN RADIO & TV UNIVERSITY 佛山电大 0 0 综合类 0 专科（高职） 广东 佛山市 0 -102042 0 0 佛山科学技术学院 0 0 综合类 0 本科 广东 佛山市 0 -102067 0 0 佛山职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 广东 佛山市 0 -104328 0 0 佛教大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102931 0 0 佛林德斯大学 Flinders University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104919 0 0 佛罗伦萨大学 University of Florence 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103602 0 0 佛罗利达亚特兰大大学 Florida Atlantic University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103601 0 0 佛罗利达农工大学 Florida Agricultural and Mechanical University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103606 0 0 佛罗利达南方大学 Florida Southern College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103603 0 0 佛罗利达国际大学 Florida International University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103597 0 0 佛罗利达大学 University of Florida 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103598 0 0 佛罗利达州立大学 Florida State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103605 0 0 佛罗利达理工学院 Florida Institute of Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103887 0 0 佛罗里达国际大学 Florida International University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103803 0 0 佛罗里达大学 University of Florida 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103930 0 0 佛罗里达大西洋大学 Florida Atlantic University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 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Oklahoma State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103914 0 0 俄勒冈健康科学大学 Oregon Health and Science University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103861 0 0 俄勒冈大学 University of Oregon 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103840 0 0 俄勒冈州立大学 Oregon State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103454 0 0 俄斯特拉法大学 University of Ostrava 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103457 0 0 俄斯特拉法工业大学 VŠB - Technical University of Ostrava 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103146 0 0 俄罗斯友谊大学 RUDN University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103158 0 0 俄罗斯国立电子技术大学 National Research University of Electronic Technology (MIET) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103145 0 0 俄罗斯国立科技大学 The National University of Science and Technology MISIS 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103153 0 0 俄罗斯经济大学 Plekhanov Russian University of Economics 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103156 0 0 俄罗斯高等经济学院 Higher School of Economics 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100194 0 0 保定学院 0 0 师范类 0 本科 河北 保定市 0 -100280 0 0 保定幼儿师范高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 河北 保定市 0 -100252 0 0 保定电力职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 河北 保定市 0 -100237 0 0 保定职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 河北 保定市 0 -102553 0 0 保山中医药高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 云南 保山市 0 -102520 0 0 保山学院 0 0 综合类 0 本科 云南 保山市 0 -101924 0 0 保险职业学院 0 0 高职类 0 专科 湖南 长沙市 0 -104656 0 0 信州大学 Shinshu University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101620 0 0 信阳农林学院 0 0 农林类 0 本科 河南 信阳市 0 -101734 0 0 信阳学院 信阳师范学院华锐学院 0 0 综合类 0 民办(本科) 河南 信阳市 0 -101607 0 0 信阳师范学院 0 0 师范类 0 本科 河南 信阳市 0 -101699 0 0 信阳涉外职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 河南 信阳市 0 -101668 0 0 信阳职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 河南 信阳市 0 -105649 0 0 信阳航空职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 河南 信阳市 0 -104210 0 0 健康科学大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103265 0 0 光云大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103297 0 0 光州教育大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105260 0 0 光州科学技术研究所 Gwangju Institute of Science and Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103354 0 0 光州科技学院 Gwangju Institute of Science and Technology (GIST) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104242 0 0 光産业创成大学院大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103039 0 0 克劳斯塔尔工业大学 Technische Universität Clausthal 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103849 0 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0 民办(专科) 甘肃 兰州市 0 -102692 2 0 兰州大学 0 0 综合类 1 本科 甘肃 兰州市 1 -102707 0 0 兰州工业学院 0 0 理工类 0 本科 甘肃 兰州市 0 -102706 0 0 兰州文理学院 0 0 综合类 0 本科 甘肃 兰州市 0 -102735 0 0 兰州服装职工大学 0 0 其他 0 专科（高职） 甘肃 兰州市 0 -105565 0 0 兰州现代职业学院 0 0 高职类 0 专科 甘肃 兰州市 0 -102694 0 0 兰州理工大学 0 0 理工类 0 本科 甘肃 兰州市 0 -102740 0 0 兰州理工大学技术工程学院 0 0 理工类 0 独立学院 甘肃 兰州市 0 -102708 0 0 兰州石化职业技术学院 0 0 高职类 0 示范(高职) 甘肃 兰州市 0 -102729 0 0 兰州科技职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 甘肃 兰州市 0 -102715 0 0 兰州职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 甘肃 兰州市 0 -102730 0 0 兰州航空工业职工大学 0 0 综合类 0 专科（高职） 甘肃 兰州市 0 -102703 0 0 兰州财经大学 兰州商学院 0 0 财经类 0 本科 甘肃 兰州市 0 -102739 0 0 兰州财经大学长青学院 兰州商学院长青学院 0 0 财经类 0 独立学院 甘肃 兰州市 0 -102737 0 0 兰州财经大学陇桥学院 兰州商学院陇桥学院 0 0 综合类 0 独立学院 甘肃 兰州市 0 -102721 0 0 兰州资源环境职业技术学院 0 0 理工类 0 专科（高职） 甘肃 兰州市 0 -102731 0 0 兰州铁路工程职工大学 0 0 其他 0 专科（高职） 甘肃 兰州市 0 -105363 0 0 兰开斯特大学 Lancaster University 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104860 0 0 共和理工学院 Republic Polytechnic 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104097 0 0 共爱学园前桥国际大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104165 0 0 共立女子大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 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内蒙古化工职业学院 0 0 高职类 0 骨干(高职) 内蒙 呼和浩特市 0 -100430 0 0 内蒙古北方职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 内蒙 呼和浩特市 0 -100401 0 0 内蒙古医科大学 0 0 医科类 0 本科 内蒙 呼和浩特市 0 -100419 0 0 内蒙古商贸职业学院 0 0 高职类 0 专科 内蒙 呼和浩特市 0 -100397 1 0 内蒙古大学 0 0 综合类 1 本科 内蒙 呼和浩特市 0 -100447 0 0 内蒙古大学创业学院 0 0 综合类 0 独立学院 内蒙古 呼和浩特市 0 -100399 0 0 内蒙古工业大学 0 0 理工类 0 本科 内蒙 呼和浩特市 0 -100436 0 0 内蒙古工业职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 内蒙 呼和浩特市 0 -100402 0 0 内蒙古师范大学 0 0 师范类 0 本科 内蒙 呼和浩特市 0 -100448 0 0 内蒙古师范大学鸿德学院 0 0 师范类 0 独立学院 内蒙古 呼和浩特市 0 -139 0 0 内蒙古广播电视大学 INNER MONGOLIA RADIO & TV UNIVERSITY 内蒙古电大 0 0 综合类 0 专科（高职） 内蒙古 呼和浩特市 0 -100410 0 0 内蒙古建筑职业技术学院 0 0 高职类 0 示范(高职) 内蒙 呼和浩特市 0 -100417 0 0 内蒙古机电职业技术学院 0 0 高职类 0 骨干(高职) 内蒙 呼和浩特市 0 -100403 0 0 内蒙古民族大学 0 0 民族类 0 本科 内蒙 通辽市 0 -100443 0 0 内蒙古民族幼儿师范高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 内蒙 鄂尔多斯市 0 -100416 0 0 内蒙古电子信息职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 内蒙 呼和浩特市 0 -100398 0 0 内蒙古科技大学 0 0 综合类 0 本科 内蒙 包头市 0 -105383 0 0 内蒙古科技大学包头医学院 0 0 医药类 0 普通本科 内蒙古 包头市 0 -105389 0 0 内蒙古科技大学包头师范学院 0 0 师范类 0 独立学院 内蒙 包头市 0 -100429 0 0 内蒙古科技职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 内蒙 呼和浩特市 0 -100432 0 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Saint-Quentin-en-Yvelines 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103551 0 0 凯克应用生命科学研究院 Keck Graduate Institute of Applied Life Sciences 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103682 0 0 凯尔文学院 Calvin College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103058 0 0 凯撒斯劳滕工业大学 Technische Universität Kaiserslautern 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103810 0 0 凯斯西储大学 Case Western Reserve University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103125 0 0 凯泽斯劳滕工业大学 University of Kaiserslautern 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102460 0 0 凯里学院 0 0 师范类 0 本科 贵州 黔东南苗族侗族自治州 0 -104039 0 0 函馆大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105012 0 0 切尔西艺术与设计学院 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104773 0 0 切库罗瓦大学 Cukurova University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105188 0 0 切斯特大学 University of Chester 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103004 0 0 列日大学 Université de Liège 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104167 0 0 创价大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105180 0 0 创意艺术大学 University for the Creative Arts 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104100 0 0 创造学园大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105191 0 0 利兹三一大学 Leeds Trinity University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105098 0 0 利兹大学 University of Leeds 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105164 0 0 利兹贝克特大学 Leeds Beckett University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105030 0 0 利兹都市大学 Leeds Metropolitan University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105029 0 0 利兹音乐学院 Leeds College of Music 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104801 0 0 利沃夫国立大学 Ivan Franko National University of Lviv 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104802 0 0 利沃夫国立理工大学 Lviv Polytechnic National University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105107 0 0 利物浦大学 University of Liverpool 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105185 0 0 利物浦希望大学 Liverpool Hope University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105031 0 0 利物浦约翰.摩尔大学 Liverpool John Moores University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105159 0 0 利物浦约翰摩尔斯大学 Liverpool John Moores University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103459 0 0 利贝雷茨工业大学 Technical University of Liberec 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102868 0 0 利默里克大学 University of Limerick 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104494 0 0 别府大学 1 0 NULL 0 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California State University, San Marcos 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103526 0 0 加州州立大学多明格斯山分校 California State University, Dominguez Hills 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103525 0 0 加州州立大学奇科分校 California State University, Chico 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103529 0 0 加州州立大学富勒顿分校 California State University, Fullerton 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103528 0 0 加州州立大学弗雷斯诺分校 California State University, Fresno 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103531 0 0 加州州立大学洛杉矶 California State University, Los Angeles 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103524 0 0 加州州立大学海峡群岛分校 California State University, Channel Islands 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103534 0 0 加州州立大学萨克拉门托 California State University, Sacramento 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103532 0 0 加州州立大学蒙特利湾分校 California State University, Monterey Bay 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103523 0 0 加州州立大学贝克斯菲尔德分校 California State University, Bakersfield 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103530 0 0 加州州立大学长滩分校 California State University, Long Beach 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 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北京市 0 -100102 0 0 北京市农工商联合总公司职工大学 0 0 综合类 0 专科（高职） 北京 北京市 0 -100086 0 0 北京市崇文区职工大学 0 0 综合类 0 其他 北京 北京市 0 -100091 0 0 北京市建设职工大学 0 0 综合类 0 其他 北京 北京市 0 -100092 0 0 北京市总工会职工大学 0 0 综合类 0 其他 北京 北京市 0 -100089 0 0 北京市朝阳区职工大学 0 0 综合类 0 其他 北京 北京市 0 -100084 0 0 北京市海淀区职工大学 0 0 综合类 0 其他 北京 北京市 0 -100088 0 0 北京市石景山区业余大学 0 0 综合类 0 其他 北京 北京市 0 -100101 0 0 北京市西城经济科学大学 0 0 综合类 0 专科（高职） 北京 北京市 0 -100023 2 0 北京师范大学 0 0 师范类 1 本科 北京 北京市 1 -102148 0 0 北京师范大学珠海分校 0 0 综合类 0 独立学院 广东 珠海市 0 -102052 0 0 北京师范大学香港浸会大学联合国际学院 北京师范大学-香港浸会大学联合国际学院 0 0 综合类 0 中外合作办学 广东 珠海市 0 -1393 0 0 北京广播电视大学 BEIJING OPEN UNIVERSITY 北京电大 0 0 综合类 0 专科（高职） 北京 北京市 0 -105513 0 0 北京应用技术大学 0 0 综合类 0 其他 北京 北京市 0 -100014 0 0 北京建筑大学 0 0 理工类 0 本科 北京 北京市 0 -105447 0 0 北京建设大学 0 0 NULL 0 普通本科 北京 北京市 0 -100097 0 0 北京开放大学 0 0 综合类 0 专科（高职） 北京 北京市 0 -100071 0 0 北京戏曲艺术职业学院 0 0 高职类 0 专科 北京 北京市 0 -100066 0 0 北京政法职业学院 0 0 高职类 0 专科 北京 北京市 0 -100096 0 0 北京教育学院 0 0 综合类 0 普通本科 北京 北京市 0 -105508 0 0 北京文理研修学院 0 0 NULL 0 其他 北京 北京市 0 -105494 0 0 北京旅游专修学院 0 0 NULL 0 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南京审计大学 南京审计学院 0 0 财经类 0 本科 江苏 南京市 0 -105598 0 0 南京审计大学金审学院 0 0 综合类 0 独立学院 江苏 南京市 0 -101009 0 0 南京审计学院金审学院 0 0 综合类 0 独立学院 江苏 南京市 0 -100849 0 0 南京工业大学 0 0 理工类 0 本科 江苏 南京市 0 -100993 0 0 南京工业大学浦江学院 0 0 综合类 0 独立学院 江苏 南京市 0 -100896 0 0 南京工业职业技术学院 0 0 高职类 0 示范(高职) 江苏 南京市 0 -100878 0 0 南京工程学院 0 0 综合类 0 本科 江苏 南京市 0 -239 0 0 南京工程学院康尼学院 Nanjing Kangni College 康尼学院 0 0 理工类 0 普通本科 江苏 江宁 0 -100976 0 0 南京市职工大学 0 0 其他 0 其他 江苏 南京市 0 -100864 1 0 南京师范大学 0 0 师范类 1 本科 江苏 南京市 0 -100994 0 0 南京师范大学中北学院 0 0 综合类 0 独立学院 江苏 南京市 0 -100992 0 0 南京师范大学泰州学院 0 0 师范类 0 独立学院 江苏 泰州市 0 -100983 0 0 南京广播电视大学 南京市广播电视大学 0 0 综合类 0 专科（高职） 江苏 南京市 0 -100966 0 0 南京旅游职业学院 0 0 高职类 0 专科 江苏 南京市 0 -100880 0 0 南京晓庄学院 0 0 师范类 0 本科 江苏 南京市 0 -100964 0 0 南京机电职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 江苏 南京市 0 -100854 0 0 南京林业大学 0 0 农林类 1 本科 江苏 南京市 0 -100885 0 0 南京森林警察学院 0 0 政法类 0 本科 江苏 南京市 0 -100907 0 0 南京特殊教育师范学院 南京特殊教育职业技术学院 0 0 师范类 0 本科 江苏 南京市 0 -100846 1 0 南京理工大学 0 0 理工类 1 本科 江苏 南京市 0 -100991 0 0 南京理工大学泰州科技学院 0 0 理工类 0 独立学院 江苏 泰州市 0 -100988 0 0 南京理工大学紫金学院 0 0 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Southern Colorado 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103669 0 0 南缅因州大学 University of Southern Maine 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103747 0 0 南美以美大学 Southern Methodist University  1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102861 0 0 南谷大学 South Valley University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103925 0 0 南达科他大学 University of South Dakota 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100857 0 0 南通大学 0 0 综合类 0 本科 江苏 南通市 0 -101008 0 0 南通大学杏林学院 0 0 综合类 0 独立学院 江苏 南通市 0 -100979 0 0 南通市工人业余大学 0 0 综合类 0 专科（高职） 江苏 南京市 0 -100974 0 0 南通师范高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 江苏 南通市 0 -100884 0 0 南通理工学院 0 0 理工类 0 民办(本科) 江苏 南通市 0 -100918 0 0 南通科技职业学院 南通农业职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 江苏 南通市 0 -100901 0 0 南通职业大学 0 0 高职类 0 专科 江苏 南通市 0 -100924 0 0 南通航运职业技术学院 0 0 高职类 0 骨干(高职) 江苏 南通市 0 -102972 0 0 南里奥格兰德天主大学 Pontifícia Universidade Católica do Rio Grande do Sul (PUCRS) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102967 0 0 南里奥格兰德联邦大学 Universidade Federal do Rio Grande Do Sul 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101710 0 0 南阳农业职业学院 0 0 高职类 0 专科 河南 南阳市 0 -101665 0 0 南阳医学高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 河南 南阳市 0 -101611 0 0 南阳师范学院 0 0 师范类 0 本科 河南 南阳市 0 -101623 0 0 南阳理工学院 0 0 理工类 0 本科 河南 南阳市 0 -101701 0 0 南阳职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 河南 南阳市 0 -104011 0 0 南非大学 University of South Africa 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104009 0 0 南非西北大学 North-West University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105600 0 0 博尔塔拉职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 新疆 博尔塔拉蒙古自治州 0 -104939 0 0 博尔扎诺自由大学 Free University of Bozen-Bolzano 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105018 0 0 博尔顿大学 University of Bolton 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104910 0 0 博洛尼亚大学 Alma Mater Studiorum - University of Bologna 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103727 0 0 卡内基美隆大学 Carnegie Mellon University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104948 0 0 卡利亚里大学 University of Cagliari 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105296 0 0 卡哈拉格普尔理工学院 Indian Institute of Technology Kharagpur 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103460 0 0 卡塔尔大学 Qatar University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104934 0 0 卡塔尼亚大学 Catania University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103059 0 0 卡塞尔大学 Universität Kassel 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103403 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厦门市 0 -101261 0 0 厦门理工学院 0 0 理工类 0 本科 福建 厦门市 0 -101311 0 0 厦门软件职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 福建 厦门市 0 -104564 0 0 县立广岛大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104576 0 0 县立长崎斯博路德大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101022 0 0 台州学院 0 0 综合类 0 本科 浙江 台州市 0 -101084 0 0 台州科技职业学院 0 0 高职类 0 专科 浙江 台州市 0 -101053 0 0 台州职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 浙江 台州市 0 -53 0 0 台湾中原大学 Chung Yuan Christian University CYCU::中原大学 0 0 理工类 0 普通本科 台湾 桃园市 0 -105354 0 0 台湾大学 National Taiwan University (NTU) 0 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -1525 0 0 台湾师范大学 National Taiwan Normal University 台师大 0 0 综合类 0 普通本科 台湾 台北市 0 -30833 0 0 台湾淡江大学 淡江大學 0 0 综合类 0 普通本科 台湾 新北市 0 -30990 0 0 台湾辅仁大学 0 0 综合类 0 普通本科 台湾 新北市 0 -103544 0 0 史丹佛大学 Stanford University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103610 0 0 史丹森大学 Stetson University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103880 0 0 史密斯学院 Smith College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103873 0 0 史蒂文斯理工学院 Stevens Institute of Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102169 0 0 右江民族医学院 0 0 医科类 0 本科 广西 百色市 0 -103702 0 0 叶史瓦大学 Yeshiva University 1 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Gumilyov Eurasian National University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101875 0 0 吉首大学 0 0 综合类 0 本科 湖南 湘西土家族苗族自治州 0 -102004 0 0 吉首大学张家界学院 0 0 综合类 0 独立学院 湖南 张家界市 0 -103272 0 0 同德女子大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104650 0 0 同志社大学 Doshisha University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104326 0 0 同志社女子大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104265 0 0 同朋大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100760 2 0 同济大学 0 0 综合类 1 本科 上海 上海市 1 -101121 0 0 同济大学浙江学院 0 0 综合类 0 独立学院 浙江 嘉兴市 0 -104275 0 0 名古屋商科大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104269 0 0 名古屋外国语大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104620 0 0 名古屋大学 Nagoya University 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104276 0 0 名古屋女子大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104271 0 0 名古屋学艺大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104270 0 0 名古屋学院大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104646 0 0 名古屋工业大学 Nagoya Institute of Technology (NIT) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104663 0 0 名古屋市立大学 Nagoya City University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104278 0 0 名古屋文理大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104274 0 0 名古屋産业大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104272 0 0 名古屋经济大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104273 0 0 名古屋艺术大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104277 0 0 名古屋造形艺术大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104268 0 0 名古屋音乐大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104700 0 0 名城大学 Meijo University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104514 0 0 名寄市立大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104583 0 0 名樱大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105608 0 0 吐鲁番职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 新疆 吐鲁番市 0 -100322 0 0 吕梁学院 山西省吕梁市教育学院 0 0 综合类 0 本科 山西 吕梁市 0 -105596 0 0 吕梁学院汾阳师范分校 0 0 师范类 0 专科（高职） 山西 吕梁市 0 -100376 0 0 吕梁职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 山西 吕梁市 0 -103067 0 0 吕讷堡大学 Leuphana Universität Lüneburg 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103066 0 0 吕贝克大学 Universität zu Lübeck 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103065 0 0 吕贝克音乐学院 Musikhochschule Lübeck 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104758 0 0 吞武里大学 King Mongkut's University of Technology Thonburi 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103286 0 0 启明大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104426 0 0 吴大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101608 0 0 周口师范学院 0 0 师范类 0 本科 河南 周口市 0 -101681 0 0 周口科技职业学院 0 0 高职类 0 民办(本科) 河南 周口市 0 -101654 0 0 周口职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 河南 周口市 0 -100406 0 0 呼伦贝尔学院 0 0 综合类 0 本科 内蒙 呼伦贝尔市 0 -100437 0 0 呼伦贝尔职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 内蒙 呼伦贝尔市 0 -100409 0 0 呼和浩特民族学院 0 0 民族类 0 本科 内蒙 呼和浩特市 0 -100414 0 0 呼和浩特职业学院 0 0 高职类 0 专科 内蒙 呼和浩特市 0 -104559 0 0 和歌山县立医科大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104608 0 0 和歌山大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104155 0 0 和洋女子大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102818 0 0 和田地区教育学院 0 0 师范类 0 专科（高职） 新疆 和田市 0 -102787 0 0 和田师范专科学校 0 0 高职类 0 专科 新疆 和田地区 0 -104774 0 0 咖兹大学 Gazi Üniversitesi 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101815 0 0 咸宁职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 湖北 咸宁市 0 -102602 0 0 咸阳师范学院 0 0 师范类 0 本科 陕西 咸阳市 0 -102649 0 0 咸阳职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 陕西 咸阳市 0 -103766 0 0 哈佛大学 Harvard University 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103049 0 0 哈勒-维腾贝格大学 Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103050 0 0 哈勒艺术大学 Burg Giebichenstein Kunsthochschule Halle 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102811 0 0 哈密职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 新疆 哈密市 0 -100711 0 0 哈尔滨传媒职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 黑龙江 哈尔滨市 0 -100677 0 0 哈尔滨体育学院 0 0 体育类 0 本科 黑龙江 哈尔滨市 0 -100682 0 0 哈尔滨信息工程学院 0 0 理工类 0 民办(本科) 黑龙江 哈尔滨市 0 -100689 0 0 哈尔滨剑桥学院 0 0 综合类 0 民办(本科) 黑龙江 哈尔滨市 0 -105665 0 0 哈尔滨北方航空职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 黑龙江 哈尔滨市 0 -100667 0 0 哈尔滨医科大学 0 0 医科类 0 本科 黑龙江 哈尔滨市 0 -100691 0 0 哈尔滨华德学院 0 0 理工类 0 民办(本科) 黑龙江 哈尔滨市 0 -100676 0 0 哈尔滨商业大学 0 0 财经类 0 本科 黑龙江 哈尔滨市 0 -100716 0 0 哈尔滨城市职业学院 哈尔滨江南职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 黑龙江 哈尔滨市 0 -100673 0 0 哈尔滨学院 0 0 综合类 0 本科 黑龙江 哈尔滨市 0 -100658 2 0 哈尔滨工业大学 0 0 理工类 1 本科 黑龙江 哈尔滨市 1 -105372 2 0 哈尔滨工业大学（威海） 0 0 理工类 1 普通本科 山东 威海市 1 -105427 2 0 哈尔滨工业大学（深圳） 0 0 理工类 1 普通本科 广东 深圳市 1 -100660 1 0 哈尔滨工程大学 0 0 理工类 0 本科 黑龙江 哈尔滨市 0 -100732 0 0 哈尔滨工程技术职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 黑龙江 NULL 0 -100754 0 0 哈尔滨市职工医学院 0 0 医药类 0 普通本科 黑龙江 哈尔滨市 0 -100738 0 0 哈尔滨市职工大学 0 0 其他 0 专科（高职） 黑龙江 哈尔滨市 0 -100670 0 0 哈尔滨师范大学 0 0 师范类 0 本科 黑龙江 哈尔滨市 0 -100734 0 0 哈尔滨幼儿师范高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 黑龙江 哈尔滨市 0 -100690 0 0 哈尔滨广厦学院 0 0 财经类 0 民办(本科) 黑龙江 哈尔滨市 0 -100756 0 0 哈尔滨广播电视大学 哈尔滨市广播电视大学 0 0 综合类 0 专科（高职） 黑龙江 哈尔滨市 0 -100726 0 0 哈尔滨应用职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 黑龙江 哈尔滨市 0 -100659 0 0 哈尔滨理工大学 0 0 理工类 0 本科 黑龙江 哈尔滨市 0 -105548 0 0 哈尔滨理工大学荣成校区 0 0 NULL 0 其他 山东 威海市 0 -100706 0 0 哈尔滨电力职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 黑龙江 哈尔滨市 0 -100687 0 0 哈尔滨石油学院 0 0 理工类 0 民办(本科) 黑龙江 哈尔滨市 0 -100728 0 0 哈尔滨科学技术职业学院 0 0 高职类 0 专科 黑龙江 哈尔滨市 0 -100710 0 0 哈尔滨职业技术学院 0 0 高职类 0 骨干(高职) 黑龙江 哈尔滨市 0 -100736 0 0 哈尔滨航空职工大学 0 0 其他 0 专科（高职） 黑龙江 哈尔滨市 0 -100737 0 0 哈尔滨轻型车厂职工大学 0 0 其他 0 专科（高职） 黑龙江 哈尔滨市 0 -100688 0 0 哈尔滨远东理工学院 0 0 理工类 0 民办(本科) 黑龙江 哈尔滨市 0 -100678 0 0 哈尔滨金融学院 0 0 财经类 0 本科 黑龙江 哈尔滨市 0 -100707 0 0 哈尔滨铁道职业技术学院 0 0 高职类 0 骨干(高职) 黑龙江 哈尔滨市 0 -105574 0 0 哈尔滨音乐学院 0 0 艺术类 0 本科 黑龙江 哈尔滨市 0 -104795 0 0 哈尔科夫国立大学 V. N. Karazin Kharkiv National University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105251 0 0 哈尔科夫国立技术大学理工学院 National Technical University Kharkiv Polytechnic Institute 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104798 0 0 哈尔科夫国立理工大学 National Technical University  National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute" 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105215 0 0 哈希姆大学 Hashemite University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105144 0 0 哈德斯菲尔德大学 University of Huddersfield 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104830 0 0 哈恩大学 University of Jaén 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102851 0 0 哈扎尔大学 Khazar University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104771 0 0 哈斯特帕大学 Hacettepe University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103048 0 0 哈根远程大学 Fernuniversität in Hagen 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103662 0 0 哈森学院 Husson College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103590 0 0 哈特福德大学 University of Hartford 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103585 0 0 哈特福德研究中心 Hartford Graduate Center 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105175 0 0 哈珀亚当斯大学 Harper Adams University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103006 0 0 哈瑟尔特大学 Hasselt University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103248 0 0 哈瓦那大学 Universidad de la Habana 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104739 0 0 哈立德国王大学 King Khalid University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103554 0 0 哈维穆德学院 Harvey Mudd College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103255 0 0 哈英理工大学 Kazakh-British Technical University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103252 0 0 哈萨克国立师范大学 Kazakh National Pedagogical University named after Abay 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105285 0 0 哈萨克斯坦国立研究技术大学KISatpayev之后 Kazakh National Research Technical University after K.I.Satpayev 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105283 0 0 哈萨克族哈萨克民族教育大学 Abai Kazakh National Pedagogical University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103256 0 0 哈萨克阿伯莱可汗大学 Kazakh Ablai Khan University of International Relations and World Languages 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102846 0 0 哈里发大学 Khalifa University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103236 0 0 哈韦里安纳主教大学 Pontificia Universidad Javeriana 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105324 0 0 哥伦比亚北方大学 northern University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103233 0 0 哥伦比亚国立大学 Universidad Nacional de Colombia 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103235 0 0 哥伦比亚外事大学 Universidad Externado de Colombia 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103772 0 0 哥伦比亚大学 Columbia University 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105323 0 0 哥伦比亚大学外部 university extership of Colombia 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103089 0 0 哥廷根大学 University of Göttingen 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104715 0 0 哥德堡大学 University of Gothenburg 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103246 0 0 哥斯达黎加国立大学 Universidad Nacional Costa Rica 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103245 0 0 哥斯达黎加大学 Universidad de Costa Rica 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103029 0 0 哥本哈根商学院 Copenhagen Business School 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103024 0 0 哥本哈根大学 University of Copenhagen 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103016 0 0 哥白尼大学 Nicolaus Copernicus University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100206 0 0 唐山学院 0 0 理工类 0 本科 河北 唐山市 0 -100243 0 0 唐山工业职业技术学院 0 0 高职类 0 骨干(高职) 河北 唐山市 0 -100196 0 0 唐山师范学院 0 0 师范类 0 本科 河北 唐山市 0 -105609 0 0 唐山幼儿师范高等专科学校 0 0 师范类 0 专科 河北 唐山市 0 -100256 0 0 唐山科技职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 河北 唐山市 0 -100241 0 0 唐山职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 河北 唐山市 0 -101666 0 0 商丘医学高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 河南 商丘市 0 -101634 0 0 商丘学院 0 0 综合类 0 民办(本科) 河南 商丘市 0 -101633 0 0 商丘工学院 0 0 理工类 0 民办(本科) 河南 商丘市 0 -101613 0 0 商丘师范学院 0 0 师范类 0 本科 河南 商丘市 0 -101652 0 0 商丘职业技术学院 0 0 高职类 0 示范(高职) 河南 商丘市 0 -102611 0 0 商洛学院 0 0 综合类 0 本科 陕西 商洛市 0 -102651 0 0 商洛职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 陕西 商洛市 0 -102780 0 0 喀什大学 喀什师范学院 0 0 师范类 0 本科 新疆 喀什市 0 -102816 0 0 喀什教育学院 0 0 师范类 0 专科（高职） 新疆 喀什市 0 -103143 0 0 喀山联邦大学 Kazan (Volga region) Federal University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104982 0 0 喀拉拉大学 University of Kerala 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101079 0 0 嘉兴南洋职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 浙江 嘉兴市 0 -101026 0 0 嘉兴学院 0 0 财经类 0 本科 浙江 嘉兴市 0 -101119 0 0 嘉兴学院南湖学院 0 0 综合类 0 独立学院 浙江 嘉兴市 0 -342 0 0 嘉兴广播电视大学 JIAXING RADIO&TV UNIVERSITY 嘉兴电大 0 0 综合类 0 专科（高职） 江苏 嘉兴市 0 -101099 0 0 嘉兴教育学院 浙江嘉兴教育学院 0 0 师范类 0 专科（高职） 浙江 嘉兴市 0 -101068 0 0 嘉兴职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 浙江 嘉兴市 0 -102024 0 0 嘉应学院 0 0 综合类 0 本科 广东 梅州市 0 -104162 0 0 嘉悦大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104446 0 0 四国大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104451 0 0 四国学院大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104359 0 0 四天王寺国际佛教大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102410 0 0 四川三河职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 四川 泸州市 0 -102402 0 0 四川中医药高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 四川 绵阳市 0 -102379 0 0 四川交通职业技术学院 0 0 高职类 0 示范(高职) 四川 成都市 0 -102358 0 0 四川传媒学院 0 0 艺术类 0 民办(本科) 四川 成都市 0 -102437 0 0 四川体育职业学院 四川省职工运动技术学院 0 0 高职类 0 专科 四川 成都市 0 -102397 0 0 四川信息职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 四川 广元市 0 -102336 1 0 四川农业大学 0 0 农林类 1 本科 四川 雅安市 0 -102371 0 0 四川化工职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 四川 泸州市 0 -102399 0 0 四川华新现代职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 四川 成都市 0 -102412 0 0 四川卫生康复职业学院 0 0 高职类 0 专科 四川 自贡市 0 -102395 0 0 四川司法警官职业学院 0 0 高职类 0 专科 四川 德阳市 0 -102394 0 0 四川商务职业学院 0 0 高职类 0 专科 四川 成都市 0 -102385 0 0 四川国际标榜职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 四川 成都市 0 -102406 0 0 四川城市职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 四川 成都市 0 -102267 0 0 四川外国语大学 0 0 外语类 0 本科 重庆 重庆市 0 -102443 0 0 四川外国语大学成都学院 0 0 语言类 0 独立学院 四川 成都市 0 -102319 0 0 四川外国语大学重庆南方翻译学院 0 0 语言类 0 普通本科 重庆 重庆市 0 -102325 2 0 四川大学 0 0 综合类 1 本科 四川 成都市 1 -102445 0 0 四川大学锦城学院 0 0 综合类 0 独立学院 四川 成都市 0 -102447 0 0 四川大学锦江学院 0 0 综合类 0 独立学院 四川 眉山市 0 -102361 0 0 四川工业科技学院 0 0 理工类 0 民办(本科) 四川 德阳市 0 -102442 0 0 四川工商学院 四川师范大学成都学院 0 0 财经类 0 民办(本科) 四川 成都市 0 -102380 0 0 四川工商职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 四川 成都市 0 -102381 0 0 四川工程职业技术学院 0 0 高职类 0 示范(高职) 四川 德阳市 0 -102341 0 0 四川师范大学 0 0 师范类 0 本科 四川 成都市 0 -102415 0 0 四川希望汽车职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 四川 资阳市 0 -102408 0 0 四川幼儿师范高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 四川 绵阳市 0 -102436 0 0 四川广播电视大学 0 0 综合类 0 专科（高职） 四川 成都市 0 -105623 0 0 四川应用技术职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 四川 凉山彝族自治州 0 -102382 0 0 四川建筑职业技术学院 0 0 高职类 0 示范(高职) 四川 德阳市 0 -102384 0 0 四川托普信息技术职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 四川 成都市 0 -102419 0 0 四川护理职业学院 0 0 高职类 0 专科 四川 德阳市 0 -102404 0 0 四川文化产业职业学院 0 0 高职类 0 专科 四川 成都市 0 -102398 0 0 四川文化传媒职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 四川 成都市 0 -102362 0 0 四川文化艺术学院 0 0 艺术类 0 民办(本科) 四川 绵阳市 0 -102346 0 0 四川文理学院 0 0 综合类 0 本科 四川 达州市 0 -102417 0 0 四川文轩职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 四川 成都市 0 -102354 0 0 四川旅游学院 0 0 财经类 0 本科 四川 成都市 0 -102377 0 0 四川机电职业技术学院 0 0 高职类 0 骨干(高职) 四川 攀枝花市 0 -102355 0 0 四川民族学院 0 0 民族类 0 本科 四川 甘孜藏族自治州 0 -102372 0 0 四川水利职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 四川 成都市 0 -102413 0 0 四川汽车职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 四川 绵阳市 0 -102407 0 0 四川现代职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 四川 成都市 0 -102369 0 0 四川电力职业技术学院 0 0 高职类 0 示范(高职) 四川 成都市 0 -102416 0 0 四川电子机械职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 四川 绵阳市 0 -102364 0 0 四川电影电视学院 0 0 艺术类 0 民办(本科) 四川 成都市 0 -102423 0 0 四川省东方动力职工大学 0 0 其他 0 专科（高职） 四川 成都市 0 -102432 0 0 四川省化工职工大学 0 0 理工类 0 专科（高职） 四川 成都市 0 -102403 0 0 四川科技职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 四川 成都市 0 -102422 0 0 四川科技职工大学 0 0 理工类 0 专科（高职） 四川 成都市 0 -102400 0 0 四川管理职业学院 0 0 财经类 0 专科（高职） 四川 成都市 0 -102269 0 0 四川美术学院 0 0 艺术类 0 本科 重庆 重庆市 0 -102391 0 0 四川职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 四川 遂宁市 0 -102375 0 0 四川航天职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 四川 成都市 0 -102401 0 0 四川艺术职业学院 0 0 高职类 0 专科 四川 成都市 0 -102421 0 0 四川西南航空职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 四川 成都市 0 -102356 0 0 四川警察学院 0 0 政法类 0 本科 四川 泸州市 0 -102405 0 0 四川财经职业学院 0 0 高职类 0 专科 四川 成都市 0 -102333 0 0 四川轻化工大学 四川理工学院 0 0 理工类 0 本科 四川 自贡市 0 -102376 0 0 四川邮电职业技术学院 0 0 高职类 0 骨干(高职) 四川 成都市 0 -102409 0 0 四川长江职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 四川 成都市 0 -102349 0 0 四川音乐学院 0 0 艺术类 0 本科 四川 成都市 0 -100617 0 0 四平职业大学 0 0 高职类 0 专科 吉林 四平市 0 -104286 0 0 四日市大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104358 0 0 四条畷学园大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102885 0 0 因斯布鲁克医科大学 Medical University of Innsbruck 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102877 0 0 因斯布鲁克大学 Universität Innsbruck 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104398 0 0 园田学园女子大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104175 0 0 国士舘大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104173 0 0 国学院大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100098 0 0 国家开放大学 国家开放大学（中央广播电视大学） 0 0 综合类 0 专科（高职） 北京 北京市 0 -100107 0 0 国家检察官学院 0 0 NULL 0 其他 北京 北京市 0 -100104 0 0 国家法官学院 0 0 政法类 0 普通本科 北京 北京市 0 -103263 0 0 国民大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105280 0 0 国油科技大学 Universiti Teknologi Petronas 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -30830 0 0 国立中山大学 0 0 综合类 0 普通本科 台湾 台北市 0 -104981 0 0 国立伊斯兰大学 Jamia Millia Islamia 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102842 0 0 国立南方大学 Universidad Nacional del Sur 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -30832 0 0 国立台北大学 0 0 综合类 0 普通本科 台湾 台北市 0 -30826 0 0 国立台湾大学 0 0 综合类 0 普通本科 台湾 台北市 0 -1524 0 0 国立台湾科技大学 台湾科大::台科大::台科::台湾科技大学 0 0 综合类 0 普通本科 台湾 台北市 0 -103249 0 0 国立哈萨克大学 Al-Farabi Kazakh National University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103251 0 0 国立哈萨克理工大学 Kazakh National Technical University named after K.I.Satpaev 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103979 0 0 国立圣马科斯大学 Universidad Nacional Mayor de San Marcos 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102852 0 0 国立巴库大学 Baku State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102838 0 0 国立库约大学 Universidad Nacional de Cuyo 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -30834 0 0 国立成功大学 0 0 综合类 0 普通本科 台湾 台南市 0 -102834 0 0 国立拉普拉塔大学 Universidad Nacional de La Plata (UNLP) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -30831 0 0 国立政治大学 0 0 综合类 0 普通本科 台湾 台北市 0 -105266 0 0 国立核能研究大学-莫斯科工程物理学院 National Research Nuclear University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103250 0 0 国立欧亚大学 L.N. Gumilyov Eurasian National University (ENU) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104975 0 0 国立理工学院洛尔克拉分校 National Institute of Technology Rourkela 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105264 0 0 国立研究型大学高等经济学院 National Research University Higher School of Economics 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102837 0 0 国立科尔多瓦大学 Universidad Nacional de Córdoba - UNC 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102840 0 0 国立罗萨里奥大学 Universidad Nacional de Rosario (UNR) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103326 0 0 国立群山大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103304 0 0 国立韩京大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104172 0 0 国立音乐大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103376 0 0 国立首尔科学技术大学 Seoul National University of Science and Technology (SeoulTech) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102839 0 0 国立马德普拉塔大学 Universidad Nacional de Mar del Plata 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103140 0 0 国立高等经济学院 National Research University Higher School of Economics (HSE, Moscow) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102427 0 0 国营涪江机器厂职工大学 0 0 理工类 0 专科（高职） 四川 绵阳市 0 -105366 2 0 国防科技大学 0 0 军事类 1 普通本科 湖南 长沙市 1 -103517 0 0 国防语言学院，蒙特瑞 Defense Language Institute, Monterey 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100036 0 0 国际关系学院 0 0 政法类 0 本科 北京 北京市 0 -104090 0 0 国际医疗福祉大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104174 0 0 国际基督教大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104520 0 0 国际教养大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104135 0 0 国际武道大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105315 0 0 图卢兹社会科学第一大学 The University of Toulouse 1, Capitole 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103194 0 0 图卢兹第一大学 Université Toulouse 1 Capitole 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103186 0 0 图卢兹第三大学 Université Paul Sabatier Toulouse III 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103203 0 0 图卢兹第二大学 Université de Toulouse II-Le Mirail 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103206 0 0 图卢兹联邦大学 Federal University of Toulouse Midi-Pyrénées 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105300 0 0 图宾根大学 Eberhard Karls University Tübingen 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103225 0 0 图库大学 University of Turku 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102841 0 0 图库曼国立大学 Universidad Nacional de Tucumà¡n 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104782 0 0 图拨经济技术大学 TOBB University of Economics and Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104887 0 0 图西理工大学 K.N. Toosi University of Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103327 0 0 圆光大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105172 0 0 圣乔治医学院 St George's Hospital Medical School 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102960 0 0 圣保罗大学 Universidade de São Paulo 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102964 0 0 圣保罗天主大学 Pontifícia Universidade Católica de São Paulo 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105330 0 0 圣保罗天主教大学 Pontifical Catholic University of São Paulo 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102963 0 0 圣保罗州立大学 UNESP 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102966 0 0 圣保罗联邦大学 Universidade Federal de São Paulo 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104729 0 0 圣加仑大学 University of St.Gallen (HSG) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102971 0 0 圣卡塔琳娜联邦大学 Universidade Federal de Santa Catarina 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102970 0 0 圣卡洛斯联邦大学 Universidade Federal de São Carlos (UFSCAR) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104448 0 0 圣卡特琳娜大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104397 0 0 圣和大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103908 0 0 圣地亚哥大学 University of San Diego 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103904 0 0 圣地亚哥州立大学 San Diego State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105259 0 0 圣地亚哥波斯特拉大学 University of Santiago de Compostela 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104837 0 0 圣地亚哥联合大学 University of Santiago Compostela 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104116 0 0 圣学院大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103745 0 0 圣安东尼奥分校 University of Texas at San Antonio 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102835 0 0 圣安德烈斯大学 Universidad de San Andrés - UdeSA 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105097 0 0 圣安德鲁斯大学 University of St Andrews 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103433 0 0 圣弗朗西斯泽维尔大学 St. Francis Xavier 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103163 0 0 圣弗朗西斯科基多大学 Universidad San Francisco de Quito (USFQ) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103150 0 0 圣彼得堡国立信息技术大学 ITMO University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103133 0 0 圣彼得堡国立大学 Saint Petersburg State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103142 0 0 圣彼得堡理工大学 Peter the Great Saint-Petersburg Polytechnic University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104139 0 0 圣德大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103582 0 0 圣心大学 Sacred Heart University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104921 0 0 圣心天主大学 Università Cattolica del Sacro Cuore 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104171 0 0 圣心女子大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103441 0 0 圣托马斯大学 St. Thomas 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104938 0 0 圣拉斐尔大学 Vita-Salute San Raffaele University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103811 0 0 圣母大学 University of Notre Dame 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104423 0 0 圣母清心女子大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104375 0 0 圣汤马斯大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104308 0 0 圣泉大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102976 0 0 圣玛丽亚联邦大学 Universidade Federal de Santa Maria 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105226 0 0 圣玛丽亚联邦理工大学 Universidad Técnica Federico Santa María (USM) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104201 0 0 圣玛丽安娜医科大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103591 0 0 圣约瑟夫学院 St. Joseph College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105282 0 0 圣约瑟夫贝鲁特大学 Saint Joseph University of Beirut 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103663 0 0 圣约色夫学院 St. Joseph's College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103595 0 0 圣艾尔奉萨斯学院 St. Alphonsus College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103541 0 0 圣荷西州立大学 San José State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103791 0 0 圣路易斯华盛顿大学 Washington University in St. Louis 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103920 0 0 圣路易斯大学 Saint Louis University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103519 0 0 圣路易斯欧比斯普分校 California State Polytechnic University, San Luis Obispo 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103557 0 0 圣迭戈大学 University of San Diego, USD 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103539 0 0 圣迭戈州立大学 San Diego State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104236 0 0 圣隷克里斯多福大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105211 0 0 圣马克与圣约翰大学 University of St Mark & St John, Plymouth 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104891 0 0 圭兰大学 University of Guilan 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104367 0 0 坂南大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105207 0 0 坎布里亚大学 University of Cumbria 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105019 0 0 坎特伯雷基督教会大学 Canterbury Christ Church University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102961 0 0 坎皮纳斯大学 Universidade Estadual de Campinas (Unicamp) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105010 0 0 坎贝威尔艺术学院 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103649 0 0 坎贝斯维尔大学 Campbellsville University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103232 0 0 坦佩雷大学 University of Tampere 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103227 0 0 坦佩雷理工大学 Tampere University of Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103611 0 0 坦帕大学 University of Tampa 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105104 0 0 埃克塞特大学 The University of Exeter 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103231 0 0 埃博学术大学 Abo Akademi University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103384 0 0 埃因霍温理工大学 Eindhoven University of Technology 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105121 0 0 埃塞克斯大学 University of Essex 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104840 0 0 埃尔南德斯大学 Miguel Hernandez University of Elche 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104779 0 0 埃尔吉耶斯大学 Erciyes University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103096 0 0 埃尔朗根-纽伦堡大学 Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103042 0 0 埃尔福特大学 Universität Erfurt 1 0 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Canberra 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103827 0 0 堪萨斯大学 University of Kansas 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103889 0 0 堪萨斯州立大学 Kansas State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103813 0 0 塔夫斯大学 Tufts University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103676 0 0 塔夫茨大学 Tufts University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105224 0 0 塔尔卡大学 Universidad de Talca 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102873 0 0 塔尔图大学 University of Tartu 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103892 0 0 塔尔萨大学 University of Tulsa 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104986 0 0 塔帕尔大学 Thapar University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103509 0 0 塔斯卡极大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102924 0 0 塔斯马尼亚大学 University of Tasmania 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102874 0 0 塔林理工大学 Tallinn University of Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104899 0 0 塔比特默德尔斯大学 Tarbiat Modares University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102775 0 0 塔里木大学 0 0 综合类 0 本科 新疆 自治区直辖县级行政区划 0 -102984 0 0 塞亚尔联邦大学 Federal University of Ceará (UFC) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103197 0 0 塞吉-蓬图瓦兹大学 Université de Cergy-Pontoise 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104871 0 0 塞格德大学 University of Szeged 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104877 0 0 塞梅尔魏斯大学 Semmelweis University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104735 0 0 塞浦路斯大学 University of Cyprus 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104734 0 0 塞浦路斯理工大学 Cyprus University of Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104997 0 0 塞瑟巴玛大学 Sathyabama University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104821 0 0 塞维利亚大学 Universidad de Sevilla 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103160 0 0 塞维诺诺夫大学 Sechenov University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102978 0 0 塞阿拉联邦大学 Universidade Federal do Ceará (UFC) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102909 0 0 墨尔本大学 The University of Melbourne 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102899 0 0 墨尔本皇家理工大学 RMIT University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103989 0 0 墨西哥国立理工大学 Instituto Politécnico Nacional (IPN) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105276 0 0 墨西哥国立理工学院 National Polytechnical Institute 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103985 0 0 墨西哥国立自治大学 Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103994 0 0 墨西哥州立自治大学 Universidad Autónoma del Estado de México (UAEMex) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105279 0 0 墨西哥普埃布拉美洲大学 University of the Americas Puebla 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105277 0 0 墨西哥自治技术学院 Instituto Tecnológico Autónomo de México 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103990 0 0 墨西哥自治理工大学 Instituto Tecnológico Autónomo de México (ITAM) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103991 0 0 墨西哥自治都会大学 Universidad Autónoma Metropolitana (UAM) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104953 0 0 墨西拿大学 University of Messina 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100759 2 0 复旦大学 0 1 综合类 1 本科 上海 上海市 1 -103822 0 0 夏威夷大学马诺阿分校 University of Hawai'i at Mañoa 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100034 0 0 外交学院 0 0 语言类 1 本科 北京 北京市 0 -103395 0 0 多伦多大学 University of Toronto 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104216 0 0 多摩美术大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103116 0 0 多特蒙德工业大学 TU Dortmund University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104888 0 0 大不里士大学 University of Tabriz 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104178 0 0 大东文化大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103331 0 0 大佛大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100708 0 0 大兴安岭职业学院 0 0 高职类 0 专科 黑龙江 大兴安岭地区 0 -101843 0 0 大冶钢厂职工大学 0 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104578 0 0 大分县立看护科学大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104701 0 0 大分大学 Oita University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104260 0 0 大同工业大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100338 0 0 大同煤炭职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 山西 大同市 0 -104353 0 0 大坂人间科学大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104351 0 0 大坂体育大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104334 0 0 大坂医科大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104347 0 0 大坂商业大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104343 0 0 大坂国际大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104605 0 0 大坂大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104348 0 0 大坂女学院大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104337 0 0 大坂学院大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104342 0 0 大坂工业大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104553 0 0 大坂市立大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104554 0 0 大坂府立大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104350 0 0 大坂总合保育大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104349 0 0 大坂成蹊大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 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大连民族大学 大连民族学院 0 0 民族类 0 本科 辽宁 大连市 0 -100540 0 0 大连汽车职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 辽宁 大连市 0 -100460 1 0 大连海事大学 0 0 理工类 1 本科 辽宁 大连市 0 -100465 0 0 大连海洋大学 0 0 农林类 0 本科 辽宁 大连市 0 -100449 2 0 大连理工大学 0 0 理工类 1 本科 辽宁 大连市 1 -100573 0 0 大连理工大学城市学院 0 0 理工类 0 独立学院 辽宁 大连市 0 -105423 0 0 大连理工大学盘锦校区 0 0 理工类 0 普通本科 辽宁 盘锦市 0 -100491 0 0 大连科技学院 0 0 理工类 0 民办(本科) 辽宁 大连市 0 -100530 0 0 大连翻译职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 辽宁 大连市 0 -100507 0 0 大连职业技术学院 0 0 高职类 0 示范(高职) 辽宁 大连市 0 -100558 0 0 大连职工大学 0 0 综合类 0 专科（高职） 辽宁 大连市 0 -100538 0 0 大连航运职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 辽宁 大连市 0 -100496 0 0 大连艺术学院 0 0 艺术类 0 民办(本科) 辽宁 大连市 0 -100539 0 0 大连装备制造职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 辽宁 大连市 0 -100494 0 0 大连财经学院 0 0 财经类 0 民办(本科) 辽宁 大连市 0 -100529 0 0 大连软件职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 辽宁 大连市 0 -103287 0 0 大邱大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103289 0 0 大邱天主教大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103288 0 0 大邱教育大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103573 0 0 大都会州立学院 Metropolitan State College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104618 0 0 大阪大学 Osaka University 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 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天津市 0 -105441 0 0 天津工业职业学院 0 0 高职类 0 专科 天津 天津市 0 -100135 0 0 天津工程职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 天津 天津市 0 -100153 0 0 天津工艺美术职业学院 0 0 高职类 0 专科 天津 天津市 0 -100162 0 0 天津市南开区职工大学 0 0 综合类 0 专科（高职） 天津 天津市 0 -100158 0 0 天津市和平区新华职工大学 0 0 综合类 0 专科（高职） 天津 天津市 0 -100170 0 0 天津市工会管理干部学院 0 0 政法类 0 专科（高职） 天津 天津市 0 -100167 0 0 天津市广播电视大学 0 0 综合类 0 专科（高职） 天津 天津市 0 -100163 0 0 天津市建筑工程职工大学 0 0 理工类 0 专科（高职） 天津 天津市 0 -100171 0 0 天津市房地产管理局职工大学 天津市房地产局职工大学 0 0 其他 0 专科（高职） 天津 天津市 0 -100169 0 0 天津市政法管理干部学院 0 0 政法类 0 专科（高职） 天津 天津市 0 -100160 0 0 天津市河东区职工大学 0 0 综合类 0 专科（高职） 天津 天津市 0 -100159 0 0 天津市河西区职工大学 0 0 综合类 0 专科（高职） 天津 天津市 0 -100165 0 0 天津市渤海化工职工学院 0 0 理工类 0 专科（高职） 天津 天津市 0 -100166 0 0 天津市管理干部学院 0 0 政法类 0 专科（高职） 天津 天津市 0 -100161 0 0 天津市红桥区职工大学 0 0 综合类 0 专科（高职） 天津 天津市 0 -100132 0 0 天津市职业大学 0 0 高职类 0 专科 天津 天津市 0 -100164 0 0 天津市职工经济技术大学 0 0 综合类 0 专科（高职） 天津 天津市 0 -100122 0 0 天津师范大学 0 0 师范类 0 本科 天津 天津市 0 -100178 0 0 天津师范大学津沽学院 0 0 综合类 0 独立学院 天津 天津市 0 -100157 0 0 天津广播影视职业学院 0 0 高职类 0 专科 天津 天津市 0 -416 0 0 天津广播电视大学 Tianjin Open University 天津电大 0 0 综合类 0 专科（高职） 天津 天津市 0 -100146 0 0 天津开发区职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 天津 天津市 0 -100139 0 0 天津机电职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 天津 天津市 0 -100156 0 0 天津海运职业学院 0 0 高职类 0 专科 天津 天津市 0 -100137 0 0 天津渤海职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 天津 天津市 0 -105632 0 0 天津滨海汽车工程职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 天津 天津市 0 -100134 0 0 天津滨海职业学院 0 0 高职类 0 专科 天津 天津市 0 -100168 0 0 天津物资管理干部学院 0 0 政法类 0 专科（高职） 天津 天津市 0 -100140 0 0 天津现代职业技术学院 0 0 高职类 0 骨干(高职) 天津 天津市 0 -100118 0 0 天津理工大学 0 0 理工类 0 本科 天津 天津市 0 -100179 0 0 天津理工大学中环信息学院 0 0 综合类 0 独立学院 天津 天津市 0 -100155 0 0 天津生物工程职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 天津 天津市 0 -100138 0 0 天津电子信息职业技术学院 0 0 高职类 0 示范(高职) 天津 天津市 0 -100150 0 0 天津石油职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 天津 天津市 0 -100115 0 0 天津科技大学 0 0 理工类 0 本科 天津 天津市 0 -100129 0 0 天津美术学院 0 0 艺术类 0 本科 天津 天津市 0 -423 0 0 天津职业大学 天津青年职业学院 0 0 高职类 0 专科 天津 天津市 0 -100123 0 0 天津职业技术师范大学 0 0 师范类 0 本科 天津 天津市 0 -100147 0 0 天津艺术职业学院 0 0 高职类 0 专科 天津 天津市 0 -100126 0 0 天津财经大学 0 0 财经类 0 本科 天津 天津市 0 -100181 0 0 天津财经大学珠江学院 0 0 综合类 0 独立学院 天津 天津市 0 -100142 0 0 天津轻工职业技术学院 0 0 高职类 0 骨干(高职) 天津 天津市 0 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University in Bratislava 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105183 0 0 奇切斯特大学 University of Chichester 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103392 0 0 奈梅亨大学 Radboud University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105081 0 0 奈比尔大学 Napier University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104708 0 0 奈良先端科学技术大学院大学 Nara Institute of Science and Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104678 0 0 奈良县立医科大学 Nara Medical University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104558 0 0 奈良县立大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104408 0 0 奈良大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104610 0 0 奈良女子大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104609 0 0 奈良教育大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104409 0 0 奈良産业大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102945 0 0 奎德阿萨姆大学 Quaid-i-Azam University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105320 0 0 奥伯学术大学 Abo Academy University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104863 0 0 奥克兰大学 The University of Auckland 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104870 0 0 奥克兰理工大学 Auckland University of Technology (AUT) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103228 0 0 奥卢大学 University of Oulu 1 0 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合肥市 0 -101224 0 0 安徽扬子职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 安徽 芜湖市 0 -101153 0 0 安徽文达信息工程学院 0 0 理工类 0 民办(本科) 安徽 合肥市 0 -101152 0 0 安徽新华学院 0 0 理工类 0 民办(本科) 安徽 合肥市 0 -101202 0 0 安徽新闻出版职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 安徽 合肥市 0 -101188 0 0 安徽机电职业技术学院 0 0 高职类 0 骨干(高职) 安徽 芜湖市 0 -101200 0 0 安徽林业职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 安徽 合肥市 0 -101161 0 0 安徽水利水电职业技术学院 0 0 高职类 0 示范(高职) 安徽 合肥市 0 -101220 0 0 安徽汽车职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 安徽 合肥市 0 -101207 0 0 安徽涉外经济职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 安徽 合肥市 0 -101214 0 0 安徽现代信息工程职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 安徽 六安市 0 -101127 0 0 安徽理工大学 0 0 理工类 0 本科 安徽 淮南市 0 -101172 0 0 安徽电子信息职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 安徽 蚌埠市 0 -101185 0 0 安徽电气工程职业技术学院 0 0 高职类 0 骨干(高职) 安徽 合肥市 0 -101215 0 0 安徽矿业职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 安徽 淮北市 0 -101147 0 0 安徽科技学院 0 0 理工类 0 本科 安徽 滁州市 0 -101226 0 0 安徽粮食工程职业学院 0 0 高职类 0 专科 安徽 合肥市 0 -101233 0 0 安徽经济管理干部学院 0 0 财经类 0 专科（高职） 安徽 合肥市 0 -101208 0 0 安徽绿海商务职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 安徽 合肥市 0 -101156 0 0 安徽职业技术学院 0 0 高职类 0 示范(高职) 安徽 合肥市 0 -101195 0 0 安徽艺术职业学院 0 0 高职类 0 专科 安徽 合肥市 0 -101165 0 0 安徽警官职业学院 0 0 高职类 0 专科 安徽 合肥市 0 -101141 0 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-100969 0 0 宿迁泽达职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 江苏 宿迁市 0 -100947 0 0 宿迁职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 江苏 宿迁市 0 -103693 0 0 密尔塞普斯学院 Millsaps College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103762 0 0 密尔瓦基分校 University of Wisconsin, Milwaukee 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105054 0 0 密德塞克斯大学 Middlesex University， West London 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103683 0 0 密歇根大学 University of Michigan, Ann Arbor 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103775 0 0 密歇根大学安娜堡分校 University of Michigan 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103798 0 0 密歇根州立大学 Michigan State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103859 0 0 密歇根理工大学 Michigan Technological University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103867 0 0 密苏里大学 University of Missouri, Columbia 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105243 0 0 密苏里大学哥伦比亚分校 University of Missouri Columbia 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103871 0 0 密苏里科技大学 Missouri University of Science and Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103906 0 0 密西西比大学 University of Mississippi 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103692 0 0 密西西比学院 Mississippi College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103932 0 0 密西西比州立大学 Mississippi State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103660 0 0 寇比学院 Colby College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104060 0 0 富士大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104243 0 0 富士常叶大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103046 0 0 富尔达应用科学大学 Hochschule Fulda 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104543 0 0 富山县立大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104298 0 0 富山国际大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104687 0 0 富山大学 University of Toyama 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103047 0 0 富特旺根应用科学大学 Hochschule Furtwangen 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100031 1 0 对外经济贸易大学 0 0 财经类 1 本科 北京 北京市 0 -105502 0 0 对外经济贸易大学远程教育学院 0 0 财经类 0 其他 北京 北京市 0 -104585 0 0 小樽商科大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103341 0 0 尚州大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103314 0 0 尚志大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104490 0 0 尚絅大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104063 0 0 尚絅学院大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104113 0 0 尚美学园大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104001 0 0 尤卡坦自治大学 Autonomous University of Yucatán 1 0 NULL 0 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济南市 0 -101535 0 0 山东凯文科技职业学院 0 0 理工类 0 专科（高职） 山东 济南市 0 -101515 0 0 山东力明科技职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 山东 泰安市 0 -101504 0 0 山东劳动职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 山东 济南市 0 -101530 0 0 山东化工职业学院 0 0 高职类 0 专科 山东 淄博市 0 -101495 0 0 山东医学高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 山东 临沂市 0 -105445 0 0 山东医药技师学院 0 0 医药类 0 其他 山东 泰安市 0 -101487 0 0 山东华宇工学院 0 0 理工类 0 民办(本科) 山东 德州市 0 -101486 0 0 山东协和学院 0 0 医科类 0 民办(本科) 山东 济南市 0 -101554 0 0 山东司法警官职业学院 0 0 高职类 0 专科 山东 济南市 0 -101497 0 0 山东商业职业技术学院 0 0 高职类 0 示范(高职) 山东 济南市 0 -101550 0 0 山东商务职业学院 0 0 高职类 0 专科 山东 烟台市 0 -101516 0 0 山东圣翰财贸职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 山东 济南市 0 -101552 0 0 山东城市建设职业学院 0 0 高职类 0 专科 山东 济南市 0 -101548 0 0 山东外事翻译职业学院 0 0 综合类 0 专科（高职） 山东 威海市 0 -101536 0 0 山东外国语职业学院 0 0 语言类 0 专科（高职） 山东 日照市 0 -101523 0 0 山东外贸职业学院 0 0 高职类 0 专科 山东 青岛市 0 -101441 2 0 山东大学 0 0 综合类 1 本科 山东 济南市 1 -105367 2 0 山东大学（威海） 0 0 综合类 1 普通本科 山东 威海市 1 -101480 0 0 山东女子学院 0 0 语言类 0 本科 山东 济南市 0 -101529 0 0 山东工业职业学院 0 0 高职类 0 专科 山东 淄博市 0 -101479 0 0 山东工商学院 0 0 财经类 0 本科 山东 烟台市 0 -101473 0 0 山东工艺美术学院 0 0 艺术类 0 本科 山东 济南市 0 -101457 0 0 山东师范大学 0 0 师范类 0 本科 山东 济南市 0 -101589 0 0 山东师范大学历山学院 0 0 综合类 0 独立学院 山东 济南市 0 -101578 0 0 山东广播电视大学 山东省广播电视大学 0 0 综合类 0 普通本科 山东 济南市 0 -101447 0 0 山东建筑大学 0 0 理工类 0 本科 山东 济南市 0 -105481 0 0 山东技师学院 0 0 NULL 0 其他 山东 济南市 0 -101490 0 0 山东政法学院 0 0 政法类 0 本科 山东 济南市 0 -101560 0 0 山东文化产业职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 山东 青岛市 0 -101544 0 0 山东旅游职业学院 0 0 高职类 0 专科 山东 济南市 0 -101513 0 0 山东服装职业学院 0 0 高职类 0 专科 山东 泰安市 0 -101546 0 0 山东杏林科技职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 山东 济南市 0 -101517 0 0 山东水利职业学院 0 0 高职类 0 专科 山东 日照市 0 -101565 0 0 山东海事职业学院 0 0 高职类 0 专科 山东 潍坊市 0 -105656 0 0 山东特殊教育职业学院 0 0 高职类 0 专科 山东 济南市 0 -101532 0 0 山东现代学院 山东现代职业学院 0 0 综合类 0 民办(本科) 山东 济南市 0 -101449 0 0 山东理工大学 0 0 理工类 0 本科 山东 淄博市 0 -101559 0 0 山东理工职业学院 0 0 高职类 0 专科 山东 济宁市 0 -101498 0 0 山东电力高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 山东 济南市 0 -101543 0 0 山东电子职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 山东 济南市 0 -101518 0 0 山东畜牧兽医职业学院 0 0 高职类 0 骨干(高职) 山东 潍坊市 0 -101571 0 0 山东省水利职工大学 0 0 综合类 0 专科（高职） 山东 淄博市 0 -101443 0 0 山东科技大学 0 0 理工类 0 本科 山东 青岛市 0 -101585 0 0 山东科技大学泰山科技学院 0 0 综合类 0 独立学院 山东 泰安市 0 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独立学院 山西 太原市 0 -105377 0 0 山西医科大学汾阳学院 0 0 医药类 0 普通本科 山西 吕梁市 0 -100362 0 0 山西华澳商贸职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 山西 晋中市 0 -100360 0 0 山西同文职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 山西 晋中市 0 -100353 0 0 山西国际商务职业学院 0 0 高职类 0 专科 山西 太原市 0 -100315 0 0 山西大同大学 0 0 综合类 0 本科 山西 大同市 0 -100306 0 0 山西大学 0 0 综合类 0 本科 山西 太原市 0 -100389 0 0 山西大学商务学院 0 0 财经类 0 独立学院 山西 太原市 0 -100325 0 0 山西工商学院 0 0 财经类 0 民办(本科) 山西 太原市 0 -100328 0 0 山西工程技术学院 0 0 理工类 0 本科 山西 阳泉市 0 -100336 0 0 山西工程职业技术学院 0 0 理工类 0 专科（高职） 山西 太原市 0 -100313 0 0 山西师范大学 0 0 师范类 0 本科 山西 临汾市 0 -100392 0 0 山西师范大学现代文理学院 0 0 师范类 0 独立学院 山西 临汾市 0 -100324 0 0 山西应用科技学院 0 0 综合类 0 民办(本科) 山西 太原市 0 -100334 0 0 山西建筑职业技术学院 0 0 高职类 0 骨干(高职) 山西 太原市 0 -100340 0 0 山西戏剧职业学院 0 0 高职类 0 专科 山西 太原市 0 -100356 0 0 山西旅游职业学院 0 0 高职类 0 专科 山西 太原市 0 -100339 0 0 山西机电职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 山西 长治市 0 -100378 0 0 山西机电职工学院 0 0 综合类 0 专科（高职） 山西 太原市 0 -100342 0 0 山西林业职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 山西 太原市 0 -100343 0 0 山西水利职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 山西 运城市 0 -100347 0 0 山西煤炭职业技术学院 0 0 理工类 0 专科（高职） 山西 太原市 0 -100381 0 0 山西煤炭职工联合大学 0 0 理工类 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Universidad de Palermo (UP) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103656 0 0 巴吞鲁日大学 Louisiana State University at Baton Rouge 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102952 0 0 巴哈丁拉齐大学 Bahauddin Zakariya University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102950 0 0 巴基斯坦信息技术学院 COMSATS Institute of Information Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104727 0 0 巴塞尔大学 University of Basel 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104806 0 0 巴塞罗那大学 Universitat de Barcelona 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104808 0 0 巴塞罗那自治大学 Universitat Autònoma de Barcelona 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102987 0 0 巴拉那天主大学 Pontifical Catholic University of Paraná 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102979 0 0 巴拉那联邦大学 Universidade Federal do Paraná - UFPR 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104823 0 0 巴斯克大学 Universidad del Pais Vasco 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105105 0 0 巴斯大学 University of Bath 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105016 0 0 巴斯思巴大学 Bath Spa University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105178 0 0 巴斯泉大学 Bath Spa University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102959 0 0 巴林大学 University of Bahrain 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104879 0 0 巴格达大学 University of Baghdad 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102969 0 0 巴西利亚大学 Universidade de Brasília 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105332 0 0 巴西金边大学 State University of Campinas 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104936 0 0 巴里大学 University of Bari 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102798 0 0 巴音郭楞职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 新疆 巴音郭楞蒙古自治州 0 -103211 0 0 巴黎中央理工学院 École Centrale de Lyon 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103217 0 0 巴黎中央高等电力学院 CENTRALESUPELEC 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103204 0 0 巴黎人文与科学学院 Paris Sciences et Lettres – PSL Research University Paris 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103213 0 0 巴黎南特雷大学 Paris Nanterre University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105309 0 0 巴黎多芬大学，PSL研究大学 Paris-Dauphine University PSL Research University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105313 0 0 巴黎政治大学 Paris Institute of Political Studies 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103170 0 0 巴黎政治学院 Sciences Po 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105312 0 0 巴黎狄德罗大学 Paris Diderot University 1 0 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ESPCI ParisTech 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103166 0 0 巴黎高等理工学院 Ecole Polytechnique 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103215 0 0 巴黎高等矿业学院 MINES ParisTech 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103174 0 0 巴黎高等路桥学院 Ecole des Ponts ParisTech 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103108 0 0 布伦瑞克工业大学 Technische Universität Braunschweig 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103673 0 0 布兰戴斯大学 Brandeis University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103443 0 0 布兰登大学 Brandon 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103832 0 0 布兰迪斯大学 Brandeis University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103475 0 0 布加勒斯特大学 University of Bucharest 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102828 0 0 布宜诺斯艾利斯大学 Universidad de Buenos Aires (UBA) 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105341 0 0 布宜诺斯艾利斯技术学院 Instituto Tecnológico de Buenos Aires 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102833 0 0 布宜诺斯艾利斯理工学院 Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103450 0 0 布尔诺工业大学 Brno University of Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105134 0 0 布拉德福德大学 University of Bradford 1 0 NULL 0 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Brescia 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103428 0 0 布鲁克大学 Brock 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105120 0 0 布鲁内尔大学 Brunel University London 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105289 0 0 希伯来大学 Hebrew University of Jerusalem 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103055 0 0 希尔德斯海姆大学 Universität Hildesheim 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104914 0 0 帕多瓦大学 Università di Padova 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103455 0 0 帕尔杜比采大学 University of Pardubice 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104944 0 0 帕尔马大学 University of Parma 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103130 0 0 帕德博恩大学 University of Paderborn 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103451 0 0 帕拉茨基大学 Palacký University in Olomouc 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104846 0 0 帕特雷大学 University of Patras 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103122 0 0 帕绍大学 University of Passau 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104923 0 0 帕维亚大学 Università degli Studi di Pavia 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104181 0 0 帝京大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104145 0 0 帝京平成大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104211 0 0 帝京科学大学 1 0 NULL 0 NULL 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广西警官高等专科学校 0 0 政法类 0 本科 广西 南宁市 0 -102181 0 0 广西财经学院 0 0 财经类 0 本科 广西 南宁市 0 -102224 0 0 广西金融职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 广西 南宁市 0 -103340 0 0 庆一大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103370 0 0 庆北国立大学 Kyungpook National University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103343 0 0 庆南大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103377 0 0 庆尚国立大学 Gyeongsang National University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103339 0 0 庆州大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104623 0 0 庆应义塾大学 Keio University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103281 0 0 庆星大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103352 0 0 庆熙大学 Kyung Hee University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105569 0 0 庆阳职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 甘肃 庆阳市 0 -103476 0 0 库扎大学 Alexandru Ioan Cuza University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104880 0 0 库法大学 University of Kufa 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100914 0 0 应天职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 江苏 南京市 0 -104813 0 0 庞培法布拉大学 Universitat Pompeu Fabra 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102988 0 0 庞塔州立大学 State University of Ponta Grossa 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103700 0 0 康乃尔大学 Cornell University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105220 0 0 康塞普西翁大学 Universidad de Concepción 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103769 0 0 康奈尔大学 Cornell University 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103100 0 0 康斯坦茨大学 Universität Konstanz 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103835 0 0 康涅狄格大学 University of Connecticut 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103587 0 0 康涅狄格学院 Connecticut College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103410 0 0 康考迪亚大学 Concordia University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100272 0 0 廊坊东方职业技术学院 0 0 综合类 0 普通本科 河北 廊坊市 0 -100278 0 0 廊坊卫生职业学院 0 0 高职类 0 专科 河北 廊坊市 0 -100197 0 0 廊坊师范学院 0 0 师范类 0 本科 河北 廊坊市 0 -100275 0 0 廊坊燕京职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 河北 廊坊市 0 -100255 0 0 廊坊职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 河北 廊坊市 0 -103349 0 0 延世大学 Yonsei University 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102599 0 0 延安大学 0 0 综合类 0 本科 陕西 延安市 0 -102686 0 0 延安大学西安创新学院 0 0 综合类 0 独立学院 陕西 西安市 0 -102653 0 0 延安职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 陕西 延安市 0 -100586 1 0 延边大学 0 0 综合类 1 本科 吉林 延边朝鲜族自治州 0 -100635 0 0 延边职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 吉林 延边朝鲜族自治州 0 -100943 0 0 建东职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 江苏 常州市 0 -103367 0 0 建国大学 Konkuk University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103325 0 0 建阳大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103038 0 0 开姆尼茨工业大学 Technische Universität Chemnitz 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101642 0 0 开封大学 0 0 高职类 0 专科 河南 开封市 0 -101721 0 0 开封教育学院 0 0 师范类 0 专科（高职） 河南 开封市 0 -101693 0 0 开封文化艺术职业学院 0 0 高职类 0 专科 河南 开封市 0 -101719 0 0 开封空分设备厂职工大学 0 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105158 0 0 开放大学 The Open University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104002 0 0 开普敦大学 University of Cape Town 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102854 0 0 开罗大学 Cairo University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102853 0 0 开罗美国大学 The American University in Cairo 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103043 0 0 弗伦斯堡大学 Universität Flensburg 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103802 0 0 弗吉尼亚大学 University of Virginia 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103752 0 0 弗吉尼亚理工大学 Virginia Polytechnic Institute and State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103825 0 0 弗吉尼亚理工学院 Virginia Polytechnic Institute and State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 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D. Anderson Cancer Center 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103944 0 0 德克萨斯大学西南医学中心 The University of Texas Southwestern Medical Center at Dallas 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103838 0 0 德克萨斯大学达拉斯分校 University of Texas Dallas 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103926 0 0 德克萨斯大学阿灵顿分校 University of Texas at Arlington 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103941 0 0 德克萨斯州立大学 Texas State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103735 0 0 德克萨斯理工大学 Texas Tech University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103104 0 0 德国基尔大学 Christian-Albrechts-University zu Kiel 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103513 0 0 德外尔理工学院 DeVry Institute of Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102555 0 0 德宏师范高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 云南 德宏傣族景颇族自治州 0 -102561 0 0 德宏职业学院 0 0 高职类 0 专科 云南 德宏傣族景颇族自治州 0 -104441 0 0 德山大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104685 0 0 德岛大学 Tokushima University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104447 0 0 德岛文理大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103806 0 0 德州农工大学 Texas A&M University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101460 0 0 德州学院 0 0 综合类 0 本科 山东 德州市 0 -103882 0 0 德州理工大学 Texas Tech University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101514 0 0 德州科技职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 山东 德州市 0 -101538 0 0 德州职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 山东 德州市 0 -104873 0 0 德布勒森大学 University of Debrecen 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103270 0 0 德成女子大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103221 0 0 德拉萨大学 De La Salle University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105272 0 0 德拉萨尔大学 From La Salle University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105169 0 0 德比大学 University of Derby 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103728 0 0 德瑞索大学 Drexel University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103090 0 0 德累斯顿工业大学 Technische Universität Dresden 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105162 0 0 德蒙福特大学 De Montfort University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104961 0 0 德里大学 University of Delhi 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105646 0 0 德阳城市轨道交通职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 四川 德阳市 0 -105659 0 0 德阳科贸职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 四川 德阳市 0 -103850 0 0 德雷塞尔大学 Drexel University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104889 0 0 德黑兰医科大学 Tehran University of Medical Sciences 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104882 0 0 德黑兰大学 University of Tehran 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101212 0 0 徽商职业学院 0 0 高职类 0 专科 安徽 合肥市 0 -104503 0 0 志学馆大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103378 0 0 忠北国立大学 Chungbuk National University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103372 0 0 忠南国立大学 Chungnam National University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100319 0 0 忻州师范学院 0 0 师范类 0 本科 山西 忻州市 0 -100359 0 0 忻州职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 山西 忻州市 0 -103885 0 0 怀俄明大学 University of Wyoming 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101886 0 0 怀化学院 0 0 综合类 0 本科 湖南 怀化市 0 -1462 0 0 怀化广播电视大学 HUAIHUA RADIO&TV UNIVERSITY 怀化电大 0 0 综合类 0 专科（高职） 湖南 怀化市 0 -101940 0 0 怀化职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 湖南 怀化市 0 -104867 0 0 怀卡托大学 University of Waikato 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104594 0 0 总合研究大学院大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105584 0 0 恒生管理学院 0 0 综合类 0 本科 香港 新界 0 -101788 0 0 恩施职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 湖北 恩施土家族苗族自治州 0 -103584 0 0 恰特欧克学院 Charter Oak College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102912 0 0 悉尼大学 The University of Sydney 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102915 0 0 悉尼科技大学 University of Technology Sydney 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104198 0 0 情报安全大学院大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104548 0 0 情报科学艺术大学院大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102128 0 0 惠州卫生职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 广东 惠州市 0 -102131 0 0 惠州城市职业学院 0 0 高职类 0 专科 广东 惠州市 0 -102020 0 0 惠州学院 0 0 综合类 0 本科 广东 惠州市 0 -105587 0 0 惠州工程职业学院 0 0 高职类 0 专科 广东 惠州市 0 -102102 0 0 惠州经济职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 广东 惠州市 0 -104866 0 0 惠灵顿维多利亚大学 Victoria University of Wellington 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105301 0 0 慕尼黑-路德维希-马克西米利安大学 Ludwig-Maximilians-University Munich 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103080 0 0 慕尼黑大学 Ludwig-Maximilians-Universität München 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103079 0 0 慕尼黑工业大学 Technical University of Munich 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103068 0 0 慕尼黑影视学院 Hochschule für Fernsehen und Film München 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103069 0 0 慕尼黑联邦国防军大学 Universität der Bundeswehr München 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103350 0 0 成均馆大学 Sungkyunkwan University (SKKU) 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104307 0 0 成安造形大学 1 0 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University of Engineering & Technology (UET) Lahore 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102953 0 0 拉合尔政府大学 Government College University Lahore 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102946 0 0 拉合尔管理大学 Lahore University of Management Sciences (LUMS) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105111 0 0 拉夫堡大学 Loughborough University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102990 0 0 拉夫拉斯联邦大学 Federal University of Lavras 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104951 0 0 拉奎拉大学 University of L'Aquila 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105230 0 0 拉弗龙特拉大学 University of La Frontera 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103230 0 0 拉彭兰塔理工大学 Lappeenranta University of Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103547 0 0 拉文大学 University of La Verne, ULV 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105344 0 0 拉普拉塔国立大学 National University of La Plata 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104836 0 0 拉曼查大学 University of Castilla-La Mancha 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102955 0 0 拉瓦尔品第农业大学 PMAS Arid Agriculture University Rawalpindi 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103409 0 0 拉瓦尔大学 Laval University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104828 0 0 拉科鲁尼亚大学 Universidade da Coruña 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102926 0 0 拉筹伯大学 La Trobe University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103466 0 0 拉脱维亚大学 University of Latvia 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104861 0 0 拉萨尔艺术学院 LASALLE College of the Arts 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102582 0 0 拉萨师范高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 西藏 拉萨市 0 -103238 0 0 拉萨瓦纳大学 Universidad de La Sabana 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103561 0 0 拉西瑞亚大学 La Sierra University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103983 0 0 拉马特大学 Mohammed V University of Rabat 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104179 0 0 拓殖大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103115 0 0 拜罗伊特大学 University of Bayreuth 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104017 0 0 挪威生命科学大学 Norwegian University of Life Sciences 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104018 0 0 挪威科学技术大学 Norwegian University of Science and Technology - NTNU 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104015 0 0 挪威科技大学 Norwegian University of Science And Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103453 0 0 捷克布拉格生命科学大学 Czech University of Life Sciences Prague (CULS) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104976 0 0 提斯浦尔大学 Tezpur University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102085 0 0 揭阳职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 广东 揭阳市 0 -104360 0 0 摄南大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102353 0 0 攀枝花学院 0 0 综合类 0 本科 四川 攀枝花市 0 -104598 0 0 政策研究大学院大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104134 0 0 敬爱大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101775 0 0 文华学院 0 0 综合类 0 民办(本科) 湖北 武汉市 0 -102529 0 0 文山学院 0 0 综合类 0 本科 云南 文山壮族苗族自治州 0 -104125 0 0 文教大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104095 0 0 文星艺术大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105329 0 0 文莱达鲁萨兰国大学 Universiti Brunei Darussalam 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104793 0 0 文莱达鲁萨兰大学 Universiti Brunei Darussalam (UBD) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103651 0 0 斯伯丁大学 Spalding University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103555 0 0 斯克利普斯学院 Scripps College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105116 0 0 斯凯莱德大学 University of Strathclyde 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103094 0 0 斯图加特大学 Universität Stuttgart 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103074 0 0 斯图加特媒体学院 Hochschule der Medien 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103765 0 0 斯坦福大学 Stanford University 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105192 0 0 斯塔福德大学 Staffordshire University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102900 0 0 斯威本理工大学 Swinburne University of Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102928 0 0 斯威本科技大学 Swinburne University of Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104714 0 0 斯德哥尔摩大学 Stockholm University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104721 0 0 斯德哥尔摩经济学院 Stockholm School of Economics 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105126 0 0 斯旺西大学 Swansea University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103463 0 0 斯普利特大学 University of Split 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103965 0 0 斯沃斯莫尔学院 Swarthmore College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104003 0 0 斯泰伦博斯大学 Stellenbosch University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104748 0 0 斯洛伐克工业大学 Slovak University of Technology in Bratislava 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105086 0 0 斯特拉斯克莱德大学 University of Strathclyde, Glasgow 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103176 0 0 斯特拉斯堡大学 Université de Strasbourg 1 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(UNSW Sydney) 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103842 0 0 新墨西哥大学 University of New Mexico 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103933 0 0 新墨西哥州立大学 New Mexico State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103975 0 0 新奥尔良大学 University of New Orleans 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103864 0 0 新学校大学 The New School 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103425 0 0 新布伦瑞克大学 New Brunswick 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101573 0 0 新汶矿业职工大学 新汶矿务局职工大学 0 0 理工类 0 专科（高职） 山东 莱芜市 0 -103901 0 0 新泽西理工学院 New Jersey Institute of Technology (NJIT) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104219 0 0 新潟医疗福祉大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104534 0 0 新潟县立看护大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104222 0 0 新潟国际情报大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104641 0 0 新潟大学 Niigata University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104221 0 0 新潟工科大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104223 0 0 新潟産业大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104220 0 0 新潟经营大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104225 0 0 新潟药科大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104224 0 0 新潟青陵大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102803 0 0 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曲阜师范大学 0 0 师范类 0 本科 山东 济宁市 0 -101500 0 0 曲阜远东职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 山东 济宁市 0 -102551 0 0 曲靖医学高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 云南 曲靖市 0 -102518 0 0 曲靖师范学院 0 0 师范类 0 本科 云南 曲靖市 0 -105555 0 0 曹妃甸职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 河北 唐山市 0 -103415 0 0 曼尼托巴大学 University of Manitoba 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105053 0 0 曼彻斯特商学院 Manchester Business School 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105092 0 0 曼彻斯特大学 The University of Manchester 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105148 0 0 曼彻斯特都会大学 Manchester Metropolitan University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105052 0 0 曼彻斯特都市大学 Manchester Metropolitan University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103101 0 0 曼海姆大学 Universität Mannheim 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102860 0 0 曼苏拉大学 Mansoura University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100375 0 0 朔州师范高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 山西 朔州市 0 -100367 0 0 朔州职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 山西 朔州市 0 -104288 0 0 朝日大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100502 0 0 朝阳师范高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 辽宁 朝阳市 0 -100562 0 0 朝阳职工工学院 0 0 其他 0 专科（高职） 辽宁 朝阳市 0 -103298 0 0 朝鲜大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 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Muhammadiyah Surakarta 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104373 0 0 森之宫医疗大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102552 0 0 楚雄医药高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 云南 楚雄彝族自治州 0 -102526 0 0 楚雄师范学院 0 0 师范类 0 本科 云南 楚雄彝族自治州 0 -102610 0 0 榆林学院 0 0 师范类 0 本科 陕西 榆林市 0 -102662 0 0 榆林职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 陕西 榆林市 0 -104209 0 0 横滨商科大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104648 0 0 横滨国立大学 Yokohama National University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104632 0 0 横滨市立大学 Yokohama City University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104160 0 0 樱美林大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104256 0 0 樱花学园大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103369 0 0 檀国大学 Dankook University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103495 0 0 欧本大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103496 0 0 欧本大学蒙哥马利分校 Auburn University Montgomery 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103969 0 0 欧柏林学院 Oberlin College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103934 0 0 欧道明大学 Old Dominion University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102991 0 0 欧鲁普雷图联邦大学 Federal University of Ouro Preto 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100934 0 0 正德职业技术学院 0 0 高职类 0 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武汉市 0 -101779 0 0 武汉职业技术学院 0 0 高职类 0 示范(高职) 湖北 武汉市 0 -101797 0 0 武汉航海职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 湖北 武汉市 0 -101787 0 0 武汉船舶职业技术学院 0 0 高职类 0 示范(高职) 湖北 武汉市 0 -101805 0 0 武汉警官职业学院 0 0 高职类 0 专科 湖北 武汉市 0 -101870 0 0 武汉设计工程学院 华中农业大学楚天学院 0 0 综合类 0 民办(本科) 湖北 武汉市 0 -101799 0 0 武汉软件工程职业学院 0 0 高职类 0 骨干(高职) 湖北 武汉市 0 -101742 0 0 武汉轻工大学 0 0 理工类 0 本科 湖北 武汉市 0 -105560 0 0 武汉铁路桥梁职业学院 0 0 高职类 0 专科 湖北 武汉市 0 -101798 0 0 武汉铁路职业技术学院 0 0 高职类 0 示范(高职) 湖北 武汉市 0 -101766 0 0 武汉音乐学院 0 0 艺术类 0 本科 湖北 武汉市 0 -104183 0 0 武藏大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104184 0 0 武藏野大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104127 0 0 武藏野学院大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104215 0 0 武藏野美术大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105472 0 0 武警乌鲁木齐指挥学院 0 0 军事类 0 普通本科 新疆 乌鲁木齐市 0 -105401 0 0 武警后勤学院 0 0 军事类 0 普通本科 天津 天津市 0 -105390 0 0 武警工程大学 0 0 军事类 0 普通本科 陕西 西安市 0 -105433 0 0 武警广州指挥学院 0 0 军事类 0 普通本科 广东 广州市 0 -105435 0 0 武警指挥学院 0 0 军事类 0 普通本科 天津 天津市 0 -105470 0 0 武警福州指挥学院 0 0 军事类 0 普通本科 福建 福州市 0 -105392 0 0 武警警官学院 0 0 军事类 0 普通本科 四川 成都市 0 -103002 0 0 比利时布鲁塞尔自由大学 1 0 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Popa University of Medicine and Pharmacy 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103035 0 0 波恩-莱茵-锡格应用技术大学 Hochschule Bonn-Rhein-Sieg 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103092 0 0 波恩大学 Rheinische Friedrich-Wilhelms-Universität Bonn 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105307 0 0 波恩莱茵弗里德里希·威廉大学 University of Bonn 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103935 0 0 波特兰州立大学 Portland State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103105 0 0 波茨坦大学 Universität Potsdam 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103073 0 0 波茨坦应用科学大学 Fachhochschule Potsdam 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103552 0 0 波莫纳学院 Pomona College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103103 0 0 波鸿大学 Ruhr-Universität Bochum 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103744 0 0 泰勒分校 University of Texas at Tyler 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104756 0 0 泰国农业大学 Kasetsart University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104755 0 0 泰国法政大学 Thammasat University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105167 0 0 泰塞德大学 Teesside University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101464 0 0 泰山学院 0 0 综合类 0 普通本科 山东 泰安市 0 -101564 0 0 泰山护理职业学院 0 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Pant University of Agriculture & Technology, Pantnagar 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100354 0 0 潞安职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 山西 长治市 0 -102058 0 0 潮汕职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 广东 揭阳市 0 -105347 0 0 澳大利亚国立大学 The Australian National University 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102889 0 0 澳大利亚新英格兰大学 University of New England 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102916 0 0 澳大利亚纽卡斯尔大学 The University of Newcastle, Australia (UON) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102902 0 0 澳大利亚维多利亚大学 Victoria University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102908 0 0 澳洲国立大学 The Australian National University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102886 0 0 澳洲国防学院 Australian Defence Force Academy 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102907 0 0 澳洲圣母大学 University of Notre Dame Australia 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102938 0 0 澳洲天主大学 Australian Catholic University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102943 0 0 澳洲天主教大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102903 0 0 澳洲联邦大学 Federation University Australia 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105549 0 0 澳门城市大学 0 0 综合类 0 本科 澳门 离岛 0 -1019 0 0 澳门大学 University of Macau 澳大 0 0 综合类 0 本科 澳门 离岛 0 -105473 0 0 澳门旅遊学院 0 0 综合类 0 普通本科 澳门 离岛 0 -1020 0 0 澳门理工学院 Macao Polytechnic Institute 澳理工::IPM 0 0 理工类 0 普通本科 澳门 澳门半岛 0 -1021 0 0 澳门科技大学 Macau University of Science and Technology 0 0 综合类 0 本科 澳门 离岛 0 -105603 0 0 濮阳医学高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 河南 濮阳市 0 -101646 0 0 濮阳职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 河南 濮阳市 0 -105384 0 0 火箭军工程大学 0 0 军事类 0 普通本科 陕西 西安市 0 -100932 0 0 炎黄职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 江苏 淮安市 0 -101481 0 0 烟台南山学院 0 0 综合类 0 民办(本科) 山东 烟台市 0 -101475 0 0 烟台大学 0 0 综合类 0 本科 山东 烟台市 0 -101583 0 0 烟台大学文经学院 0 0 综合类 0 独立学院 山东 烟台市 0 -101534 0 0 烟台工程职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 山东 烟台市 0 -101553 0 0 烟台汽车工程职业学院 0 0 高职类 0 专科 山东 烟台市 0 -101508 0 0 烟台职业学院 0 0 高职类 0 骨干(高职) 山东 烟台市 0 -105519 0 0 烟台黄金职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 山东 烟台市 0 -104927 0 0 热那亚大学 University of Genoa 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101644 0 0 焦作大学 0 0 高职类 0 专科 河南 焦作市 0 -101688 0 0 焦作工贸职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 河南 焦作市 0 -101660 0 0 焦作师范高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 河南 焦作市 0 -101724 0 0 焦作职工医学院 0 0 医药类 0 专科（高职） 河南 焦作市 0 -104489 0 0 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Emerson College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105088 0 0 牛津大学 University of Oxford 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105122 0 0 牛津布鲁克斯大学 Oxford Brookes University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100669 0 0 牡丹江医学院 0 0 医科类 0 本科 黑龙江 牡丹江市 0 -100695 0 0 牡丹江大学 0 0 高职类 0 专科 黑龙江 牡丹江市 0 -100749 0 0 牡丹江市教育学院 0 0 师范类 0 专科（高职） 黑龙江 牡丹江市 0 -100672 0 0 牡丹江师范学院 0 0 师范类 0 本科 黑龙江 牡丹江市 0 -104129 0 0 物作大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104918 0 0 特伦托大学 University of Trento 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103650 0 0 特兰西瓦尼亚大学 Transylvania University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103836 0 0 特拉华大学 University of Delaware 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104902 0 0 特拉维夫大学 Tel Aviv University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103390 0 0 特文特大学 University of Twente 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103497 0 0 特洛依大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103500 0 0 特洛依大学凤凰城分校 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103499 0 0 特洛依大学多森分校 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103498 0 0 特洛依大学蒙哥马利分校 Troy University at Montgomery 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104016 0 0 特罗姆瑟大学 University of Tromsø The Arctic University of Norway 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105274 0 0 特罗姆瑟大学挪威北极大学 The Arctic University of Norway 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102827 0 0 特莱姆森大学 University of Tlemcen 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103075 0 0 特里尔大学 Universität Trier 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103828 0 0 犹他大学 University of Utah 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103911 0 0 犹他州立大学 Utah State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104093 0 0 独协医科大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104121 0 0 独协大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102176 0 0 玉林师范学院 0 0 师范类 0 本科 广西 玉林市 0 -105662 0 0 玉柴职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 广西 玉林市 0 -102543 0 0 玉溪农业职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 云南 玉溪市 0 -102525 0 0 玉溪师范学院 0 0 师范类 0 本科 云南 玉溪市 0 -104753 0 0 玛希隆大学 Mahidol University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103488 0 0 玛拉工艺大学 Universiti Teknologi MARA - UiTM 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105193 0 0 玛格丽特女王大学 Queen Margaret University Edinburgh 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105083 0 0 玛格丽特皇后大学 Queen Margaret University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 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Health Science Center 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105247 0 0 田纳西大学诺克斯维尔分校 The University of Tenneessee, Knoxville 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104382 0 0 甲南大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104383 0 0 甲南女子大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104381 0 0 甲子园大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102327 2 0 电子科技大学 0 0 理工类 1 本科 四川 成都市 1 -102149 0 0 电子科技大学中山学院 0 0 综合类 0 独立学院 广东 中山市 0 -102444 0 0 电子科技大学成都学院 0 0 综合类 0 独立学院 四川 成都市 0 -105475 0 0 电子科技大学（沙河校区） 0 0 理工类 0 其他 四川 成都市 0 -104666 0 0 电气通信大学 The University of Electro-Communications 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104405 0 0 畿央大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102995 0 0 白俄罗斯国立大学 Belarusian State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105338 0 0 白俄罗斯国立技术大学 BELARUSSIAN NATIONAL TECHNICAL UNIVERSITY 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102996 0 0 白俄罗斯国立理工大学 Belarussian National Technical University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100628 0 0 白城医学高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 吉林 白城市 0 -100600 0 0 白城师范学院 0 0 师范类 0 本科 吉林 白城市 0 -100632 0 0 白城职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 吉林 白城市 0 -102954 0 0 白沙瓦大学 University of Peshawar 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104170 0 0 白百合女子大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105174 0 0 白金汉大学 University of Buckingham 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102727 0 0 白银矿冶职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 甘肃 白银市 0 -104094 0 0 白鸥大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102179 0 0 百色学院 0 0 综合类 0 本科 广西 百色市 0 -102215 0 0 百色职业学院 0 0 高职类 0 专科 广西 百色市 0 -104929 0 0 的里雅斯特大学 University of Trieste 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104949 0 0 的里雅斯特高等国际学院 International School for Advanced Studies 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103404 0 0 皇后大学 Queen's University at Kingston 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104283 0 0 皇学馆大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105157 0 0 皇家兽医学院 Royal Veterinary College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105176 0 0 皇家农业大学 Royal Agricultural University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105064 0 0 皇家北方音乐学院 Royal Northern College of Music， Manchester 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102920 0 0 皇家墨尔本理工大学 RMIT University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105061 0 0 皇家艺术学院 Royal College of Art 1 0 NULL 0 NULL NULL 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福坦莫大学 Fordham University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104436 0 0 福山大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104437 0 0 福山平成大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104522 0 0 福岛县立医科大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104592 0 0 福岛大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104081 0 0 福岛学院大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105429 0 0 福州墨尔本理工职业学院 0 0 理工类 0 专科（高职） 福建 福州市 0 -101268 0 0 福州外语外贸学院 0 0 外语类 0 民办(本科) 福建 福州市 0 -101249 1 0 福州大学 0 0 理工类 1 本科 福建 福州市 0 -101336 0 0 福州大学至诚学院 0 0 综合类 0 独立学院 福建 福州市 0 -101301 0 0 福州理工学院 福州海峡职业技术学院 0 0 理工类 0 民办(本科) 福建 福州市 0 -101297 0 0 福州科技职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 福建 福州市 0 -101277 0 0 福州职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 福建 福州市 0 -101287 0 0 福州英华职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 福建 福州市 0 -101309 0 0 福州软件职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 福建 福州市 0 -101294 0 0 福州黎明职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 福建 福州市 0 -101254 0 0 福建中医药大学 0 0 医科类 0 本科 福建 福州市 0 -101312 0 0 福建体育职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 福建 福州市 0 -101279 0 0 福建信息职业技术学院 0 0 高职类 0 骨干(高职) 福建 福州市 0 -101283 0 0 福建农业职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 福建 福州市 0 -101251 0 0 福建农林大学 0 0 农林类 0 本科 福建 福州市 0 -101332 0 0 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福建 福州市 0 -101264 0 0 福建警察学院 0 0 政法类 0 本科 福建 福州市 0 -102897 0 0 福林德斯大学 Flinders University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104136 0 0 秀明大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102061 0 0 私立华联学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 广东 广州市 0 -104519 0 0 秋田县立大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104691 0 0 秋田大学 Akita University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104074 0 0 秋田看护福祉大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104325 0 0 种智院大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104746 0 0 科伦坡大学 University of Colombo 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102866 0 0 科克大学学院 University College Cork 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104766 0 0 科奇大学 Koc University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103461 0 0 科威特大学 Kuwait University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105343 0 0 科尔多瓦国立大学 National University of Córdoba 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104841 0 0 科尔多瓦大学 University of Cordoba 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100425 0 0 科尔沁艺术职业学院 0 0 高职类 0 专科 内蒙 通辽市 0 -103060 0 0 科布伦茨-兰道大学 Universität Koblenz-Landau 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104749 0 0 科希策技术大学 Technical University of Košice 1 0 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Gutenberg University Mainz 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104006 0 0 约翰内斯堡大学 University of Johannesburg 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103771 0 0 约翰霍普金斯大学 Johns Hopkins University 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104848 0 0 约阿尼纳大学 University of Ioannina 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104731 0 0 纳沙泰尔大学 University of Neuchâtel 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104810 0 0 纳瓦拉大学 University of Navarra 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105306 0 0 纽伦堡大学 Friedrich Alexander University Erlangen-Nuremberg 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102890 0 0 纽卡索大学 University of Newcastle 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105205 0 0 纽曼大学 Newman University, Birmingham 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103780 0 0 纽约大学 New York University (NYU) 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103696 0 0 纽约州立大学 State University of New York 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103964 0 0 纽约州立大学上州医学中心 SUNY Upstate Medical University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103959 0 0 纽约州立大学下州医学中心 State University of New York Health Science Center at Brooklyn 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 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University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105281 0 0 美国贝鲁特大学 American University of Beirut 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103900 0 0 美国迈阿密大学 Miami University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104524 0 0 群马县立县民健康科学大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104525 0 0 群马县立女子大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104645 0 0 群马大学 Gunma University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104105 0 0 群马帕斯大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104098 0 0 群马社会福祉大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104366 0 0 羽衣国际大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103366 0 0 翰林大学 Hallym University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103751 0 0 老道明大学 Old Dominion University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105131 0 0 考文垂大学 Coventry University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103472 0 0 考纳斯工业大学 Kaunas University of Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104783 0 0 耶尔德兹理工大学 Yıldız Technical University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103057 0 0 耶拿大学 Friedrich-Schiller-Universität Jena 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104901 0 0 耶路撒冷希伯来大学 The Hebrew University of Jerusalem 1 1 NULL 0 NULL 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de Sherbrooke 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105319 0 0 艾克斯－马赛大学 Aix-Marseille Université 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105182 0 0 艾吉希尔大学 Edge Hill University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102855 0 0 艾因夏姆斯大学 Ain Shams University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105024 0 0 艾塞克斯大学 University of Essex 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103635 0 0 艾奥瓦大学 University of Iowa 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103636 0 0 艾奥瓦州立大学 Iowa State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105004 0 0 艾尔朗加大学 Airlangga University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103041 0 0 艾希施泰特天主教大学 Katholische Universität Eichstätt 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103615 0 0 艾文理大学 Emory University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102859 0 0 艾斯尤特大学 Assiut University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104928 0 0 艾米利亚大学 University of Modena and Reggio Emilia 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103797 0 0 艾茉莉大学 Emory University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102857 0 0 艾资哈尔大学 Al Azhar University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105488 0 0 芜湖信息技术职业学院 0 0 高职类 0 专科 安徽 芜湖市 0 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State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102913 0 0 莫纳什大学 Monash University 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104763 0 0 莫纳斯提尔大学 University of Monastir 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105299 0 0 莱布尼茨汉诺威大学 Leibniz University Hannover 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103789 0 0 莱斯大学 Rice University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103430 0 0 莱斯布里奇大学 Lethbridge 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105112 0 0 莱斯特大学 University of Leicester 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103111 0 0 莱比锡大学 Universität Leipzig 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103064 0 0 莱比锡电信应用科技大学 Hochschule für Telekommunikation Leipzig 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103062 0 0 莱比锡视觉艺术学院 Hochschule für Grafik und Buchkunst Leipzig 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103063 0 0 莱比锡音乐戏剧学院 Hochschule für Musik und Theater "Felix Mendelssohn Bartholdy" Leipzig 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101505 0 0 莱芜职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 山东 莱芜市 0 -103385 0 0 莱顿大学 Leiden University 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101496 0 0 菏泽医学专科学校 0 0 高职类 0 专科 山东 菏泽市 0 -101466 0 0 菏泽学院 0 0 综合类 0 本科 山东 菏泽市 0 -101555 0 0 菏泽家政职业学院 0 0 高职类 0 专科 山东 菏泽市 0 -101568 0 0 菏泽职业学院 0 0 高职类 0 专科 山东 菏泽市 0 -105231 0 0 菲利斯女学院大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105302 0 0 菲利普大学马尔堡 Philipps University Marburg 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103510 0 0 菲尼克斯大学 University of Phoenix 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103222 0 0 菲律宾圣托马斯大学 University of Santo Tomas 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103219 0 0 菲律宾大学 University of the Philippines 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101355 0 0 萍乡学院 0 0 师范类 0 本科 江西 萍乡市 0 -100501 0 0 营口理工学院 0 0 理工类 0 本科 辽宁 营口市 0 -100505 0 0 营口职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 辽宁 营口市 0 -104946 0 0 萨兰托大学 University of Salento 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105237 0 0 萨凡纳州立大学 Savannah State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104940 0 0 萨勒诺大学 University of Salerno 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105110 0 0 萨塞克斯大学 University of Sussex 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103109 0 0 萨尔大学 Universität des Saarlandes 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102882 0 0 萨尔茨堡大学 Paris Lodron University of Salzburg 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 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Catholic University - UCP 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104024 0 0 葡萄牙天主大学 Universidade Católica Portuguesa - UCP 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105268 0 0 葡萄牙新里斯本大学 New University of Lisbon 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103087 0 0 蒂宾根大学 Eberhard Karls Universität Tübingen 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103394 0 0 蒂尔堡大学 Tilburg University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105006 0 0 蒂波尼格罗大学 Diponegoro University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105198 0 0 蒂赛德大学 Teesside University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103440 0 0 蒙克顿大学 Moncton 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103907 0 0 蒙大拿大学 University of Montana Missoula 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103924 0 0 蒙大拿州立大学 Montana State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103180 0 0 蒙彼利埃大学 Université de Montpellier 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103202 0 0 蒙彼利埃第三大学 Universit Paul-Valery Montpellier 3 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104804 0 0 蒙得维的亚大学 Universidad de Montevideo (UM) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103005 0 0 蒙斯大学 University of Mons 1 0 NULL 0 NULL NULL 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University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102262 1 0 西南大学 0 0 综合类 1 本科 重庆 重庆市 0 -104464 0 0 西南女学院大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104463 0 0 西南学院大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102268 0 0 西南政法大学 0 0 政法类 0 本科 重庆 重庆市 0 -102512 0 0 西南林业大学 0 0 农林类 0 本科 云南 昆明市 0 -102350 0 0 西南民族大学 0 0 民族类 0 本科 四川 成都市 0 -102329 0 0 西南石油大学 0 0 理工类 1 本科 四川 成都市 0 -102331 0 0 西南科技大学 0 0 理工类 0 本科 四川 绵阳市 0 -102446 0 0 西南科技大学城市学院 0 0 综合类 0 独立学院 四川 绵阳市 0 -102328 1 0 西南财经大学 0 0 财经类 1 本科 四川 成都市 0 -102448 0 0 西南财经大学天府学院 0 0 财经类 0 独立学院 四川 绵阳市 0 -103719 0 0 西卡罗来纳大学 Western Carolina University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102541 0 0 西双版纳职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 云南 西双版纳傣族自治州 0 -103947 0 0 西奈山伊坎医学院 Icahn School of Medicine at Mount Sinai 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102749 0 0 西宁城市职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 青海 西宁市 0 -102645 0 0 西安东方亚太职业技术学院 0 0 综合类 0 专科（高职） 陕西 西安市 0 -102584 2 0 西安交通大学 0 0 理工类 1 本科 陕西 西安市 1 -102680 0 0 西安交通大学城市学院 0 0 综合类 0 独立学院 陕西 西安市 0 -102625 0 0 西安交通工程学院 0 0 理工类 0 民办(本科) 陕西 西安市 0 -102606 0 0 西安体育学院 0 0 体育类 0 本科 陕西 西安市 0 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广州市 0 -105420 1 0 解放军电子工程学院 0 0 军事类 0 本科 安徽 合肥市 0 -105428 0 0 解放军空军勤务学院 0 0 军事类 0 本科 江苏 徐州市 0 -105487 1 0 解放军空军指挥学院 0 0 军事类 0 本科 北京 北京市 0 -105489 0 0 解放军空军第一航空学院 0 0 军事类 0 普通本科 河南 信阳市 0 -105466 0 0 解放军空军西安飞行学院 0 0 军事类 0 普通本科 陕西 西安市 0 -105442 0 0 解放军第二炮兵指挥学院 0 0 军事类 0 本科 湖北 武汉市 0 -1522 1 0 解放军第四军医大学 the fourth military medical university 四军大::四医大::第四军医大学 0 0 军事类 1 普通本科 陕西 西安市 0 -105419 0 0 解放军艺术学院 0 0 军事类 0 本科 北京 北京市 0 -105495 1 0 解放军装甲兵学院 0 0 军事类 0 本科 北京 蚌埠市 0 -105497 0 0 解放军装甲兵技术学院 0 0 军事类 0 普通本科 吉林 长春市 0 -105443 0 0 解放军西安政治学院 0 0 军事类 0 普通本科 陕西 西安市 0 -105430 0 0 解放军重庆通信学院 0 0 军事类 0 普通本科 重庆 重庆市 0 -105453 0 0 解放军镇江船艇学院 0 0 军事类 0 本科 江苏 镇江市 0 -105382 0 0 解放军陆军军官学院 0 0 军事类 0 普通本科 安徽 合肥市 0 -105402 0 0 解放军陆军航空兵学院 0 0 军事类 0 本科 北京 北京市 0 -102895 0 0 詹姆士库克大学 James Cook University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102927 0 0 詹姆斯库克大学 James Cook University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103750 0 0 詹姆斯麦迪森大学 James Madison University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101610 0 0 许昌学院 0 0 综合类 0 本科 河南 许昌市 0 -101698 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University of Hull 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103223 0 0 赫尔辛基大学 University of Helsinki 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105143 0 0 赫特福德大学 University of Hertfordshire 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105118 0 0 赫瑞瓦特大学 Heriot-Watt University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105026 0 0 赫福郡大学 University of Hertfordshire， Hatfield 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104088 0 0 足利工业大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103571 0 0 路易斯堡学院 Fort Lewis College 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103870 0 0 路易斯安那州立大学 Louisiana State University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103657 0 0 路易斯安那州门罗大学 University of Louisian at Monroe 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103638 0 0 路易斯维尔大学 University of Louisville 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103966 0 0 路易维尔大学 University of Louisville 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105051 0 0 路顿大学 University of Luton 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104212 0 0 身延山大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103853 0 0 辛辛那提大学 University of Cincinnati 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100488 0 0 辽东学院 0 0 财经类 0 本科 辽宁 丹东市 0 -100469 0 0 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Portales University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104106 0 0 迹见学园女子大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104332 0 0 追手门学院大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100642 0 0 通化市职工大学 0 0 其他 0 专科（高职） 吉林 通化市 0 -100596 0 0 通化师范学院 0 0 师范类 0 本科 吉林 通化市 0 -100643 0 0 通化钢铁公司职工大学 0 0 其他 0 专科（高职） 吉林 通化市 0 -100424 0 0 通辽职业学院 0 0 高职类 0 专科 内蒙 通辽市 0 -104036 0 0 道都大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102452 0 0 遵义医科大学 遵义医学院 0 0 医科类 0 本科 贵州 遵义市 0 -102504 0 0 遵义医科大学医学与科技学院 遵义医学院医学与科技学院 0 0 医药类 0 独立学院 贵州 遵义市 0 -102485 0 0 遵义医药高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 贵州 遵义市 0 -102455 0 0 遵义师范学院 0 0 师范类 0 本科 贵州 遵义市 0 -102477 0 0 遵义职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 贵州 遵义市 0 -105113 0 0 邓迪大学 University of Dundee 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100244 0 0 邢台医学高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 河北 邢台市 0 -100201 0 0 邢台学院 0 0 综合类 0 本科 河北 邢台市 0 -100229 0 0 邢台职业技术学院 0 0 高职类 0 示范(高职) 河北 邢台市 0 -104952 0 0 那不勒斯第二大学 Second University of Naples 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104922 0 0 那不勒斯腓特烈二世大学 University of Naples - Federico II 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102929 0 0 邦德大学 Bond University 1 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Witwatersrand 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100954 0 0 金山职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 江苏 镇江市 0 -105130 0 0 金斯顿大学 Kingston University, London 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104299 0 0 金泽医科大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104633 0 0 金泽大学 Kanazawa University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104300 0 0 金泽学院大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104301 0 0 金泽工业大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104302 0 0 金泽星稜大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104546 0 0 金泽美术工艺大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100938 0 0 金肯职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 江苏 南京市 0 -103559 0 0 金门大学 Golden Gate University, San Francisco 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100888 0 0 金陵科技学院 0 0 综合类 0 本科 江苏 南京市 0 -103358 0 0 釜山国立大学 Pusan National University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103279 0 0 釜山外国语大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103380 0 0 釜庆国立大学 Pukyong National University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103276 0 0 釜庆大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104191 0 0 鎌仓女子大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104510 0 0 钏路公立大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100935 0 0 钟山职业技术学院 0 0 高职类 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0 综合类 0 本科 吉林 长春市 0 -100656 0 0 长春大学旅游学院 0 0 综合类 0 独立学院 吉林 长春市 0 -100589 0 0 长春工业大学 0 0 理工类 0 本科 吉林 长春市 0 -100652 0 0 长春工业大学人文信息学院 0 0 理工类 0 独立学院 吉林 长春市 0 -100606 0 0 长春工程学院 0 0 理工类 0 本科 吉林 长春市 0 -100638 0 0 长春市建筑职工业余大学 0 0 理工类 0 专科（高职） 吉林 长春市 0 -100599 0 0 长春师范大学 0 0 师范类 0 本科 吉林 长春市 0 -105605 0 0 长春师范高等专科学校 0 0 师范类 0 专科 吉林 长春市 0 -100650 0 0 长春广播电视大学/长春电大 长春广播电视大学 0 0 综合类 0 专科（高职） 吉林 长春市 0 -100612 0 0 长春建筑学院 0 0 理工类 0 民办(本科) 吉林 长春市 0 -100646 0 0 长春教育学院 0 0 NULL 0 普通本科 吉林 长春市 0 -100618 0 0 长春汽车工业高等专科学校 0 0 高职类 0 示范(高职) 吉林 长春市 0 -100587 0 0 长春理工大学 0 0 理工类 0 本科 吉林 长春市 0 -100653 0 0 长春理工大学光电信息学院 0 0 理工类 0 独立学院 吉林 长春市 0 -100613 0 0 长春科技学院 0 0 理工类 0 民办(本科) 吉林 长春市 0 -100627 0 0 长春职业技术学院 0 0 高职类 0 示范(高职) 吉林 长春市 0 -100639 0 0 长春职工医科大学 0 0 医药类 0 专科（高职） 吉林 长春市 0 -100637 0 0 长春职工大学 0 0 其他 0 专科（高职） 吉林 长春市 0 -100611 0 0 长春财经学院 0 0 财经类 0 民办(本科) 吉林 长春市 0 -100619 0 0 长春金融高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 吉林 长春市 0 -101738 0 0 长江大学 0 0 综合类 0 本科 湖北 荆州市 0 -101868 0 0 长江大学工程技术学院 0 0 综合类 0 独立学院 湖北 荆州市 0 -101867 0 0 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0 -100331 0 0 长治职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 山西 长治市 0 -104309 0 0 长滨生物科学技术大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100633 0 0 长白山职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 吉林 白山市 0 -104535 0 0 长野县看护大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104228 0 0 长野大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101293 0 0 闽北职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 福建 南平市 0 -101260 0 0 闽南师范大学 0 0 师范类 0 本科 福建 漳州市 0 -101267 0 0 闽南理工学院 0 0 理工类 0 民办(本科) 福建 泉州市 0 -101256 0 0 闽江学院 0 0 综合类 0 本科 福建 福州市 0 -105588 0 0 闽江学院新华都商学院 0 0 NULL 0 普通本科 福建 福州市 0 -101324 0 0 闽江师范高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 福建 福州市 0 -101274 0 0 闽西职业技术学院 0 0 高职类 0 骨干(高职) 福建 龙岩市 0 -100565 0 0 阜新煤炭职工医学专科学校 0 0 其他 0 专科（高职） 辽宁 阜新市 0 -100561 0 0 阜新矿务局职工大学 0 0 理工类 0 专科（高职） 辽宁 阜新市 0 -100511 0 0 阜新高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 辽宁 阜新市 0 -101135 0 0 阜阳师范学院 0 0 师范类 0 普通本科 安徽 阜阳市 0 -101245 0 0 阜阳师范学院信息工程学院 0 0 综合类 0 独立学院 安徽 阜阳市 0 -105515 0 0 阜阳幼儿师范高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 安徽 阜阳市 0 -101191 0 0 阜阳科技职业学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 安徽 阜阳市 0 -101162 0 0 阜阳职业技术学院 0 0 高职类 0 骨干(高职) 安徽 阜阳市 0 -100212 0 0 防灾科技学院 0 0 综合类 0 本科 河北 廊坊市 0 -101330 0 0 阳光学院 福州大学阳光学院 0 0 综合类 0 民办(本科) 福建 福州市 0 -102941 0 0 阳光海岸大学 University of the Sunshine Coast 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102081 0 0 阳江职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 广东 阳江市 0 -100371 0 0 阳泉师范高等专科学校 0 0 高职类 0 专科 山西 阳泉市 0 -100344 0 0 阳泉职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 山西 阳泉市 0 -105077 0 0 阿伯丁大学 University of Aberdeen  1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105129 0 0 阿伯斯威大学 Aberystwyth University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105194 0 0 阿伯泰邓迪大学 Abertay University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105073 0 0 阿伯里斯特威斯大学 Aberystwyth University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103970 0 0 阿克伦大学 The University of Akron 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104778 0 0 阿克登尼基大学 Akdeniz University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102819 0 0 阿克苏教育学院 0 0 师范类 0 专科（高职） 新疆 阿克苏市 0 -102797 0 0 阿克苏职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 新疆 阿克苏地区 0 -104776 0 0 阿兹蒙大学 Atılım University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104745 0 0 阿卜杜勒国王科技大学 King Abdullah University of Science and Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104744 0 0 阿卜杜勒拉曼费萨尔大学 Imam Abdulrahman Bin Faisal University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104738 0 0 阿卜杜勒阿齐兹国王大学 King Abdulaziz University (KAU) 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103432 0 0 阿卡迪亚大学 Acadia 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102365 0 0 阿坝师范学院 阿坝师范高等专科学校 0 0 师范类 0 本科 四川 阿坝藏族羌族自治州 0 -105651 0 0 阿坝职业学院 0 0 高职类 0 专科 四川 阿坝藏族羌族自治州 0 -103383 0 0 阿姆斯特丹大学 University of Amsterdam 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103393 0 0 阿姆斯特丹自由大学 Vrije Universiteit Amsterdam 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104023 0 0 阿威罗大学 University of Aveiro 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103398 0 0 阿尔伯塔大学 University of Alberta 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104026 0 0 阿尔加维大学 University of Algarve 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104818 0 0 阿尔卡拉大学 Universidad de Alcalá 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103741 0 0 阿尔帕索分校 University of Texas at El Paso 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104895 0 0 阿尔扎赫拉大学 Alzahra University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103224 0 0 阿尔托大学 Aalto University 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105076 0 0 阿尔斯特大学 University of Ulster 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104835 0 0 阿尔梅里亚大学 University of Almería 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 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西安市 0 -102659 0 0 陕西电子科技职业学院 0 0 理工类 0 专科（高职） 陕西 西安市 0 -102676 0 0 陕西省宝鸡教育学院 0 0 师范类 0 专科（高职） 陕西 宝鸡市 0 -102677 0 0 陕西省广播电视大学 0 0 综合类 0 专科（高职） 陕西 西安市 0 -102672 0 0 陕西省建筑工程总公司职工大学 0 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102595 0 0 陕西科技大学 0 0 理工类 0 本科 陕西 西安市 0 -102684 0 0 陕西科技大学镐京学院 0 0 理工类 0 独立学院 陕西 咸阳市 0 -102647 0 0 陕西经济管理职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 陕西 西安市 0 -102635 0 0 陕西职业技术学院 0 0 高职类 0 骨干(高职) 陕西 西安市 0 -102630 0 0 陕西能源职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 陕西 咸阳市 0 -102664 0 0 陕西航天职工大学 0 0 理工类 0 专科（高职） 陕西 西安市 0 -102640 0 0 陕西航空职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 陕西 汉中市 0 -102663 0 0 陕西艺术职业学院 0 0 高职类 0 专科 陕西 西安市 0 -102646 0 0 陕西警官职业学院 0 0 高职类 0 专科 陕西 西安市 0 -102633 0 0 陕西财经职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 陕西 咸阳市 0 -102642 0 0 陕西邮电职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 陕西 咸阳市 0 -102638 0 0 陕西铁路工程职业技术学院 0 0 高职类 0 骨干(高职) 陕西 渭南市 0 -102657 0 0 陕西青年职业学院 0 0 高职类 0 专科 陕西 西安市 0 -104710 0 0 隆德大学 Lund University 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102974 0 0 隆德里纳州立大学 Universidade Estadual de Londrina 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -101801 0 0 随州职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 湖北 随州市 0 -104842 0 0 雅典国立科技大学 National Technical University of Athens 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104844 0 0 雅典大学 National and Kapodistrian University of Athens 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104847 0 0 雅典经商大学 Athens University of Economics and Business 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105271 0 0 雅典耀马尼拉大学 University of Manila University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102393 0 0 雅安职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 四川 雅安市 0 -103011 0 0 雅盖隆大学 Jagiellonian University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -100407 0 0 集宁师范学院 0 0 师范类 0 本科 内蒙 乌兰察布市 0 -101252 0 0 集美大学 0 0 综合类 0 本科 福建 厦门市 0 -101335 0 0 集美大学诚毅学院 0 0 综合类 0 独立学院 福建 厦门市 0 -103852 0 0 雪城大学 Syracuse University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102891 0 0 雪梨大学 University of Sydney 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102892 0 0 雪梨科技大学 University of Technology, Sydney 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105108 0 0 雷丁大学 University of Reading 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103008 0 0 雷克雅未克大学 Reykjavík University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105316 0 0 雷恩大学 University of Rennes 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 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山东 青岛市 0 -101444 0 0 青岛科技大学 0 0 理工类 0 本科 山东 青岛市 0 -101501 0 0 青岛职业技术学院 0 0 高职类 0 示范(高职) 山东 青岛市 0 -101561 0 0 青岛远洋船员职业学院 0 0 高职类 0 专科 山东 青岛市 0 -101524 0 0 青岛酒店管理职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 山东 青岛市 0 -101519 0 0 青岛飞洋职业技术学院 0 0 高职类 0 民办(专科) 山东 青岛市 0 -101485 0 0 青岛黄海学院 0 0 理工类 0 民办(本科) 山东 青岛市 0 -104054 0 0 青森中央学院大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104516 0 0 青森公立大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104515 0 0 青森县立保健大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104053 0 0 青森大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102747 0 0 青海交通职业技术学院 0 0 高职类 0 骨干(高职) 青海 西宁市 0 -102744 0 0 青海卫生职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 青海 西宁市 0 -102741 1 0 青海大学 0 0 综合类 1 本科 青海 西宁市 0 -102754 0 0 青海大学昆仑学院 0 0 综合类 0 独立学院 青海 西宁市 0 -102742 0 0 青海师范大学 0 0 师范类 0 本科 青海 西宁市 0 -102748 0 0 青海建筑职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 青海 西宁市 0 -102751 0 0 青海柴达木职业技术学院 0 0 高职类 0 专科 青海 海西蒙古族藏族自治州 0 -102743 0 0 青海民族大学 0 0 民族类 0 本科 青海 西宁市 0 -102746 0 0 青海畜牧兽医职业技术学院 0 0 高职类 0 示范(高职) 青海 西宁市 0 -102753 0 0 青海省广播电视大学 0 0 综合类 0 专科（高职） 青海 西宁市 0 -102752 0 0 青海省联合职工大学 0 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102745 0 0 青海警官职业学院 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(Korea) University of Foreign Studies 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105357 0 0 韩国大学 Korea University 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103360 0 0 韩国天主大学 The Catholic University of Korea 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103261 0 0 韩国天主教大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103371 0 0 韩国岭南大学 Yeungnam University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103317 0 0 韩国技术敎育大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103274 0 0 韩国放送通讯大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103277 0 0 韩国海洋大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103299 0 0 韩国湖南大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103292 0 0 韩国科学技术院 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103301 0 0 韩国航空大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103273 0 0 韩国艺术综合大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -105261 0 0 韩国高等科学技术研究院 Korea Advanced Institute of Science & Technology 1 1 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103346 0 0 韩国高等科技学院 KAIST - Korea Advanced Institute of Science & Technology 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102021 0 0 韩山师范学院 0 0 师范类 0 本科 广东 潮州市 0 -103324 0 0 韩瑞大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -102019 0 0 韶关学院 0 0 综合类 0 本科 广东 韶关市 0 -102138 0 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艺术类 0 独立学院 北京 北京市 0 -105516 0 0 首都师范大学科德学院高教自考 0 0 艺术类 0 其他 北京 北京市 0 -105425 0 0 首都师范大学继续教育学院 0 0 师范类 0 其他 北京 北京市 0 -100033 0 0 首都经济贸易大学 0 0 财经类 0 本科 北京 北京市 0 -105532 0 0 首都经济贸易大学HND 0 0 NULL 0 其他 北京 北京市 0 -105491 0 0 首都经济贸易大学华侨学院 0 0 财经类 0 普通本科 北京 北京市 0 -105484 0 0 首都经济贸易大学密云分校 0 0 财经类 0 专科（高职） 北京 北京市 0 -100106 0 0 首都联合职工大学 0 0 综合类 0 专科（高职） 北京 北京市 0 -100054 0 0 首钢工学院 0 0 理工类 0 本科 北京 北京市 0 -104568 0 0 香川县立保健医疗大学 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -104661 0 0 香川大学 Kagawa University 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -103625 0 0 香槟城分校 University of Illinois at Urbana-Champaign 1 0 NULL 0 NULL NULL NULL 0 -1344 0 0 香港中文大学 The Chinese University of Hong Kong 中文大学::中大::CUHK 0 0 综合类 0 本科 香港 新界 0 -102053 0 0 香港中文大学（深圳） 0 1 综合类 0 普通本科 广东 深圳市 0 -1345 0 0 香港公开大学 The Open University of Hong Kong 公大::OUHK 0 0 综合类 0 普通本科 香港 九龙半岛 0 -1346 0 0 香港城市大学 City University of Hong Kong 城大::CityU 0 1 综合类 0 本科 香港 九龙半岛 0 -1347 0 0 香港大学 The University of Hong Kong 港大::HKU 0 1 综合类 0 本科 香港 香港岛 0 -105471 0 0 香港岭南大学 0 0 综合类 0 本科 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All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import os -import json -import re -import copy -import pandas as pd - -current_file_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) -TBL = pd.read_csv( - os.path.join(current_file_path, "res/schools.csv"), sep="\t", header=0 -).fillna("") -TBL["name_en"] = TBL["name_en"].map(lambda x: x.lower().strip()) -GOOD_SCH = json.load(open(os.path.join(current_file_path, "res/good_sch.json"), "r",encoding="utf-8")) -GOOD_SCH = set([re.sub(r"[,. &（）()]+", "", c) for c in GOOD_SCH]) - - -def loadRank(fnm): - global TBL - TBL["rank"] = 1000000 - with open(fnm, "r", encoding="utf-8") as f: - while True: - line = f.readline() - if not line: - break - line = line.strip("\n").split(",") - try: - nm, rk = line[0].strip(), int(line[1]) - # assert len(TBL[((TBL.name_cn == nm) | (TBL.name_en == nm))]),f"<{nm}>" - TBL.loc[((TBL.name_cn == nm) | (TBL.name_en == nm)), "rank"] = rk - except Exception: - pass - - -loadRank(os.path.join(current_file_path, "res/school.rank.csv")) - - -def split(txt): - tks = [] - for t in re.sub(r"[ \t]+", " ", txt).split(): - if ( - tks - and re.match(r".*[a-zA-Z]$", tks[-1]) - and re.match(r"[a-zA-Z]", t) - and tks - ): - tks[-1] = tks[-1] + " " + t - else: - tks.append(t) - return tks - - -def select(nm): - global TBL - if not nm: - return - if isinstance(nm, list): - nm = str(nm[0]) - nm = split(nm)[0] - nm = str(nm).lower().strip() - nm = re.sub(r"[(（][^()（）]+[)）]", "", nm.lower()) - nm = re.sub(r"(^the |[,.&（）();；·]+|^(英国|美国|瑞士))", "", nm) - nm = re.sub(r"大学.*学院", "大学", nm) - tbl = copy.deepcopy(TBL) - tbl["hit_alias"] = tbl["alias"].map(lambda x: nm in set(x.split("+"))) - res = tbl[((tbl.name_cn == nm) | (tbl.name_en == nm) | tbl.hit_alias)] - if res.empty: - return - - return json.loads(res.to_json(orient="records"))[0] - - -def is_good(nm): - global GOOD_SCH - nm = re.sub(r"[(（][^()（）]+[)）]", "", nm.lower()) - nm = re.sub(r"[''`‘’“”,. &（）();；]+", "", nm) - return nm in GOOD_SCH diff --git a/deepdoc/parser/resume/step_one.py b/deepdoc/parser/resume/step_one.py deleted file mode 100644 index 4c65a97..0000000 --- a/deepdoc/parser/resume/step_one.py +++ /dev/null @@ -1,189 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import json -from deepdoc.parser.resume.entities import degrees, regions, industries - -FIELDS = [ -"address STRING", -"annual_salary int", -"annual_salary_from int", -"annual_salary_to int", -"birth STRING", -"card STRING", -"certificate_obj string", -"city STRING", -"corporation_id int", -"corporation_name STRING", -"corporation_type STRING", -"degree STRING", -"discipline_name STRING", -"education_obj string", -"email STRING", -"expect_annual_salary int", -"expect_city_names string", -"expect_industry_name STRING", -"expect_position_name STRING", -"expect_salary_from int", -"expect_salary_to int", -"expect_type STRING", -"gender STRING", -"industry_name STRING", -"industry_names STRING", -"is_deleted STRING", -"is_fertility STRING", -"is_house STRING", -"is_management_experience STRING", -"is_marital STRING", -"is_oversea STRING", -"language_obj string", -"name STRING", -"nation STRING", -"phone STRING", -"political_status STRING", -"position_name STRING", -"project_obj string", -"responsibilities string", -"salary_month int", -"scale STRING", -"school_name STRING", -"self_remark string", -"skill_obj string", -"title_name STRING", -"tob_resume_id STRING", -"updated_at Timestamp", -"wechat STRING", -"work_obj string", -"work_experience int", -"work_start_time BIGINT" -] - -def refactor(df): - def deal_obj(obj, k, kk): - if not isinstance(obj, type({})): - return "" - obj = obj.get(k, {}) - if not isinstance(obj, type({})): - return "" - return obj.get(kk, "") - - def loadjson(line): - try: - return json.loads(line) - except Exception: - pass - return {} - - df["obj"] = df["resume_content"].map(lambda x: loadjson(x)) - df.fillna("", inplace=True) - - clms = ["tob_resume_id", "updated_at"] - - def extract(nms, cc=None): - nonlocal clms - clms.extend(nms) - for c in nms: - if cc: - df[c] = df["obj"].map(lambda x: deal_obj(x, cc, c)) - else: - df[c] = df["obj"].map( - lambda x: json.dumps( - x.get( - c, - {}), - ensure_ascii=False) if isinstance( - x, - type( - {})) and ( - isinstance( - x.get(c), - type( - {})) or not x.get(c)) else str(x).replace( - "None", - "")) - - extract(["education", "work", "certificate", "project", "language", - "skill"]) - extract(["wechat", "phone", "is_deleted", - "name", "tel", "email"], "contact") - extract(["nation", "expect_industry_name", "salary_month", - "industry_ids", "is_house", "birth", "annual_salary_from", - "annual_salary_to", "card", - "expect_salary_to", "expect_salary_from", - "expect_position_name", "gender", "city", - "is_fertility", "expect_city_names", - "political_status", "title_name", "expect_annual_salary", - "industry_name", "address", "position_name", "school_name", - "corporation_id", - "is_oversea", "responsibilities", - "work_start_time", "degree", "management_experience", - "expect_type", "corporation_type", "scale", "corporation_name", - "self_remark", "annual_salary", "work_experience", - "discipline_name", "marital", "updated_at"], "basic") - - df["degree"] = df["degree"].map(lambda x: degrees.get_name(x)) - df["address"] = df["address"].map(lambda x: " ".join(regions.get_names(x))) - df["industry_names"] = df["industry_ids"].map(lambda x: " ".join([" ".join(industries.get_names(i)) for i in - str(x).split(",")])) - clms.append("industry_names") - - def arr2str(a): - if not a: - return "" - if isinstance(a, list): - a = " ".join([str(i) for i in a]) - return str(a).replace(",", " ") - - df["expect_industry_name"] = df["expect_industry_name"].map( - lambda x: arr2str(x)) - df["gender"] = df["gender"].map( - lambda x: "男" if x == 'M' else ( - "女" if x == 'F' else "")) - for c in ["is_fertility", "is_oversea", "is_house", - "management_experience", "marital"]: - df[c] = df[c].map( - lambda x: '是' if x == 'Y' else ( - '否' if x == 'N' else "")) - df["is_management_experience"] = df["management_experience"] - df["is_marital"] = df["marital"] - clms.extend(["is_management_experience", "is_marital"]) - - df.fillna("", inplace=True) - for i in range(len(df)): - if not df.loc[i, "phone"].strip() and df.loc[i, "tel"].strip(): - df.loc[i, "phone"] = df.loc[i, "tel"].strip() - - for n in ["industry_ids", "management_experience", "marital", "tel"]: - for i in range(len(clms)): - if clms[i] == n: - del clms[i] - break - - clms = list(set(clms)) - - df = df.reindex(sorted(clms), axis=1) - #print(json.dumps(list(df.columns.values)), "LLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLLL") - for c in clms: - df[c] = df[c].map( - lambda s: str(s).replace( - "\t", - " ").replace( - "\n", - "\\n").replace( - "\r", - "\\n")) - # print(df.values.tolist()) - return dict(zip([n.split()[0] for n in FIELDS], df.values.tolist()[0])) diff --git a/deepdoc/parser/resume/step_two.py b/deepdoc/parser/resume/step_two.py deleted file mode 100644 index 6097a01..0000000 --- a/deepdoc/parser/resume/step_two.py +++ /dev/null @@ -1,696 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import logging -import re -import copy -import time -import datetime -import demjson3 -import traceback -import signal -import numpy as np -from deepdoc.parser.resume.entities import degrees, schools, corporations -from rag.nlp import rag_tokenizer, surname -from xpinyin import Pinyin -from contextlib import contextmanager - - -class TimeoutException(Exception): - pass - - -@contextmanager -def time_limit(seconds): - def signal_handler(signum, frame): - raise TimeoutException("Timed out!") - - signal.signal(signal.SIGALRM, signal_handler) - signal.alarm(seconds) - try: - yield - finally: - signal.alarm(0) - - -ENV = None -PY = Pinyin() - - -def rmHtmlTag(line): - return re.sub(r"<[a-z0-9.\"=';,:\+_/ -]+>", " ", line, 100000, re.IGNORECASE) - - -def highest_degree(dg): - if not dg: - return "" - if isinstance(dg, str): - dg = [dg] - m = {"初中": 0, "高中": 1, "中专": 2, "大专": 3, "专升本": 4, "本科": 5, "硕士": 6, "博士": 7, "博士后": 8} - return sorted([(d, m.get(d, -1)) for d in dg], key=lambda x: x[1] * -1)[0][0] - - -def forEdu(cv): - if not cv.get("education_obj"): - cv["integerity_flt"] *= 0.8 - return cv - - first_fea, fea, maj, fmaj, deg, fdeg, sch, fsch, st_dt, ed_dt = [], [], [], [], [], [], [], [], [], [] - edu_nst = [] - edu_end_dt = "" - cv["school_rank_int"] = 1000000 - for ii, n in enumerate(sorted(cv["education_obj"], key=lambda x: x.get("start_time", "3"))): - e = {} - if n.get("end_time"): - if n["end_time"] > edu_end_dt: - edu_end_dt = n["end_time"] - try: - dt = n["end_time"] - if re.match(r"[0-9]{9,}", dt): - dt = turnTm2Dt(dt) - y, m, d = getYMD(dt) - ed_dt.append(str(y)) - e["end_dt_kwd"] = str(y) - except Exception as e: - pass - if n.get("start_time"): - try: - dt = n["start_time"] - if re.match(r"[0-9]{9,}", dt): - dt = turnTm2Dt(dt) - y, m, d = getYMD(dt) - st_dt.append(str(y)) - e["start_dt_kwd"] = str(y) - except Exception: - pass - - r = schools.select(n.get("school_name", "")) - if r: - if str(r.get("type", "")) == "1": - fea.append("211") - if str(r.get("type", "")) == "2": - fea.append("211") - if str(r.get("is_abroad", "")) == "1": - fea.append("留学") - if str(r.get("is_double_first", "")) == "1": - fea.append("双一流") - if str(r.get("is_985", "")) == "1": - fea.append("985") - if str(r.get("is_world_known", "")) == "1": - fea.append("海外知名") - if r.get("rank") and cv["school_rank_int"] > r["rank"]: - cv["school_rank_int"] = r["rank"] - - if n.get("school_name") and isinstance(n["school_name"], str): - sch.append(re.sub(r"(211|985|重点大学|[,&;；-])", "", n["school_name"])) - e["sch_nm_kwd"] = sch[-1] - fea.append(rag_tokenizer.fine_grained_tokenize(rag_tokenizer.tokenize(n.get("school_name", ""))).split()[-1]) - - if n.get("discipline_name") and isinstance(n["discipline_name"], str): - maj.append(n["discipline_name"]) - e["major_kwd"] = n["discipline_name"] - - if not n.get("degree") and "985" in fea and not first_fea: - n["degree"] = "1" - - if n.get("degree"): - d = degrees.get_name(n["degree"]) - if d: - e["degree_kwd"] = d - if d == "本科" and ("专科" in deg or "专升本" in deg or "中专" in deg or "大专" in deg or re.search(r"(成人|自考|自学考试)", n.get("school_name",""))): - d = "专升本" - if d: - deg.append(d) - - # for first degree - if not fdeg and d in ["中专", "专升本", "专科", "本科", "大专"]: - fdeg = [d] - if n.get("school_name"): - fsch = [n["school_name"]] - if n.get("discipline_name"): - fmaj = [n["discipline_name"]] - first_fea = copy.deepcopy(fea) - - edu_nst.append(e) - - cv["sch_rank_kwd"] = [] - if cv["school_rank_int"] <= 20 \ - or ("海外名校" in fea and cv["school_rank_int"] <= 200): - cv["sch_rank_kwd"].append("顶尖学校") - elif cv["school_rank_int"] <= 50 and cv["school_rank_int"] > 20 \ - or ("海外名校" in fea and cv["school_rank_int"] <= 500 and \ - cv["school_rank_int"] > 200): - cv["sch_rank_kwd"].append("精英学校") - elif cv["school_rank_int"] > 50 and ("985" in fea or "211" in fea) \ - or ("海外名校" in fea and cv["school_rank_int"] > 500): - cv["sch_rank_kwd"].append("优质学校") - else: - cv["sch_rank_kwd"].append("一般学校") - - if edu_nst: - cv["edu_nst"] = edu_nst - if fea: - cv["edu_fea_kwd"] = list(set(fea)) - if first_fea: - cv["edu_first_fea_kwd"] = list(set(first_fea)) - if maj: - cv["major_kwd"] = maj - if fsch: - cv["first_school_name_kwd"] = fsch - if fdeg: - cv["first_degree_kwd"] = fdeg - if fmaj: - cv["first_major_kwd"] = fmaj - if st_dt: - cv["edu_start_kwd"] = st_dt - if ed_dt: - cv["edu_end_kwd"] = ed_dt - if ed_dt: - cv["edu_end_int"] = max([int(t) for t in ed_dt]) - if deg: - if "本科" in deg and "专科" in deg: - deg.append("专升本") - deg = [d for d in deg if d != '本科'] - cv["degree_kwd"] = deg - cv["highest_degree_kwd"] = highest_degree(deg) - if edu_end_dt: - try: - if re.match(r"[0-9]{9,}", edu_end_dt): - edu_end_dt = turnTm2Dt(edu_end_dt) - if edu_end_dt.strip("\n") == "至今": - edu_end_dt = cv.get("updated_at_dt", str(datetime.date.today())) - y, m, d = getYMD(edu_end_dt) - cv["work_exp_flt"] = min(int(str(datetime.date.today())[0:4]) - int(y), cv.get("work_exp_flt", 1000)) - except Exception as e: - logging.exception("forEdu {} {} {}".format(e, edu_end_dt, cv.get("work_exp_flt"))) - if sch: - cv["school_name_kwd"] = sch - if (len(cv.get("degree_kwd", [])) >= 1 and "本科" in cv["degree_kwd"]) \ - or all([c.lower() in ["硕士", "博士", "mba", "博士后"] for c in cv.get("degree_kwd", [])]) \ - or not cv.get("degree_kwd"): - for c in sch: - if schools.is_good(c): - if "tag_kwd" not in cv: - cv["tag_kwd"] = [] - cv["tag_kwd"].append("好学校") - cv["tag_kwd"].append("好学历") - break - if (len(cv.get("degree_kwd", [])) >= 1 and \ - "本科" in cv["degree_kwd"] and \ - any([d.lower() in ["硕士", "博士", "mba", "博士"] for d in cv.get("degree_kwd", [])])) \ - or all([d.lower() in ["硕士", "博士", "mba", "博士后"] for d in cv.get("degree_kwd", [])]) \ - or any([d in ["mba", "emba", "博士后"] for d in cv.get("degree_kwd", [])]): - if "tag_kwd" not in cv: - cv["tag_kwd"] = [] - if "好学历" not in cv["tag_kwd"]: - cv["tag_kwd"].append("好学历") - - if cv.get("major_kwd"): - cv["major_tks"] = rag_tokenizer.tokenize(" ".join(maj)) - if cv.get("school_name_kwd"): - cv["school_name_tks"] = rag_tokenizer.tokenize(" ".join(sch)) - if cv.get("first_school_name_kwd"): - cv["first_school_name_tks"] = rag_tokenizer.tokenize(" ".join(fsch)) - if cv.get("first_major_kwd"): - cv["first_major_tks"] = rag_tokenizer.tokenize(" ".join(fmaj)) - - return cv - - -def forProj(cv): - if not cv.get("project_obj"): - return cv - - pro_nms, desc = [], [] - for i, n in enumerate( - sorted(cv.get("project_obj", []), key=lambda x: str(x.get("updated_at", "")) if isinstance(x, dict) else "", - reverse=True)): - if n.get("name"): - pro_nms.append(n["name"]) - if n.get("describe"): - desc.append(str(n["describe"])) - if n.get("responsibilities"): - desc.append(str(n["responsibilities"])) - if n.get("achivement"): - desc.append(str(n["achivement"])) - - if pro_nms: - # cv["pro_nms_tks"] = rag_tokenizer.tokenize(" ".join(pro_nms)) - cv["project_name_tks"] = rag_tokenizer.tokenize(pro_nms[0]) - if desc: - cv["pro_desc_ltks"] = rag_tokenizer.tokenize(rmHtmlTag(" ".join(desc))) - cv["project_desc_ltks"] = rag_tokenizer.tokenize(rmHtmlTag(desc[0])) - - return cv - - -def json_loads(line): - return demjson3.decode(re.sub(r": *(True|False)", r": '\1'", line)) - - -def forWork(cv): - if not cv.get("work_obj"): - cv["integerity_flt"] *= 0.7 - return cv - - flds = ["position_name", "corporation_name", "corporation_id", "responsibilities", - "industry_name", "subordinates_count"] - duas = [] - scales = [] - fea = {c: [] for c in flds} - latest_job_tm = "" - goodcorp = False - goodcorp_ = False - work_st_tm = "" - corp_tags = [] - for i, n in enumerate( - sorted(cv.get("work_obj", []), key=lambda x: str(x.get("start_time", "")) if isinstance(x, dict) else "", - reverse=True)): - if isinstance(n, str): - try: - n = json_loads(n) - except Exception: - continue - - if n.get("start_time") and (not work_st_tm or n["start_time"] < work_st_tm): - work_st_tm = n["start_time"] - for c in flds: - if not n.get(c) or str(n[c]) == '0': - fea[c].append("") - continue - if c == "corporation_name": - n[c] = corporations.corpNorm(n[c], False) - if corporations.is_good(n[c]): - if i == 0: - goodcorp = True - else: - goodcorp_ = True - ct = corporations.corp_tag(n[c]) - if i == 0: - corp_tags.extend(ct) - elif ct and ct[0] != "软外": - corp_tags.extend([f"{t}(曾)" for t in ct]) - - fea[c].append(rmHtmlTag(str(n[c]).lower())) - - y, m, d = getYMD(n.get("start_time")) - if not y or not m: - continue - st = "%s-%02d-%02d" % (y, int(m), int(d)) - latest_job_tm = st - - y, m, d = getYMD(n.get("end_time")) - if (not y or not m) and i > 0: - continue - if not y or not m or int(y) > 2022: - y, m, d = getYMD(str(n.get("updated_at", ""))) - if not y or not m: - continue - ed = "%s-%02d-%02d" % (y, int(m), int(d)) - - try: - duas.append((datetime.datetime.strptime(ed, "%Y-%m-%d") - datetime.datetime.strptime(st, "%Y-%m-%d")).days) - except Exception: - logging.exception("forWork {} {}".format(n.get("start_time"), n.get("end_time"))) - - if n.get("scale"): - r = re.search(r"^([0-9]+)", str(n["scale"])) - if r: - scales.append(int(r.group(1))) - - if goodcorp: - if "tag_kwd" not in cv: - cv["tag_kwd"] = [] - cv["tag_kwd"].append("好公司") - if goodcorp_: - if "tag_kwd" not in cv: - cv["tag_kwd"] = [] - cv["tag_kwd"].append("好公司(曾)") - - if corp_tags: - if "tag_kwd" not in cv: - cv["tag_kwd"] = [] - cv["tag_kwd"].extend(corp_tags) - cv["corp_tag_kwd"] = [c for c in corp_tags if re.match(r"(综合|行业)", c)] - - if latest_job_tm: - cv["latest_job_dt"] = latest_job_tm - if fea["corporation_id"]: - cv["corporation_id"] = fea["corporation_id"] - - if fea["position_name"]: - cv["position_name_tks"] = rag_tokenizer.tokenize(fea["position_name"][0]) - cv["position_name_sm_tks"] = rag_tokenizer.fine_grained_tokenize(cv["position_name_tks"]) - cv["pos_nm_tks"] = rag_tokenizer.tokenize(" ".join(fea["position_name"][1:])) - - if fea["industry_name"]: - cv["industry_name_tks"] = rag_tokenizer.tokenize(fea["industry_name"][0]) - cv["industry_name_sm_tks"] = rag_tokenizer.fine_grained_tokenize(cv["industry_name_tks"]) - cv["indu_nm_tks"] = rag_tokenizer.tokenize(" ".join(fea["industry_name"][1:])) - - if fea["corporation_name"]: - cv["corporation_name_kwd"] = fea["corporation_name"][0] - cv["corp_nm_kwd"] = fea["corporation_name"] - cv["corporation_name_tks"] = rag_tokenizer.tokenize(fea["corporation_name"][0]) - cv["corporation_name_sm_tks"] = rag_tokenizer.fine_grained_tokenize(cv["corporation_name_tks"]) - cv["corp_nm_tks"] = rag_tokenizer.tokenize(" ".join(fea["corporation_name"][1:])) - - if fea["responsibilities"]: - cv["responsibilities_ltks"] = rag_tokenizer.tokenize(fea["responsibilities"][0]) - cv["resp_ltks"] = rag_tokenizer.tokenize(" ".join(fea["responsibilities"][1:])) - - if fea["subordinates_count"]: - fea["subordinates_count"] = [int(i) for i in fea["subordinates_count"] if - re.match(r"[^0-9]+$", str(i))] - if fea["subordinates_count"]: - cv["max_sub_cnt_int"] = np.max(fea["subordinates_count"]) - - if isinstance(cv.get("corporation_id"), int): - cv["corporation_id"] = [str(cv["corporation_id"])] - if not cv.get("corporation_id"): - cv["corporation_id"] = [] - for i in cv.get("corporation_id", []): - cv["baike_flt"] = max(corporations.baike(i), cv["baike_flt"] if "baike_flt" in cv else 0) - - if work_st_tm: - try: - if re.match(r"[0-9]{9,}", work_st_tm): - work_st_tm = turnTm2Dt(work_st_tm) - y, m, d = getYMD(work_st_tm) - cv["work_exp_flt"] = min(int(str(datetime.date.today())[0:4]) - int(y), cv.get("work_exp_flt", 1000)) - except Exception as e: - logging.exception("forWork {} {} {}".format(e, work_st_tm, cv.get("work_exp_flt"))) - - cv["job_num_int"] = 0 - if duas: - cv["dua_flt"] = np.mean(duas) - cv["cur_dua_int"] = duas[0] - cv["job_num_int"] = len(duas) - if scales: - cv["scale_flt"] = np.max(scales) - return cv - - -def turnTm2Dt(b): - if not b: - return - b = str(b).strip() - if re.match(r"[0-9]{10,}", b): - b = time.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S", time.localtime(int(b[:10]))) - return b - - -def getYMD(b): - y, m, d = "", "", "01" - if not b: - return (y, m, d) - b = turnTm2Dt(b) - if re.match(r"[0-9]{4}", b): - y = int(b[:4]) - r = re.search(r"[0-9]{4}.?([0-9]{1,2})", b) - if r: - m = r.group(1) - r = re.search(r"[0-9]{4}.?[0-9]{,2}.?([0-9]{1,2})", b) - if r: - d = r.group(1) - if not d or int(d) == 0 or int(d) > 31: - d = "1" - if not m or int(m) > 12 or int(m) < 1: - m = "1" - return (y, m, d) - - -def birth(cv): - if not cv.get("birth"): - cv["integerity_flt"] *= 0.9 - return cv - y, m, d = getYMD(cv["birth"]) - if not m or not y: - return cv - b = "%s-%02d-%02d" % (y, int(m), int(d)) - cv["birth_dt"] = b - cv["birthday_kwd"] = "%02d%02d" % (int(m), int(d)) - - cv["age_int"] = datetime.datetime.now().year - int(y) - return cv - - -def parse(cv): - for k in cv.keys(): - if cv[k] == '\\N': - cv[k] = '' - # cv = cv.asDict() - tks_fld = ["address", "corporation_name", "discipline_name", "email", "expect_city_names", - "expect_industry_name", "expect_position_name", "industry_name", "industry_names", "name", - "position_name", "school_name", "self_remark", "title_name"] - small_tks_fld = ["corporation_name", "expect_position_name", "position_name", "school_name", "title_name"] - kwd_fld = ["address", "city", "corporation_type", "degree", "discipline_name", "expect_city_names", "email", - "expect_industry_name", "expect_position_name", "expect_type", "gender", "industry_name", - "industry_names", "political_status", "position_name", "scale", "school_name", "phone", "tel"] - num_fld = ["annual_salary", "annual_salary_from", "annual_salary_to", "expect_annual_salary", "expect_salary_from", - "expect_salary_to", "salary_month"] - - is_fld = [ - ("is_fertility", "已育", "未育"), - ("is_house", "有房", "没房"), - ("is_management_experience", "有管理经验", "无管理经验"), - ("is_marital", "已婚", "未婚"), - ("is_oversea", "有海外经验", "无海外经验") - ] - - rmkeys = [] - for k in cv.keys(): - if cv[k] is None: - rmkeys.append(k) - if (isinstance(cv[k], list) or isinstance(cv[k], str)) and len(cv[k]) == 0: - rmkeys.append(k) - for k in rmkeys: - del cv[k] - - integerity = 0. - flds_num = 0. - - def hasValues(flds): - nonlocal integerity, flds_num - flds_num += len(flds) - for f in flds: - v = str(cv.get(f, "")) - if len(v) > 0 and v != '0' and v != '[]': - integerity += 1 - - hasValues(tks_fld) - hasValues(small_tks_fld) - hasValues(kwd_fld) - hasValues(num_fld) - cv["integerity_flt"] = integerity / flds_num - - if cv.get("corporation_type"): - for p, r in [(r"(公司|企业|其它|其他|Others*|\n|未填写|Enterprises|Company|companies)", ""), - (r"[／/．·　<\(（]+.*", ""), - (r".*(合资|民企|股份制|中外|私营|个体|Private|创业|Owned|投资).*", "民营"), - (r".*(机关|事业).*", "机关"), - (r".*(非盈利|Non-profit).*", "非盈利"), - (r".*(外企|外商|欧美|foreign|Institution|Australia|港资).*", "外企"), - (r".*国有.*", "国企"), - (r"[ （）\(\)人/·0-9-]+", ""), - (r".*(元|规模|于|=|北京|上海|至今|中国|工资|州|shanghai|强|餐饮|融资|职).*", "")]: - cv["corporation_type"] = re.sub(p, r, cv["corporation_type"], 1000, re.IGNORECASE) - if len(cv["corporation_type"]) < 2: - del cv["corporation_type"] - - if cv.get("political_status"): - for p, r in [ - (r".*党员.*", "党员"), - (r".*(无党派|公民).*", "群众"), - (r".*团员.*", "团员")]: - cv["political_status"] = re.sub(p, r, cv["political_status"]) - if not re.search(r"[党团群]", cv["political_status"]): - del cv["political_status"] - - if cv.get("phone"): - cv["phone"] = re.sub(r"^0*86([0-9]{11})", r"\1", re.sub(r"[^0-9]+", "", cv["phone"])) - - keys = list(cv.keys()) - for k in keys: - # deal with json objects - if k.find("_obj") > 0: - try: - cv[k] = json_loads(cv[k]) - cv[k] = [a for _, a in cv[k].items()] - nms = [] - for n in cv[k]: - if not isinstance(n, dict) or "name" not in n or not n.get("name"): - continue - n["name"] = re.sub(r"(（442）|\t )", "", n["name"]).strip().lower() - if not n["name"]: - continue - nms.append(n["name"]) - if nms: - t = k[:-4] - cv[f"{t}_kwd"] = nms - cv[f"{t}_tks"] = rag_tokenizer.tokenize(" ".join(nms)) - except Exception: - logging.exception("parse {} {}".format(str(traceback.format_exc()), cv[k])) - cv[k] = [] - - # tokenize fields - if k in tks_fld: - cv[f"{k}_tks"] = rag_tokenizer.tokenize(cv[k]) - if k in small_tks_fld: - cv[f"{k}_sm_tks"] = rag_tokenizer.tokenize(cv[f"{k}_tks"]) - - # keyword fields - if k in kwd_fld: - cv[f"{k}_kwd"] = [n.lower() - for n in re.split(r"[\t,，；;. ]", - re.sub(r"([^a-zA-Z])[ ]+([^a-zA-Z ])", r"\1，\2", cv[k]) - ) if n] - - if k in num_fld and cv.get(k): - cv[f"{k}_int"] = cv[k] - - cv["email_kwd"] = cv.get("email_tks", "").replace(" ", "") - # for name field - if cv.get("name"): - nm = re.sub(r"[\n——\-\(（\+].*", "", cv["name"].strip()) - nm = re.sub(r"[ \t　]+", " ", nm) - if re.match(r"[a-zA-Z ]+$", nm): - if len(nm.split()) > 1: - cv["name"] = nm - else: - nm = "" - elif nm and (surname.isit(nm[0]) or surname.isit(nm[:2])): - nm = re.sub(r"[a-zA-Z]+.*", "", nm[:5]) - else: - nm = "" - cv["name"] = nm.strip() - name = cv["name"] - - # name pingyin and its prefix - cv["name_py_tks"] = " ".join(PY.get_pinyins(nm[:20], '')) + " " + " ".join(PY.get_pinyins(nm[:20], ' ')) - cv["name_py_pref0_tks"] = "" - cv["name_py_pref_tks"] = "" - for py in PY.get_pinyins(nm[:20], ''): - for i in range(2, len(py) + 1): - cv["name_py_pref_tks"] += " " + py[:i] - for py in PY.get_pinyins(nm[:20], ' '): - py = py.split() - for i in range(1, len(py) + 1): - cv["name_py_pref0_tks"] += " " + "".join(py[:i]) - - cv["name_kwd"] = name - cv["name_pinyin_kwd"] = PY.get_pinyins(nm[:20], ' ')[:3] - cv["name_tks"] = ( - rag_tokenizer.tokenize(name) + " " + (" ".join(list(name)) if not re.match(r"[a-zA-Z ]+$", name) else "") - ) if name else "" - else: - cv["integerity_flt"] /= 2. - - if cv.get("phone"): - r = re.search(r"(1[3456789][0-9]{9})", cv["phone"]) - if not r: - cv["phone"] = "" - else: - cv["phone"] = r.group(1) - - # deal with date fields - if cv.get("updated_at") and isinstance(cv["updated_at"], datetime.datetime): - cv["updated_at_dt"] = cv["updated_at"].strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S') - else: - y, m, d = getYMD(str(cv.get("updated_at", ""))) - if not y: - y = "2012" - if not m: - m = "01" - if not d: - d = "01" - cv["updated_at_dt"] = "%s-%02d-%02d 00:00:00" % (y, int(m), int(d)) - # long text tokenize - - if cv.get("responsibilities"): - cv["responsibilities_ltks"] = rag_tokenizer.tokenize(rmHtmlTag(cv["responsibilities"])) - - # for yes or no field - fea = [] - for f, y, n in is_fld: - if f not in cv: - continue - if cv[f] == '是': - fea.append(y) - if cv[f] == '否': - fea.append(n) - - if fea: - cv["tag_kwd"] = fea - - cv = forEdu(cv) - cv = forProj(cv) - cv = forWork(cv) - cv = birth(cv) - - cv["corp_proj_sch_deg_kwd"] = [c for c in cv.get("corp_tag_kwd", [])] - for i in range(len(cv["corp_proj_sch_deg_kwd"])): - for j in cv.get("sch_rank_kwd", []): - cv["corp_proj_sch_deg_kwd"][i] += "+" + j - for i in range(len(cv["corp_proj_sch_deg_kwd"])): - if cv.get("highest_degree_kwd"): - cv["corp_proj_sch_deg_kwd"][i] += "+" + cv["highest_degree_kwd"] - - try: - if not cv.get("work_exp_flt") and cv.get("work_start_time"): - if re.match(r"[0-9]{9,}", str(cv["work_start_time"])): - cv["work_start_dt"] = turnTm2Dt(cv["work_start_time"]) - cv["work_exp_flt"] = (time.time() - int(int(cv["work_start_time"]) / 1000)) / 3600. / 24. / 365. - elif re.match(r"[0-9]{4}[^0-9]", str(cv["work_start_time"])): - y, m, d = getYMD(str(cv["work_start_time"])) - cv["work_start_dt"] = "%s-%02d-%02d 00:00:00" % (y, int(m), int(d)) - cv["work_exp_flt"] = int(str(datetime.date.today())[0:4]) - int(y) - except Exception as e: - logging.exception("parse {} ==> {}".format(e, cv.get("work_start_time"))) - if "work_exp_flt" not in cv and cv.get("work_experience", 0): - cv["work_exp_flt"] = int(cv["work_experience"]) / 12. - - keys = list(cv.keys()) - for k in keys: - if not re.search(r"_(fea|tks|nst|dt|int|flt|ltks|kwd|id)$", k): - del cv[k] - for k in cv.keys(): - if not re.search("_(kwd|id)$", k) or not isinstance(cv[k], list): - continue - cv[k] = list(set([re.sub("(市)$", "", str(n)) for n in cv[k] if n not in ['中国', '0']])) - keys = [k for k in cv.keys() if re.search(r"_feas*$", k)] - for k in keys: - if cv[k] <= 0: - del cv[k] - - cv["tob_resume_id"] = str(cv["tob_resume_id"]) - cv["id"] = cv["tob_resume_id"] - logging.debug("CCCCCCCCCCCCCCC") - - return dealWithInt64(cv) - - -def dealWithInt64(d): - if isinstance(d, dict): - for n, v in d.items(): - d[n] = dealWithInt64(v) - - if isinstance(d, list): - d = [dealWithInt64(t) for t in d] - - if isinstance(d, np.integer): - d = int(d) - return d diff --git a/deepdoc/parser/txt_parser.py b/deepdoc/parser/txt_parser.py deleted file mode 100644 index 1b22865..0000000 --- a/deepdoc/parser/txt_parser.py +++ /dev/null @@ -1,64 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import re - -from deepdoc.parser.utils import get_text -from rag.nlp import num_tokens_from_string - - -class RAGFlowTxtParser: - def __call__(self, fnm, binary=None, chunk_token_num=128, delimiter="\n!?;。；！？"): - txt = get_text(fnm, binary) - return self.parser_txt(txt, chunk_token_num, delimiter) - - @classmethod - def parser_txt(cls, txt, chunk_token_num=128, delimiter="\n!?;。；！？"): - if not isinstance(txt, str): - raise TypeError("txt type should be str!") - cks = [""] - tk_nums = [0] - delimiter = delimiter.encode('utf-8').decode('unicode_escape').encode('latin1').decode('utf-8') - - def add_chunk(t): - nonlocal cks, tk_nums, delimiter - tnum = num_tokens_from_string(t) - if tk_nums[-1] > chunk_token_num: - cks.append(t) - tk_nums.append(tnum) - else: - cks[-1] += t - tk_nums[-1] += tnum - - dels = [] - s = 0 - for m in re.finditer(r"`([^`]+)`", delimiter, re.I): - f, t = m.span() - dels.append(m.group(1)) - dels.extend(list(delimiter[s: f])) - s = t - if s < len(delimiter): - dels.extend(list(delimiter[s:])) - dels = [re.escape(d) for d in dels if d] - dels = [d for d in dels if d] - dels = "|".join(dels) - secs = re.split(r"(%s)" % dels, txt) - for sec in secs: - if re.match(f"^{dels}$", sec): - continue - add_chunk(sec) - - return [[c, ""] for c in cks] diff --git a/deepdoc/parser/utils.py b/deepdoc/parser/utils.py deleted file mode 100644 index 85a3554..0000000 --- a/deepdoc/parser/utils.py +++ /dev/null @@ -1,32 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -from rag.nlp import find_codec - - -def get_text(fnm: str, binary=None) -> str: - txt = "" - if binary: - encoding = find_codec(binary) - txt = binary.decode(encoding, errors="ignore") - else: - with open(fnm, "r") as f: - while True: - line = f.readline() - if not line: - break - txt += line - return txt diff --git a/deepdoc/vision/__init__.py b/deepdoc/vision/__init__.py deleted file mode 100644 index a60e872..0000000 --- a/deepdoc/vision/__init__.py +++ /dev/null @@ -1,86 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# -import io -import sys -import threading -import pdfplumber - -from .ocr import OCR -from .recognizer import Recognizer -from .layout_recognizer import LayoutRecognizer4YOLOv10 as LayoutRecognizer -from .table_structure_recognizer import TableStructureRecognizer - - -LOCK_KEY_pdfplumber = "global_shared_lock_pdfplumber" -if LOCK_KEY_pdfplumber not in sys.modules: - sys.modules[LOCK_KEY_pdfplumber] = threading.Lock() - - -def init_in_out(args): - from PIL import Image - import os - import traceback - from api.utils.file_utils import traversal_files - images = [] - outputs = [] - - if not os.path.exists(args.output_dir): - os.mkdir(args.output_dir) - - def pdf_pages(fnm, zoomin=3): - nonlocal outputs, images - with sys.modules[LOCK_KEY_pdfplumber]: - pdf = pdfplumber.open(fnm) - images = [p.to_image(resolution=72 * zoomin).annotated for i, p in - enumerate(pdf.pages)] - - for i, page in enumerate(images): - outputs.append(os.path.split(fnm)[-1] + f"_{i}.jpg") - pdf.close() - - def images_and_outputs(fnm): - nonlocal outputs, images - if fnm.split(".")[-1].lower() == "pdf": - pdf_pages(fnm) - return - try: - fp = open(fnm, 'rb') - binary = fp.read() - fp.close() - images.append(Image.open(io.BytesIO(binary)).convert('RGB')) - outputs.append(os.path.split(fnm)[-1]) - except Exception: - traceback.print_exc() - - if os.path.isdir(args.inputs): - for fnm in traversal_files(args.inputs): - images_and_outputs(fnm) - else: - images_and_outputs(args.inputs) - - for i in range(len(outputs)): - outputs[i] = os.path.join(args.output_dir, outputs[i]) - - return images, outputs - - -__all__ = [ - "OCR", - "Recognizer", - "LayoutRecognizer", - "TableStructureRecognizer", - "init_in_out", -] diff --git a/deepdoc/vision/layout_recognizer.py b/deepdoc/vision/layout_recognizer.py deleted file mode 100644 index 467a22e..0000000 --- a/deepdoc/vision/layout_recognizer.py +++ /dev/null @@ -1,245 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import os -import re -from collections import Counter -from copy import deepcopy - -import cv2 -import numpy as np -from huggingface_hub import snapshot_download - -from api.utils.file_utils import get_project_base_directory -from deepdoc.vision import Recognizer -from deepdoc.vision.operators import nms - - -class LayoutRecognizer(Recognizer): - labels = [ - "_background_", - "Text", - "Title", - "Figure", - "Figure caption", - "Table", - "Table caption", - "Header", - "Footer", - "Reference", - "Equation", - ] - - def __init__(self, domain): - try: - model_dir = os.path.join( - get_project_base_directory(), - "rag/res/deepdoc") - super().__init__(self.labels, domain, model_dir) - except Exception: - model_dir = snapshot_download(repo_id="InfiniFlow/deepdoc", - local_dir=os.path.join(get_project_base_directory(), "rag/res/deepdoc"), - local_dir_use_symlinks=False) - super().__init__(self.labels, domain, model_dir) - - self.garbage_layouts = ["footer", "header", "reference"] - - def __call__(self, image_list, ocr_res, scale_factor=3, - thr=0.2, batch_size=16, drop=True): - def __is_garbage(b): - patt = [r"^•+$", r"(版权归©|免责条款|地址[:：])", r"\.{3,}", "^[0-9]{1,2} / ?[0-9]{1,2}$", - r"^[0-9]{1,2} of [0-9]{1,2}$", "^http://[^ ]{12,}", - "(资料|数据)来源[:：]", "[0-9a-z._-]+@[a-z0-9-]+\\.[a-z]{2,3}", - "\\(cid *: *[0-9]+ *\\)" - ] - return any([re.search(p, b["text"]) for p in patt]) - - layouts = super().__call__(image_list, thr, batch_size) - # save_results(image_list, layouts, self.labels, output_dir='output/', threshold=0.7) - assert len(image_list) == len(ocr_res) - # Tag layout type - boxes = [] - assert len(image_list) == len(layouts) - garbages = {} - page_layout = [] - for pn, lts in enumerate(layouts): - bxs = ocr_res[pn] - lts = [{"type": b["type"], - "score": float(b["score"]), - "x0": b["bbox"][0] / scale_factor, "x1": b["bbox"][2] / scale_factor, - "top": b["bbox"][1] / scale_factor, "bottom": b["bbox"][-1] / scale_factor, - "page_number": pn, - } for b in lts if float(b["score"]) >= 0.4 or b["type"] not in self.garbage_layouts] - lts = self.sort_Y_firstly(lts, np.mean( - [lt["bottom"] - lt["top"] for lt in lts]) / 2) - lts = self.layouts_cleanup(bxs, lts) - page_layout.append(lts) - - # Tag layout type, layouts are ready - def findLayout(ty): - nonlocal bxs, lts, self - lts_ = [lt for lt in lts if lt["type"] == ty] - i = 0 - while i < len(bxs): - if bxs[i].get("layout_type"): - i += 1 - continue - if __is_garbage(bxs[i]): - bxs.pop(i) - continue - - ii = self.find_overlapped_with_threashold(bxs[i], lts_, - thr=0.4) - if ii is None: # belong to nothing - bxs[i]["layout_type"] = "" - i += 1 - continue - lts_[ii]["visited"] = True - keep_feats = [ - lts_[ - ii]["type"] == "footer" and bxs[i]["bottom"] < image_list[pn].size[1] * 0.9 / scale_factor, - lts_[ - ii]["type"] == "header" and bxs[i]["top"] > image_list[pn].size[1] * 0.1 / scale_factor, - ] - if drop and lts_[ - ii]["type"] in self.garbage_layouts and not any(keep_feats): - if lts_[ii]["type"] not in garbages: - garbages[lts_[ii]["type"]] = [] - garbages[lts_[ii]["type"]].append(bxs[i]["text"]) - bxs.pop(i) - continue - - bxs[i]["layoutno"] = f"{ty}-{ii}" - bxs[i]["layout_type"] = lts_[ii]["type"] if lts_[ - ii]["type"] != "equation" else "figure" - i += 1 - - for lt in ["footer", "header", "reference", "figure caption", - "table caption", "title", "table", "text", "figure", "equation"]: - findLayout(lt) - - # add box to figure layouts which has not text box - for i, lt in enumerate( - [lt for lt in lts if lt["type"] in ["figure", "equation"]]): - if lt.get("visited"): - continue - lt = deepcopy(lt) - del lt["type"] - lt["text"] = "" - lt["layout_type"] = "figure" - lt["layoutno"] = f"figure-{i}" - bxs.append(lt) - - boxes.extend(bxs) - - ocr_res = boxes - - garbag_set = set() - for k in garbages.keys(): - garbages[k] = Counter(garbages[k]) - for g, c in garbages[k].items(): - if c > 1: - garbag_set.add(g) - - ocr_res = [b for b in ocr_res if b["text"].strip() not in garbag_set] - return ocr_res, page_layout - - def forward(self, image_list, thr=0.7, batch_size=16): - return super().__call__(image_list, thr, batch_size) - -class LayoutRecognizer4YOLOv10(LayoutRecognizer): - labels = [ - "title", - "Text", - "Reference", - "Figure", - "Figure caption", - "Table", - "Table caption", - "Table caption", - "Equation", - "Figure caption", - ] - - def __init__(self, domain): - domain = "layout" - super().__init__(domain) - self.auto = False - self.scaleFill = False - self.scaleup = True - self.stride = 32 - self.center = True - - def preprocess(self, image_list): - inputs = [] - new_shape = self.input_shape # height, width - for img in image_list: - shape = img.shape[:2]# current shape [height, width] - # Scale ratio (new / old) - r = min(new_shape[0] / shape[0], new_shape[1] / shape[1]) - # Compute padding - new_unpad = int(round(shape[1] * r)), int(round(shape[0] * r)) - dw, dh = new_shape[1] - new_unpad[0], new_shape[0] - new_unpad[1] # wh padding - dw /= 2 # divide padding into 2 sides - dh /= 2 - ww, hh = new_unpad - img = np.array(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB)).astype(np.float32) - img = cv2.resize(img, new_unpad, interpolation=cv2.INTER_LINEAR) - top, bottom = int(round(dh - 0.1)) if self.center else 0, int(round(dh + 0.1)) - left, right = int(round(dw - 0.1)) if self.center else 0, int(round(dw + 0.1)) - img = cv2.copyMakeBorder( - img, top, bottom, left, right, cv2.BORDER_CONSTANT, value=(114, 114, 114) - ) # add border - img /= 255.0 - img = img.transpose(2, 0, 1) - img = img[np.newaxis, :, :, :].astype(np.float32) - inputs.append({self.input_names[0]: img, "scale_factor": [shape[1]/ww, shape[0]/hh, dw, dh]}) - - return inputs - - def postprocess(self, boxes, inputs, thr): - thr = 0.08 - boxes = np.squeeze(boxes) - scores = boxes[:, 4] - boxes = boxes[scores > thr, :] - scores = scores[scores > thr] - if len(boxes) == 0: - return [] - class_ids = boxes[:, -1].astype(int) - boxes = boxes[:, :4] - boxes[:, 0] -= inputs["scale_factor"][2] - boxes[:, 2] -= inputs["scale_factor"][2] - boxes[:, 1] -= inputs["scale_factor"][3] - boxes[:, 3] -= inputs["scale_factor"][3] - input_shape = np.array([inputs["scale_factor"][0], inputs["scale_factor"][1], inputs["scale_factor"][0], - inputs["scale_factor"][1]]) - boxes = np.multiply(boxes, input_shape, dtype=np.float32) - - unique_class_ids = np.unique(class_ids) - indices = [] - for class_id in unique_class_ids: - class_indices = np.where(class_ids == class_id)[0] - class_boxes = boxes[class_indices, :] - class_scores = scores[class_indices] - class_keep_boxes = nms(class_boxes, class_scores, 0.45) - indices.extend(class_indices[class_keep_boxes]) - - return [{ - "type": self.label_list[class_ids[i]].lower(), - "bbox": [float(t) for t in boxes[i].tolist()], - "score": float(scores[i]) - } for i in indices] - diff --git a/deepdoc/vision/ocr.py b/deepdoc/vision/ocr.py deleted file mode 100644 index ddd0834..0000000 --- a/deepdoc/vision/ocr.py +++ /dev/null @@ -1,702 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import logging -import copy -import time -import os - -from huggingface_hub import snapshot_download - -from api.utils.file_utils import get_project_base_directory -from .operators import * # noqa: F403 -from . import operators -import math -import numpy as np -import cv2 -import onnxruntime as ort - -from .postprocess import build_post_process - -loaded_models = {} - -def transform(data, ops=None): - """ transform """ - if ops is None: - ops = [] - for op in ops: - data = op(data) - if data is None: - return None - return data - - -def create_operators(op_param_list, global_config=None): - """ - create operators based on the config - - Args: - params(list): a dict list, used to create some operators - """ - assert isinstance( - op_param_list, list), ('operator config should be a list') - ops = [] - for operator in op_param_list: - assert isinstance(operator, - dict) and len(operator) == 1, "yaml format error" - op_name = list(operator)[0] - param = {} if operator[op_name] is None else operator[op_name] - if global_config is not None: - param.update(global_config) - op = getattr(operators, op_name)(**param) - ops.append(op) - return ops - - -def load_model(model_dir, nm): - model_file_path = os.path.join(model_dir, nm + ".onnx") - global loaded_models - loaded_model = loaded_models.get(model_file_path) - if loaded_model: - logging.info(f"load_model {model_file_path} reuses cached model") - return loaded_model - - if not os.path.exists(model_file_path): - raise ValueError("not find model file path {}".format( - model_file_path)) - - def cuda_is_available(): - try: - import torch - if torch.cuda.is_available(): - return True - except Exception: - return False - return False - - options = ort.SessionOptions() - options.enable_cpu_mem_arena = False - options.execution_mode = ort.ExecutionMode.ORT_SEQUENTIAL - options.intra_op_num_threads = 2 - options.inter_op_num_threads = 2 - - # https://github.com/microsoft/onnxruntime/issues/9509#issuecomment-951546580 - # Shrink GPU memory after execution - run_options = ort.RunOptions() - if cuda_is_available(): - cuda_provider_options = { - "device_id": 0, # Use specific GPU - "gpu_mem_limit": 512 * 1024 * 1024, # Limit gpu memory - "arena_extend_strategy": "kNextPowerOfTwo", # gpu memory allocation strategy - } - sess = ort.InferenceSession( - model_file_path, - options=options, - providers=['CUDAExecutionProvider'], - provider_options=[cuda_provider_options] - ) - run_options.add_run_config_entry("memory.enable_memory_arena_shrinkage", "gpu:0") - logging.info(f"load_model {model_file_path} uses GPU") - else: - sess = ort.InferenceSession( - model_file_path, - options=options, - providers=['CPUExecutionProvider']) - run_options.add_run_config_entry("memory.enable_memory_arena_shrinkage", "cpu") - logging.info(f"load_model {model_file_path} uses CPU") - loaded_model = (sess, run_options) - loaded_models[model_file_path] = loaded_model - return loaded_model - - -class TextRecognizer: - """ - 文本识别器类，用于识别检测到的文本区域中的具体文字内容 - - 该类使用基于CTC(Connectionist Temporal Classification)的文本识别模型， - 能够将图像中的文本区域转换为文字内容 - """ - def __init__(self, model_dir): - """ - 初始化文本识别器 - - 参数: - model_dir: 模型文件所在目录 - """ - self.rec_image_shape = [int(v) for v in "3, 48, 320".split(",")] - self.rec_batch_num = 16 - postprocess_params = { - 'name': 'CTCLabelDecode', - "character_dict_path": os.path.join(model_dir, "ocr.res"), - "use_space_char": True - } - self.postprocess_op = build_post_process(postprocess_params) - self.predictor, self.run_options = load_model(model_dir, 'rec') - self.input_tensor = self.predictor.get_inputs()[0] - - def resize_norm_img(self, img, max_wh_ratio): - """ - 调整图像大小并进行归一化处理，保持宽高比 - - 参数: - img: 输入图像 - max_wh_ratio: 最大宽高比 - - 返回: - 处理后的图像张量 - """ - imgC, imgH, imgW = self.rec_image_shape - - assert imgC == img.shape[2] - imgW = int((imgH * max_wh_ratio)) - w = self.input_tensor.shape[3:][0] - if isinstance(w, str): - pass - elif w is not None and w > 0: - imgW = w - h, w = img.shape[:2] - ratio = w / float(h) - if math.ceil(imgH * ratio) > imgW: - resized_w = imgW - else: - resized_w = int(math.ceil(imgH * ratio)) - - resized_image = cv2.resize(img, (resized_w, imgH)) - resized_image = resized_image.astype('float32') - resized_image = resized_image.transpose((2, 0, 1)) / 255 - resized_image -= 0.5 - resized_image /= 0.5 - padding_im = np.zeros((imgC, imgH, imgW), dtype=np.float32) - padding_im[:, :, 0:resized_w] = resized_image - return padding_im - - def resize_norm_img_vl(self, img, image_shape): - - imgC, imgH, imgW = image_shape - img = img[:, :, ::-1] # bgr2rgb - resized_image = cv2.resize( - img, (imgW, imgH), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) - resized_image = resized_image.astype('float32') - resized_image = resized_image.transpose((2, 0, 1)) / 255 - return resized_image - - def resize_norm_img_srn(self, img, image_shape): - imgC, imgH, imgW = image_shape - - img_black = np.zeros((imgH, imgW)) - im_hei = img.shape[0] - im_wid = img.shape[1] - - if im_wid <= im_hei * 1: - img_new = cv2.resize(img, (imgH * 1, imgH)) - elif im_wid <= im_hei * 2: - img_new = cv2.resize(img, (imgH * 2, imgH)) - elif im_wid <= im_hei * 3: - img_new = cv2.resize(img, (imgH * 3, imgH)) - else: - img_new = cv2.resize(img, (imgW, imgH)) - - img_np = np.asarray(img_new) - img_np = cv2.cvtColor(img_np, cv2.COLOR_BGR2GRAY) - img_black[:, 0:img_np.shape[1]] = img_np - img_black = img_black[:, :, np.newaxis] - - row, col, c = img_black.shape - c = 1 - - return np.reshape(img_black, (c, row, col)).astype(np.float32) - - def srn_other_inputs(self, image_shape, num_heads, max_text_length): - - imgC, imgH, imgW = image_shape - feature_dim = int((imgH / 8) * (imgW / 8)) - - encoder_word_pos = np.array(range(0, feature_dim)).reshape( - (feature_dim, 1)).astype('int64') - gsrm_word_pos = np.array(range(0, max_text_length)).reshape( - (max_text_length, 1)).astype('int64') - - gsrm_attn_bias_data = np.ones((1, max_text_length, max_text_length)) - gsrm_slf_attn_bias1 = np.triu(gsrm_attn_bias_data, 1).reshape( - [-1, 1, max_text_length, max_text_length]) - gsrm_slf_attn_bias1 = np.tile( - gsrm_slf_attn_bias1, - [1, num_heads, 1, 1]).astype('float32') * [-1e9] - - gsrm_slf_attn_bias2 = np.tril(gsrm_attn_bias_data, -1).reshape( - [-1, 1, max_text_length, max_text_length]) - gsrm_slf_attn_bias2 = np.tile( - gsrm_slf_attn_bias2, - [1, num_heads, 1, 1]).astype('float32') * [-1e9] - - encoder_word_pos = encoder_word_pos[np.newaxis, :] - gsrm_word_pos = gsrm_word_pos[np.newaxis, :] - - return [ - encoder_word_pos, gsrm_word_pos, gsrm_slf_attn_bias1, - gsrm_slf_attn_bias2 - ] - - def process_image_srn(self, img, image_shape, num_heads, max_text_length): - norm_img = self.resize_norm_img_srn(img, image_shape) - norm_img = norm_img[np.newaxis, :] - - [encoder_word_pos, gsrm_word_pos, gsrm_slf_attn_bias1, gsrm_slf_attn_bias2] = \ - self.srn_other_inputs(image_shape, num_heads, max_text_length) - - gsrm_slf_attn_bias1 = gsrm_slf_attn_bias1.astype(np.float32) - gsrm_slf_attn_bias2 = gsrm_slf_attn_bias2.astype(np.float32) - encoder_word_pos = encoder_word_pos.astype(np.int64) - gsrm_word_pos = gsrm_word_pos.astype(np.int64) - - return (norm_img, encoder_word_pos, gsrm_word_pos, gsrm_slf_attn_bias1, - gsrm_slf_attn_bias2) - - def resize_norm_img_sar(self, img, image_shape, - width_downsample_ratio=0.25): - imgC, imgH, imgW_min, imgW_max = image_shape - h = img.shape[0] - w = img.shape[1] - valid_ratio = 1.0 - # make sure new_width is an integral multiple of width_divisor. - width_divisor = int(1 / width_downsample_ratio) - # resize - ratio = w / float(h) - resize_w = math.ceil(imgH * ratio) - if resize_w % width_divisor != 0: - resize_w = round(resize_w / width_divisor) * width_divisor - if imgW_min is not None: - resize_w = max(imgW_min, resize_w) - if imgW_max is not None: - valid_ratio = min(1.0, 1.0 * resize_w / imgW_max) - resize_w = min(imgW_max, resize_w) - resized_image = cv2.resize(img, (resize_w, imgH)) - resized_image = resized_image.astype('float32') - # norm - if image_shape[0] == 1: - resized_image = resized_image / 255 - resized_image = resized_image[np.newaxis, :] - else: - resized_image = resized_image.transpose((2, 0, 1)) / 255 - resized_image -= 0.5 - resized_image /= 0.5 - resize_shape = resized_image.shape - padding_im = -1.0 * np.ones((imgC, imgH, imgW_max), dtype=np.float32) - padding_im[:, :, 0:resize_w] = resized_image - pad_shape = padding_im.shape - - return padding_im, resize_shape, pad_shape, valid_ratio - - def resize_norm_img_spin(self, img): - img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) - # return padding_im - img = cv2.resize(img, tuple([100, 32]), cv2.INTER_CUBIC) - img = np.array(img, np.float32) - img = np.expand_dims(img, -1) - img = img.transpose((2, 0, 1)) - mean = [127.5] - std = [127.5] - mean = np.array(mean, dtype=np.float32) - std = np.array(std, dtype=np.float32) - mean = np.float32(mean.reshape(1, -1)) - stdinv = 1 / np.float32(std.reshape(1, -1)) - img -= mean - img *= stdinv - return img - - def resize_norm_img_svtr(self, img, image_shape): - - imgC, imgH, imgW = image_shape - resized_image = cv2.resize( - img, (imgW, imgH), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) - resized_image = resized_image.astype('float32') - resized_image = resized_image.transpose((2, 0, 1)) / 255 - resized_image -= 0.5 - resized_image /= 0.5 - return resized_image - - def resize_norm_img_abinet(self, img, image_shape): - - imgC, imgH, imgW = image_shape - - resized_image = cv2.resize( - img, (imgW, imgH), interpolation=cv2.INTER_LINEAR) - resized_image = resized_image.astype('float32') - resized_image = resized_image / 255. - - mean = np.array([0.485, 0.456, 0.406]) - std = np.array([0.229, 0.224, 0.225]) - resized_image = ( - resized_image - mean[None, None, ...]) / std[None, None, ...] - resized_image = resized_image.transpose((2, 0, 1)) - resized_image = resized_image.astype('float32') - - return resized_image - - def norm_img_can(self, img, image_shape): - - img = cv2.cvtColor( - img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) # CAN only predict gray scale image - - if self.rec_image_shape[0] == 1: - h, w = img.shape - _, imgH, imgW = self.rec_image_shape - if h < imgH or w < imgW: - padding_h = max(imgH - h, 0) - padding_w = max(imgW - w, 0) - img_padded = np.pad(img, ((0, padding_h), (0, padding_w)), - 'constant', - constant_values=(255)) - img = img_padded - - img = np.expand_dims(img, 0) / 255.0 # h,w,c -> c,h,w - img = img.astype('float32') - - return img - - def __call__(self, img_list): - img_num = len(img_list) - # Calculate the aspect ratio of all text bars - width_list = [] - for img in img_list: - width_list.append(img.shape[1] / float(img.shape[0])) - # Sorting can speed up the recognition process - indices = np.argsort(np.array(width_list)) - rec_res = [['', 0.0]] * img_num - batch_num = self.rec_batch_num - st = time.time() - - for beg_img_no in range(0, img_num, batch_num): - end_img_no = min(img_num, beg_img_no + batch_num) - norm_img_batch = [] - imgC, imgH, imgW = self.rec_image_shape[:3] - max_wh_ratio = imgW / imgH - # max_wh_ratio = 0 - for ino in range(beg_img_no, end_img_no): - h, w = img_list[indices[ino]].shape[0:2] - wh_ratio = w * 1.0 / h - max_wh_ratio = max(max_wh_ratio, wh_ratio) - for ino in range(beg_img_no, end_img_no): - norm_img = self.resize_norm_img(img_list[indices[ino]], - max_wh_ratio) - norm_img = norm_img[np.newaxis, :] - norm_img_batch.append(norm_img) - norm_img_batch = np.concatenate(norm_img_batch) - norm_img_batch = norm_img_batch.copy() - - input_dict = {} - input_dict[self.input_tensor.name] = norm_img_batch - for i in range(100000): - try: - outputs = self.predictor.run(None, input_dict, self.run_options) - break - except Exception as e: - if i >= 3: - raise e - time.sleep(5) - preds = outputs[0] - rec_result = self.postprocess_op(preds) - for rno in range(len(rec_result)): - rec_res[indices[beg_img_no + rno]] = rec_result[rno] - - return rec_res, time.time() - st - - -class TextDetector: - """ - 文本检测器类，用于检测图像中的文本区域 - - 该类使用基于DB(Differentiable Binarization)的文本检测模型， - 能够准确定位图像中的文本区域，并返回文本框的坐标信息 - """ - def __init__(self, model_dir): - pre_process_list = [{ - 'DetResizeForTest': { - 'limit_side_len': 960, - 'limit_type': "max", - } - }, { - 'NormalizeImage': { - 'std': [0.229, 0.224, 0.225], - 'mean': [0.485, 0.456, 0.406], - 'scale': '1./255.', - 'order': 'hwc' - } - }, { - 'ToCHWImage': None - }, { - 'KeepKeys': { - 'keep_keys': ['image', 'shape'] - } - }] - postprocess_params = {"name": "DBPostProcess", "thresh": 0.3, "box_thresh": 0.5, "max_candidates": 1000, - "unclip_ratio": 1.5, "use_dilation": False, "score_mode": "fast", "box_type": "quad"} - - self.postprocess_op = build_post_process(postprocess_params) - self.predictor, self.run_options = load_model(model_dir, 'det') - self.input_tensor = self.predictor.get_inputs()[0] - - img_h, img_w = self.input_tensor.shape[2:] - if isinstance(img_h, str) or isinstance(img_w, str): - pass - elif img_h is not None and img_w is not None and img_h > 0 and img_w > 0: - pre_process_list[0] = { - 'DetResizeForTest': { - 'image_shape': [img_h, img_w] - } - } - self.preprocess_op = create_operators(pre_process_list) - - def order_points_clockwise(self, pts): - rect = np.zeros((4, 2), dtype="float32") - s = pts.sum(axis=1) - rect[0] = pts[np.argmin(s)] - rect[2] = pts[np.argmax(s)] - tmp = np.delete(pts, (np.argmin(s), np.argmax(s)), axis=0) - diff = np.diff(np.array(tmp), axis=1) - rect[1] = tmp[np.argmin(diff)] - rect[3] = tmp[np.argmax(diff)] - return rect - - def clip_det_res(self, points, img_height, img_width): - for pno in range(points.shape[0]): - points[pno, 0] = int(min(max(points[pno, 0], 0), img_width - 1)) - points[pno, 1] = int(min(max(points[pno, 1], 0), img_height - 1)) - return points - - def filter_tag_det_res(self, dt_boxes, image_shape): - img_height, img_width = image_shape[0:2] - dt_boxes_new = [] - for box in dt_boxes: - if isinstance(box, list): - box = np.array(box) - box = self.order_points_clockwise(box) - box = self.clip_det_res(box, img_height, img_width) - rect_width = int(np.linalg.norm(box[0] - box[1])) - rect_height = int(np.linalg.norm(box[0] - box[3])) - if rect_width <= 3 or rect_height <= 3: - continue - dt_boxes_new.append(box) - dt_boxes = np.array(dt_boxes_new) - return dt_boxes - - def filter_tag_det_res_only_clip(self, dt_boxes, image_shape): - img_height, img_width = image_shape[0:2] - dt_boxes_new = [] - for box in dt_boxes: - if isinstance(box, list): - box = np.array(box) - box = self.clip_det_res(box, img_height, img_width) - dt_boxes_new.append(box) - dt_boxes = np.array(dt_boxes_new) - return dt_boxes - - def __call__(self, img): - ori_im = img.copy() - data = {'image': img} - - st = time.time() - data = transform(data, self.preprocess_op) - img, shape_list = data - if img is None: - return None, 0 - img = np.expand_dims(img, axis=0) - shape_list = np.expand_dims(shape_list, axis=0) - img = img.copy() - input_dict = {} - input_dict[self.input_tensor.name] = img - for i in range(100000): - try: - outputs = self.predictor.run(None, input_dict, self.run_options) - break - except Exception as e: - if i >= 3: - raise e - time.sleep(5) - - post_result = self.postprocess_op({"maps": outputs[0]}, shape_list) - dt_boxes = post_result[0]['points'] - dt_boxes = self.filter_tag_det_res(dt_boxes, ori_im.shape) - - return dt_boxes, time.time() - st - - -class OCR: - def __init__(self, model_dir=None): - """ - If you have trouble downloading HuggingFace models, -_^ this might help!! - - For Linux: - export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com - - For Windows: - Good luck - ^_- - - """ - if not model_dir: - try: - model_dir = os.path.join( - get_project_base_directory(), - "rag/res/deepdoc") - self.text_detector = TextDetector(model_dir) - self.text_recognizer = TextRecognizer(model_dir) - except Exception: - model_dir = snapshot_download(repo_id="InfiniFlow/deepdoc", - local_dir=os.path.join(get_project_base_directory(), "rag/res/deepdoc"), - local_dir_use_symlinks=False) - self.text_detector = TextDetector(model_dir) - self.text_recognizer = TextRecognizer(model_dir) - - self.drop_score = 0.5 - self.crop_image_res_index = 0 - - def get_rotate_crop_image(self, img, points): - ''' - img_height, img_width = img.shape[0:2] - left = int(np.min(points[:, 0])) - right = int(np.max(points[:, 0])) - top = int(np.min(points[:, 1])) - bottom = int(np.max(points[:, 1])) - img_crop = img[top:bottom, left:right, :].copy() - points[:, 0] = points[:, 0] - left - points[:, 1] = points[:, 1] - top - ''' - assert len(points) == 4, "shape of points must be 4*2" - img_crop_width = int( - max( - np.linalg.norm(points[0] - points[1]), - np.linalg.norm(points[2] - points[3]))) - img_crop_height = int( - max( - np.linalg.norm(points[0] - points[3]), - np.linalg.norm(points[1] - points[2]))) - pts_std = np.float32([[0, 0], [img_crop_width, 0], - [img_crop_width, img_crop_height], - [0, img_crop_height]]) - M = cv2.getPerspectiveTransform(points, pts_std) - dst_img = cv2.warpPerspective( - img, - M, (img_crop_width, img_crop_height), - borderMode=cv2.BORDER_REPLICATE, - flags=cv2.INTER_CUBIC) - dst_img_height, dst_img_width = dst_img.shape[0:2] - if dst_img_height * 1.0 / dst_img_width >= 1.5: - dst_img = np.rot90(dst_img) - return dst_img - - def sorted_boxes(self, dt_boxes): - """ - Sort text boxes in order from top to bottom, left to right - args: - dt_boxes(array):detected text boxes with shape [4, 2] - return: - sorted boxes(array) with shape [4, 2] - """ - num_boxes = dt_boxes.shape[0] - sorted_boxes = sorted(dt_boxes, key=lambda x: (x[0][1], x[0][0])) - _boxes = list(sorted_boxes) - - for i in range(num_boxes - 1): - for j in range(i, -1, -1): - if abs(_boxes[j + 1][0][1] - _boxes[j][0][1]) < 10 and \ - (_boxes[j + 1][0][0] < _boxes[j][0][0]): - tmp = _boxes[j] - _boxes[j] = _boxes[j + 1] - _boxes[j + 1] = tmp - else: - break - return _boxes - - def detect(self, img): - time_dict = {'det': 0, 'rec': 0, 'cls': 0, 'all': 0} - - if img is None: - return None, None, time_dict - - start = time.time() - dt_boxes, elapse = self.text_detector(img) - time_dict['det'] = elapse - - if dt_boxes is None: - end = time.time() - time_dict['all'] = end - start - return None, None, time_dict - - return zip(self.sorted_boxes(dt_boxes), [ - ("", 0) for _ in range(len(dt_boxes))]) - - def recognize(self, ori_im, box): - img_crop = self.get_rotate_crop_image(ori_im, box) - - rec_res, elapse = self.text_recognizer([img_crop]) - text, score = rec_res[0] - if score < self.drop_score: - return "" - return text - - def recognize_batch(self, img_list): - rec_res, elapse = self.text_recognizer(img_list) - texts = [] - for i in range(len(rec_res)): - text, score = rec_res[i] - if score < self.drop_score: - text = "" - texts.append(text) - return texts - - def __call__(self, img, cls=True): - time_dict = {'det': 0, 'rec': 0, 'cls': 0, 'all': 0} - - if img is None: - return None, None, time_dict - - start = time.time() - ori_im = img.copy() - dt_boxes, elapse = self.text_detector(img) - time_dict['det'] = elapse - - if dt_boxes is None: - end = time.time() - time_dict['all'] = end - start - return None, None, time_dict - - img_crop_list = [] - - dt_boxes = self.sorted_boxes(dt_boxes) - - for bno in range(len(dt_boxes)): - tmp_box = copy.deepcopy(dt_boxes[bno]) - img_crop = self.get_rotate_crop_image(ori_im, tmp_box) - img_crop_list.append(img_crop) - - rec_res, elapse = self.text_recognizer(img_crop_list) - - time_dict['rec'] = elapse - - filter_boxes, filter_rec_res = [], [] - for box, rec_result in zip(dt_boxes, rec_res): - text, score = rec_result - if score >= self.drop_score: - filter_boxes.append(box) - filter_rec_res.append(rec_result) - end = time.time() - time_dict['all'] = end - start - - # for bno in range(len(img_crop_list)): - # print(f"{bno}, {rec_res[bno]}") - - return list(zip([a.tolist() for a in filter_boxes], filter_rec_res)) diff --git a/deepdoc/vision/operators.py b/deepdoc/vision/operators.py deleted file mode 100644 index 4bee446..0000000 --- a/deepdoc/vision/operators.py +++ /dev/null @@ -1,725 +0,0 @@ -# -# Copyright 2024 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import logging -import sys -import six -import cv2 -import numpy as np -import math -from PIL import Image - - -class DecodeImage: - """ decode image """ - - def __init__(self, - img_mode='RGB', - channel_first=False, - ignore_orientation=False, - **kwargs): - self.img_mode = img_mode - self.channel_first = channel_first - self.ignore_orientation = ignore_orientation - - def __call__(self, data): - img = data['image'] - if six.PY2: - assert isinstance(img, str) and len( - img) > 0, "invalid input 'img' in DecodeImage" - else: - assert isinstance(img, bytes) and len( - img) > 0, "invalid input 'img' in DecodeImage" - img = np.frombuffer(img, dtype='uint8') - if self.ignore_orientation: - img = cv2.imdecode(img, cv2.IMREAD_IGNORE_ORIENTATION | - cv2.IMREAD_COLOR) - else: - img = cv2.imdecode(img, 1) - if img is None: - return None - if self.img_mode == 'GRAY': - img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_GRAY2BGR) - elif self.img_mode == 'RGB': - assert img.shape[2] == 3, 'invalid shape of image[%s]' % ( - img.shape) - img = img[:, :, ::-1] - - if self.channel_first: - img = img.transpose((2, 0, 1)) - - data['image'] = img - return data - - -class StandardizeImag: - """normalize image - Args: - mean (list): im - mean - std (list): im / std - is_scale (bool): whether need im / 255 - norm_type (str): type in ['mean_std', 'none'] - """ - - def __init__(self, mean, std, is_scale=True, norm_type='mean_std'): - self.mean = mean - self.std = std - self.is_scale = is_scale - self.norm_type = norm_type - - def __call__(self, im, im_info): - """ - Args: - im (np.ndarray): image (np.ndarray) - im_info (dict): info of image - Returns: - im (np.ndarray): processed image (np.ndarray) - im_info (dict): info of processed image - """ - im = im.astype(np.float32, copy=False) - if self.is_scale: - scale = 1.0 / 255.0 - im *= scale - - if self.norm_type == 'mean_std': - mean = np.array(self.mean)[np.newaxis, np.newaxis, :] - std = np.array(self.std)[np.newaxis, np.newaxis, :] - im -= mean - im /= std - return im, im_info - - -class NormalizeImage: - """ normalize image such as subtract mean, divide std - """ - - def __init__(self, scale=None, mean=None, std=None, order='chw', **kwargs): - if isinstance(scale, str): - scale = eval(scale) - self.scale = np.float32(scale if scale is not None else 1.0 / 255.0) - mean = mean if mean is not None else [0.485, 0.456, 0.406] - std = std if std is not None else [0.229, 0.224, 0.225] - - shape = (3, 1, 1) if order == 'chw' else (1, 1, 3) - self.mean = np.array(mean).reshape(shape).astype('float32') - self.std = np.array(std).reshape(shape).astype('float32') - - def __call__(self, data): - img = data['image'] - from PIL import Image - if isinstance(img, Image.Image): - img = np.array(img) - assert isinstance(img, - np.ndarray), "invalid input 'img' in NormalizeImage" - data['image'] = ( - img.astype('float32') * self.scale - self.mean) / self.std - return data - - -class ToCHWImage: - """ convert hwc image to chw image - """ - - def __init__(self, **kwargs): - pass - - def __call__(self, data): - img = data['image'] - from PIL import Image - if isinstance(img, Image.Image): - img = np.array(img) - data['image'] = img.transpose((2, 0, 1)) - return data - - -class KeepKeys: - def __init__(self, keep_keys, **kwargs): - self.keep_keys = keep_keys - - def __call__(self, data): - data_list = [] - for key in self.keep_keys: - data_list.append(data[key]) - return data_list - - -class Pad: - def __init__(self, size=None, size_div=32, **kwargs): - if size is not None and not isinstance(size, (int, list, tuple)): - raise TypeError("Type of target_size is invalid. Now is {}".format( - type(size))) - if isinstance(size, int): - size = [size, size] - self.size = size - self.size_div = size_div - - def __call__(self, data): - - img = data['image'] - img_h, img_w = img.shape[0], img.shape[1] - if self.size: - resize_h2, resize_w2 = self.size - assert ( - img_h < resize_h2 and img_w < resize_w2 - ), '(h, w) of target size should be greater than (img_h, img_w)' - else: - resize_h2 = max( - int(math.ceil(img.shape[0] / self.size_div) * self.size_div), - self.size_div) - resize_w2 = max( - int(math.ceil(img.shape[1] / self.size_div) * self.size_div), - self.size_div) - img = cv2.copyMakeBorder( - img, - 0, - resize_h2 - img_h, - 0, - resize_w2 - img_w, - cv2.BORDER_CONSTANT, - value=0) - data['image'] = img - return data - - -class LinearResize: - """resize image by target_size and max_size - Args: - target_size (int): the target size of image - keep_ratio (bool): whether keep_ratio or not, default true - interp (int): method of resize - """ - - def __init__(self, target_size, keep_ratio=True, interp=cv2.INTER_LINEAR): - if isinstance(target_size, int): - target_size = [target_size, target_size] - self.target_size = target_size - self.keep_ratio = keep_ratio - self.interp = interp - - def __call__(self, im, im_info): - """ - Args: - im (np.ndarray): image (np.ndarray) - im_info (dict): info of image - Returns: - im (np.ndarray): processed image (np.ndarray) - im_info (dict): info of processed image - """ - assert len(self.target_size) == 2 - assert self.target_size[0] > 0 and self.target_size[1] > 0 - _im_channel = im.shape[2] - im_scale_y, im_scale_x = self.generate_scale(im) - im = cv2.resize( - im, - None, - None, - fx=im_scale_x, - fy=im_scale_y, - interpolation=self.interp) - im_info['im_shape'] = np.array(im.shape[:2]).astype('float32') - im_info['scale_factor'] = np.array( - [im_scale_y, im_scale_x]).astype('float32') - return im, im_info - - def generate_scale(self, im): - """ - Args: - im (np.ndarray): image (np.ndarray) - Returns: - im_scale_x: the resize ratio of X - im_scale_y: the resize ratio of Y - """ - origin_shape = im.shape[:2] - _im_c = im.shape[2] - if self.keep_ratio: - im_size_min = np.min(origin_shape) - im_size_max = np.max(origin_shape) - target_size_min = np.min(self.target_size) - target_size_max = np.max(self.target_size) - im_scale = float(target_size_min) / float(im_size_min) - if np.round(im_scale * im_size_max) > target_size_max: - im_scale = float(target_size_max) / float(im_size_max) - im_scale_x = im_scale - im_scale_y = im_scale - else: - resize_h, resize_w = self.target_size - im_scale_y = resize_h / float(origin_shape[0]) - im_scale_x = resize_w / float(origin_shape[1]) - return im_scale_y, im_scale_x - - -class Resize: - def __init__(self, size=(640, 640), **kwargs): - self.size = size - - def resize_image(self, img): - resize_h, resize_w = self.size - ori_h, ori_w = img.shape[:2] # (h, w, c) - ratio_h = float(resize_h) / ori_h - ratio_w = float(resize_w) / ori_w - img = cv2.resize(img, (int(resize_w), int(resize_h))) - return img, [ratio_h, ratio_w] - - def __call__(self, data): - img = data['image'] - if 'polys' in data: - text_polys = data['polys'] - - img_resize, [ratio_h, ratio_w] = self.resize_image(img) - if 'polys' in data: - new_boxes = [] - for box in text_polys: - new_box = [] - for cord in box: - new_box.append([cord[0] * ratio_w, cord[1] * ratio_h]) - new_boxes.append(new_box) - data['polys'] = np.array(new_boxes, dtype=np.float32) - data['image'] = img_resize - return data - - -class DetResizeForTest: - def __init__(self, **kwargs): - super(DetResizeForTest, self).__init__() - self.resize_type = 0 - self.keep_ratio = False - if 'image_shape' in kwargs: - self.image_shape = kwargs['image_shape'] - self.resize_type = 1 - if 'keep_ratio' in kwargs: - self.keep_ratio = kwargs['keep_ratio'] - elif 'limit_side_len' in kwargs: - self.limit_side_len = kwargs['limit_side_len'] - self.limit_type = kwargs.get('limit_type', 'min') - elif 'resize_long' in kwargs: - self.resize_type = 2 - self.resize_long = kwargs.get('resize_long', 960) - else: - self.limit_side_len = 736 - self.limit_type = 'min' - - def __call__(self, data): - img = data['image'] - src_h, src_w, _ = img.shape - if sum([src_h, src_w]) < 64: - img = self.image_padding(img) - - if self.resize_type == 0: - # img, shape = self.resize_image_type0(img) - img, [ratio_h, ratio_w] = self.resize_image_type0(img) - elif self.resize_type == 2: - img, [ratio_h, ratio_w] = self.resize_image_type2(img) - else: - # img, shape = self.resize_image_type1(img) - img, [ratio_h, ratio_w] = self.resize_image_type1(img) - data['image'] = img - data['shape'] = np.array([src_h, src_w, ratio_h, ratio_w]) - return data - - def image_padding(self, im, value=0): - h, w, c = im.shape - im_pad = np.zeros((max(32, h), max(32, w), c), np.uint8) + value - im_pad[:h, :w, :] = im - return im_pad - - def resize_image_type1(self, img): - resize_h, resize_w = self.image_shape - ori_h, ori_w = img.shape[:2] # (h, w, c) - if self.keep_ratio is True: - resize_w = ori_w * resize_h / ori_h - N = math.ceil(resize_w / 32) - resize_w = N * 32 - ratio_h = float(resize_h) / ori_h - ratio_w = float(resize_w) / ori_w - img = cv2.resize(img, (int(resize_w), int(resize_h))) - # return img, np.array([ori_h, ori_w]) - return img, [ratio_h, ratio_w] - - def resize_image_type0(self, img): - """ - resize image to a size multiple of 32 which is required by the network - args: - img(array): array with shape [h, w, c] - return(tuple): - img, (ratio_h, ratio_w) - """ - limit_side_len = self.limit_side_len - h, w, c = img.shape - - # limit the max side - if self.limit_type == 'max': - if max(h, w) > limit_side_len: - if h > w: - ratio = float(limit_side_len) / h - else: - ratio = float(limit_side_len) / w - else: - ratio = 1. - elif self.limit_type == 'min': - if min(h, w) < limit_side_len: - if h < w: - ratio = float(limit_side_len) / h - else: - ratio = float(limit_side_len) / w - else: - ratio = 1. - elif self.limit_type == 'resize_long': - ratio = float(limit_side_len) / max(h, w) - else: - raise Exception('not support limit type, image ') - resize_h = int(h * ratio) - resize_w = int(w * ratio) - - resize_h = max(int(round(resize_h / 32) * 32), 32) - resize_w = max(int(round(resize_w / 32) * 32), 32) - - try: - if int(resize_w) <= 0 or int(resize_h) <= 0: - return None, (None, None) - img = cv2.resize(img, (int(resize_w), int(resize_h))) - except BaseException: - logging.exception("{} {} {}".format(img.shape, resize_w, resize_h)) - sys.exit(0) - ratio_h = resize_h / float(h) - ratio_w = resize_w / float(w) - return img, [ratio_h, ratio_w] - - def resize_image_type2(self, img): - h, w, _ = img.shape - - resize_w = w - resize_h = h - - if resize_h > resize_w: - ratio = float(self.resize_long) / resize_h - else: - ratio = float(self.resize_long) / resize_w - - resize_h = int(resize_h * ratio) - resize_w = int(resize_w * ratio) - - max_stride = 128 - resize_h = (resize_h + max_stride - 1) // max_stride * max_stride - resize_w = (resize_w + max_stride - 1) // max_stride * max_stride - img = cv2.resize(img, (int(resize_w), int(resize_h))) - ratio_h = resize_h / float(h) - ratio_w = resize_w / float(w) - - return img, [ratio_h, ratio_w] - - -class E2EResizeForTest: - def __init__(self, **kwargs): - super(E2EResizeForTest, self).__init__() - self.max_side_len = kwargs['max_side_len'] - self.valid_set = kwargs['valid_set'] - - def __call__(self, data): - img = data['image'] - src_h, src_w, _ = img.shape - if self.valid_set == 'totaltext': - im_resized, [ratio_h, ratio_w] = self.resize_image_for_totaltext( - img, max_side_len=self.max_side_len) - else: - im_resized, (ratio_h, ratio_w) = self.resize_image( - img, max_side_len=self.max_side_len) - data['image'] = im_resized - data['shape'] = np.array([src_h, src_w, ratio_h, ratio_w]) - return data - - def resize_image_for_totaltext(self, im, max_side_len=512): - h, w, _ = im.shape - resize_w = w - resize_h = h - ratio = 1.25 - if h * ratio > max_side_len: - ratio = float(max_side_len) / resize_h - resize_h = int(resize_h * ratio) - resize_w = int(resize_w * ratio) - - max_stride = 128 - resize_h = (resize_h + max_stride - 1) // max_stride * max_stride - resize_w = (resize_w + max_stride - 1) // max_stride * max_stride - im = cv2.resize(im, (int(resize_w), int(resize_h))) - ratio_h = resize_h / float(h) - ratio_w = resize_w / float(w) - return im, (ratio_h, ratio_w) - - def resize_image(self, im, max_side_len=512): - """ - resize image to a size multiple of max_stride which is required by the network - :param im: the resized image - :param max_side_len: limit of max image size to avoid out of memory in gpu - :return: the resized image and the resize ratio - """ - h, w, _ = im.shape - - resize_w = w - resize_h = h - - # Fix the longer side - if resize_h > resize_w: - ratio = float(max_side_len) / resize_h - else: - ratio = float(max_side_len) / resize_w - - resize_h = int(resize_h * ratio) - resize_w = int(resize_w * ratio) - - max_stride = 128 - resize_h = (resize_h + max_stride - 1) // max_stride * max_stride - resize_w = (resize_w + max_stride - 1) // max_stride * max_stride - im = cv2.resize(im, (int(resize_w), int(resize_h))) - ratio_h = resize_h / float(h) - ratio_w = resize_w / float(w) - - return im, (ratio_h, ratio_w) - - -class KieResize: - def __init__(self, **kwargs): - super(KieResize, self).__init__() - self.max_side, self.min_side = kwargs['img_scale'][0], kwargs[ - 'img_scale'][1] - - def __call__(self, data): - img = data['image'] - points = data['points'] - src_h, src_w, _ = img.shape - im_resized, scale_factor, [ratio_h, ratio_w - ], [new_h, new_w] = self.resize_image(img) - resize_points = self.resize_boxes(img, points, scale_factor) - data['ori_image'] = img - data['ori_boxes'] = points - data['points'] = resize_points - data['image'] = im_resized - data['shape'] = np.array([new_h, new_w]) - return data - - def resize_image(self, img): - norm_img = np.zeros([1024, 1024, 3], dtype='float32') - scale = [512, 1024] - h, w = img.shape[:2] - max_long_edge = max(scale) - max_short_edge = min(scale) - scale_factor = min(max_long_edge / max(h, w), - max_short_edge / min(h, w)) - resize_w, resize_h = int(w * float(scale_factor) + 0.5), int(h * float( - scale_factor) + 0.5) - max_stride = 32 - resize_h = (resize_h + max_stride - 1) // max_stride * max_stride - resize_w = (resize_w + max_stride - 1) // max_stride * max_stride - im = cv2.resize(img, (resize_w, resize_h)) - new_h, new_w = im.shape[:2] - w_scale = new_w / w - h_scale = new_h / h - scale_factor = np.array( - [w_scale, h_scale, w_scale, h_scale], dtype=np.float32) - norm_img[:new_h, :new_w, :] = im - return norm_img, scale_factor, [h_scale, w_scale], [new_h, new_w] - - def resize_boxes(self, im, points, scale_factor): - points = points * scale_factor - img_shape = im.shape[:2] - points[:, 0::2] = np.clip(points[:, 0::2], 0, img_shape[1]) - points[:, 1::2] = np.clip(points[:, 1::2], 0, img_shape[0]) - return points - - -class SRResize: - def __init__(self, - imgH=32, - imgW=128, - down_sample_scale=4, - keep_ratio=False, - min_ratio=1, - mask=False, - infer_mode=False, - **kwargs): - self.imgH = imgH - self.imgW = imgW - self.keep_ratio = keep_ratio - self.min_ratio = min_ratio - self.down_sample_scale = down_sample_scale - self.mask = mask - self.infer_mode = infer_mode - - def __call__(self, data): - imgH = self.imgH - imgW = self.imgW - images_lr = data["image_lr"] - transform2 = ResizeNormalize( - (imgW // self.down_sample_scale, imgH // self.down_sample_scale)) - images_lr = transform2(images_lr) - data["img_lr"] = images_lr - if self.infer_mode: - return data - - images_HR = data["image_hr"] - _label_strs = data["label"] - transform = ResizeNormalize((imgW, imgH)) - images_HR = transform(images_HR) - data["img_hr"] = images_HR - return data - - -class ResizeNormalize: - def __init__(self, size, interpolation=Image.BICUBIC): - self.size = size - self.interpolation = interpolation - - def __call__(self, img): - img = img.resize(self.size, self.interpolation) - img_numpy = np.array(img).astype("float32") - img_numpy = img_numpy.transpose((2, 0, 1)) / 255 - return img_numpy - - -class GrayImageChannelFormat: - """ - format gray scale image's channel: (3,h,w) -> (1,h,w) - Args: - inverse: inverse gray image - """ - - def __init__(self, inverse=False, **kwargs): - self.inverse = inverse - - def __call__(self, data): - img = data['image'] - img_single_channel = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY) - img_expanded = np.expand_dims(img_single_channel, 0) - - if self.inverse: - data['image'] = np.abs(img_expanded - 1) - else: - data['image'] = img_expanded - - data['src_image'] = img - return data - - -class Permute: - """permute image - Args: - to_bgr (bool): whether convert RGB to BGR - channel_first (bool): whether convert HWC to CHW - """ - - def __init__(self, ): - super(Permute, self).__init__() - - def __call__(self, im, im_info): - """ - Args: - im (np.ndarray): image (np.ndarray) - im_info (dict): info of image - Returns: - im (np.ndarray): processed image (np.ndarray) - im_info (dict): info of processed image - """ - im = im.transpose((2, 0, 1)).copy() - return im, im_info - - -class PadStride: - """ padding image for model with FPN, instead PadBatch(pad_to_stride) in original config - Args: - stride (bool): model with FPN need image shape % stride == 0 - """ - - def __init__(self, stride=0): - self.coarsest_stride = stride - - def __call__(self, im, im_info): - """ - Args: - im (np.ndarray): image (np.ndarray) - im_info (dict): info of image - Returns: - im (np.ndarray): processed image (np.ndarray) - im_info (dict): info of processed image - """ - coarsest_stride = self.coarsest_stride - if coarsest_stride <= 0: - return im, im_info - im_c, im_h, im_w = im.shape - pad_h = int(np.ceil(float(im_h) / coarsest_stride) * coarsest_stride) - pad_w = int(np.ceil(float(im_w) / coarsest_stride) * coarsest_stride) - padding_im = np.zeros((im_c, pad_h, pad_w), dtype=np.float32) - padding_im[:, :im_h, :im_w] = im - return padding_im, im_info - - -def decode_image(im_file, im_info): - """read rgb image - Args: - im_file (str|np.ndarray): input can be image path or np.ndarray - im_info (dict): info of image - Returns: - im (np.ndarray): processed image (np.ndarray) - im_info (dict): info of processed image - """ - if isinstance(im_file, str): - with open(im_file, 'rb') as f: - im_read = f.read() - data = np.frombuffer(im_read, dtype='uint8') - im = cv2.imdecode(data, 1) # BGR mode, but need RGB mode - im = cv2.cvtColor(im, cv2.COLOR_BGR2RGB) - else: - im = im_file - im_info['im_shape'] = np.array(im.shape[:2], dtype=np.float32) - im_info['scale_factor'] = np.array([1., 1.], dtype=np.float32) - return im, im_info - - -def preprocess(im, preprocess_ops): - # process image by preprocess_ops - im_info = { - 'scale_factor': np.array( - [1., 1.], dtype=np.float32), - 'im_shape': None, - } - im, im_info = decode_image(im, im_info) - for operator in preprocess_ops: - im, im_info = operator(im, im_info) - return im, im_info - - -def nms(bboxes, scores, iou_thresh): - import numpy as np - x1 = bboxes[:, 0] - y1 = bboxes[:, 1] - x2 = bboxes[:, 2] - y2 = bboxes[:, 3] - areas = (y2 - y1) * (x2 - x1) - - indices = [] - index = scores.argsort()[::-1] - while index.size > 0: - i = index[0] - indices.append(i) - x11 = np.maximum(x1[i], x1[index[1:]]) - y11 = np.maximum(y1[i], y1[index[1:]]) - x22 = np.minimum(x2[i], x2[index[1:]]) - y22 = np.minimum(y2[i], y2[index[1:]]) - w = np.maximum(0, x22 - x11 + 1) - h = np.maximum(0, y22 - y11 + 1) - overlaps = w * h - ious = overlaps / (areas[i] + areas[index[1:]] - overlaps) - idx = np.where(ious <= iou_thresh)[0] - index = index[idx + 1] - return indices diff --git a/deepdoc/vision/postprocess.py b/deepdoc/vision/postprocess.py deleted file mode 100644 index a614643..0000000 --- a/deepdoc/vision/postprocess.py +++ /dev/null @@ -1,370 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import copy -import re -import numpy as np -import cv2 -from shapely.geometry import Polygon -import pyclipper - - -def build_post_process(config, global_config=None): - support_dict = {'DBPostProcess': DBPostProcess, 'CTCLabelDecode': CTCLabelDecode} - - config = copy.deepcopy(config) - module_name = config.pop('name') - if module_name == "None": - return - if global_config is not None: - config.update(global_config) - module_class = support_dict.get(module_name) - if module_class is None: - raise ValueError( - 'post process only support {}'.format(list(support_dict))) - return module_class(**config) - - -class DBPostProcess: - """ - The post process for Differentiable Binarization (DB). - """ - - def __init__(self, - thresh=0.3, - box_thresh=0.7, - max_candidates=1000, - unclip_ratio=2.0, - use_dilation=False, - score_mode="fast", - box_type='quad', - **kwargs): - self.thresh = thresh - self.box_thresh = box_thresh - self.max_candidates = max_candidates - self.unclip_ratio = unclip_ratio - self.min_size = 3 - self.score_mode = score_mode - self.box_type = box_type - assert score_mode in [ - "slow", "fast" - ], "Score mode must be in [slow, fast] but got: {}".format(score_mode) - - self.dilation_kernel = None if not use_dilation else np.array( - [[1, 1], [1, 1]]) - - def polygons_from_bitmap(self, pred, _bitmap, dest_width, dest_height): - ''' - _bitmap: single map with shape (1, H, W), - whose values are binarized as {0, 1} - ''' - - bitmap = _bitmap - height, width = bitmap.shape - - boxes = [] - scores = [] - - contours, _ = cv2.findContours((bitmap * 255).astype(np.uint8), - cv2.RETR_LIST, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) - - for contour in contours[:self.max_candidates]: - epsilon = 0.002 * cv2.arcLength(contour, True) - approx = cv2.approxPolyDP(contour, epsilon, True) - points = approx.reshape((-1, 2)) - if points.shape[0] < 4: - continue - - score = self.box_score_fast(pred, points.reshape(-1, 2)) - if self.box_thresh > score: - continue - - if points.shape[0] > 2: - box = self.unclip(points, self.unclip_ratio) - if len(box) > 1: - continue - else: - continue - box = box.reshape(-1, 2) - - _, sside = self.get_mini_boxes(box.reshape((-1, 1, 2))) - if sside < self.min_size + 2: - continue - - box = np.array(box) - box[:, 0] = np.clip( - np.round(box[:, 0] / width * dest_width), 0, dest_width) - box[:, 1] = np.clip( - np.round(box[:, 1] / height * dest_height), 0, dest_height) - boxes.append(box.tolist()) - scores.append(score) - return boxes, scores - - def boxes_from_bitmap(self, pred, _bitmap, dest_width, dest_height): - ''' - _bitmap: single map with shape (1, H, W), - whose values are binarized as {0, 1} - ''' - - bitmap = _bitmap - height, width = bitmap.shape - - outs = cv2.findContours((bitmap * 255).astype(np.uint8), cv2.RETR_LIST, - cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE) - if len(outs) == 3: - _img, contours, _ = outs[0], outs[1], outs[2] - elif len(outs) == 2: - contours, _ = outs[0], outs[1] - - num_contours = min(len(contours), self.max_candidates) - - boxes = [] - scores = [] - for index in range(num_contours): - contour = contours[index] - points, sside = self.get_mini_boxes(contour) - if sside < self.min_size: - continue - points = np.array(points) - if self.score_mode == "fast": - score = self.box_score_fast(pred, points.reshape(-1, 2)) - else: - score = self.box_score_slow(pred, contour) - if self.box_thresh > score: - continue - - box = self.unclip(points, self.unclip_ratio).reshape(-1, 1, 2) - box, sside = self.get_mini_boxes(box) - if sside < self.min_size + 2: - continue - box = np.array(box) - - box[:, 0] = np.clip( - np.round(box[:, 0] / width * dest_width), 0, dest_width) - box[:, 1] = np.clip( - np.round(box[:, 1] / height * dest_height), 0, dest_height) - boxes.append(box.astype("int32")) - scores.append(score) - return np.array(boxes, dtype="int32"), scores - - def unclip(self, box, unclip_ratio): - poly = Polygon(box) - distance = poly.area * unclip_ratio / poly.length - offset = pyclipper.PyclipperOffset() - offset.AddPath(box, pyclipper.JT_ROUND, pyclipper.ET_CLOSEDPOLYGON) - expanded = np.array(offset.Execute(distance)) - return expanded - - def get_mini_boxes(self, contour): - bounding_box = cv2.minAreaRect(contour) - points = sorted(list(cv2.boxPoints(bounding_box)), key=lambda x: x[0]) - - index_1, index_2, index_3, index_4 = 0, 1, 2, 3 - if points[1][1] > points[0][1]: - index_1 = 0 - index_4 = 1 - else: - index_1 = 1 - index_4 = 0 - if points[3][1] > points[2][1]: - index_2 = 2 - index_3 = 3 - else: - index_2 = 3 - index_3 = 2 - - box = [ - points[index_1], points[index_2], points[index_3], points[index_4] - ] - return box, min(bounding_box[1]) - - def box_score_fast(self, bitmap, _box): - ''' - box_score_fast: use bbox mean score as the mean score - ''' - h, w = bitmap.shape[:2] - box = _box.copy() - xmin = np.clip(np.floor(box[:, 0].min()).astype("int32"), 0, w - 1) - xmax = np.clip(np.ceil(box[:, 0].max()).astype("int32"), 0, w - 1) - ymin = np.clip(np.floor(box[:, 1].min()).astype("int32"), 0, h - 1) - ymax = np.clip(np.ceil(box[:, 1].max()).astype("int32"), 0, h - 1) - - mask = np.zeros((ymax - ymin + 1, xmax - xmin + 1), dtype=np.uint8) - box[:, 0] = box[:, 0] - xmin - box[:, 1] = box[:, 1] - ymin - cv2.fillPoly(mask, box.reshape(1, -1, 2).astype("int32"), 1) - return cv2.mean(bitmap[ymin:ymax + 1, xmin:xmax + 1], mask)[0] - - def box_score_slow(self, bitmap, contour): - ''' - box_score_slow: use polyon mean score as the mean score - ''' - h, w = bitmap.shape[:2] - contour = contour.copy() - contour = np.reshape(contour, (-1, 2)) - - xmin = np.clip(np.min(contour[:, 0]), 0, w - 1) - xmax = np.clip(np.max(contour[:, 0]), 0, w - 1) - ymin = np.clip(np.min(contour[:, 1]), 0, h - 1) - ymax = np.clip(np.max(contour[:, 1]), 0, h - 1) - - mask = np.zeros((ymax - ymin + 1, xmax - xmin + 1), dtype=np.uint8) - - contour[:, 0] = contour[:, 0] - xmin - contour[:, 1] = contour[:, 1] - ymin - - cv2.fillPoly(mask, contour.reshape(1, -1, 2).astype("int32"), 1) - return cv2.mean(bitmap[ymin:ymax + 1, xmin:xmax + 1], mask)[0] - - def __call__(self, outs_dict, shape_list): - pred = outs_dict['maps'] - if not isinstance(pred, np.ndarray): - pred = pred.numpy() - pred = pred[:, 0, :, :] - segmentation = pred > self.thresh - - boxes_batch = [] - for batch_index in range(pred.shape[0]): - src_h, src_w, ratio_h, ratio_w = shape_list[batch_index] - if self.dilation_kernel is not None: - mask = cv2.dilate( - np.array(segmentation[batch_index]).astype(np.uint8), - self.dilation_kernel) - else: - mask = segmentation[batch_index] - if self.box_type == 'poly': - boxes, scores = self.polygons_from_bitmap(pred[batch_index], - mask, src_w, src_h) - elif self.box_type == 'quad': - boxes, scores = self.boxes_from_bitmap(pred[batch_index], mask, - src_w, src_h) - else: - raise ValueError( - "box_type can only be one of ['quad', 'poly']") - - boxes_batch.append({'points': boxes}) - return boxes_batch - - -class BaseRecLabelDecode: - """ Convert between text-label and text-index """ - - def __init__(self, character_dict_path=None, use_space_char=False): - self.beg_str = "sos" - self.end_str = "eos" - self.reverse = False - self.character_str = [] - - if character_dict_path is None: - self.character_str = "0123456789abcdefghijklmnopqrstuvwxyz" - dict_character = list(self.character_str) - else: - with open(character_dict_path, "rb") as fin: - lines = fin.readlines() - for line in lines: - line = line.decode('utf-8').strip("\n").strip("\r\n") - self.character_str.append(line) - if use_space_char: - self.character_str.append(" ") - dict_character = list(self.character_str) - if 'arabic' in character_dict_path: - self.reverse = True - - dict_character = self.add_special_char(dict_character) - self.dict = {} - for i, char in enumerate(dict_character): - self.dict[char] = i - self.character = dict_character - - def pred_reverse(self, pred): - pred_re = [] - c_current = '' - for c in pred: - if not bool(re.search('[a-zA-Z0-9 :*./%+-]', c)): - if c_current != '': - pred_re.append(c_current) - pred_re.append(c) - c_current = '' - else: - c_current += c - if c_current != '': - pred_re.append(c_current) - - return ''.join(pred_re[::-1]) - - def add_special_char(self, dict_character): - return dict_character - - def decode(self, text_index, text_prob=None, is_remove_duplicate=False): - """ convert text-index into text-label. """ - result_list = [] - ignored_tokens = self.get_ignored_tokens() - batch_size = len(text_index) - for batch_idx in range(batch_size): - selection = np.ones(len(text_index[batch_idx]), dtype=bool) - if is_remove_duplicate: - selection[1:] = text_index[batch_idx][1:] != text_index[ - batch_idx][:-1] - for ignored_token in ignored_tokens: - selection &= text_index[batch_idx] != ignored_token - - char_list = [ - self.character[text_id] - for text_id in text_index[batch_idx][selection] - ] - if text_prob is not None: - conf_list = text_prob[batch_idx][selection] - else: - conf_list = [1] * len(selection) - if len(conf_list) == 0: - conf_list = [0] - - text = ''.join(char_list) - - if self.reverse: # for arabic rec - text = self.pred_reverse(text) - - result_list.append((text, np.mean(conf_list).tolist())) - return result_list - - def get_ignored_tokens(self): - return [0] # for ctc blank - - -class CTCLabelDecode(BaseRecLabelDecode): - """ Convert between text-label and text-index """ - - def __init__(self, character_dict_path=None, use_space_char=False, - **kwargs): - super(CTCLabelDecode, self).__init__(character_dict_path, - use_space_char) - - def __call__(self, preds, label=None, *args, **kwargs): - if isinstance(preds, tuple) or isinstance(preds, list): - preds = preds[-1] - if not isinstance(preds, np.ndarray): - preds = preds.numpy() - preds_idx = preds.argmax(axis=2) - preds_prob = preds.max(axis=2) - text = self.decode(preds_idx, preds_prob, is_remove_duplicate=True) - if label is None: - return text - label = self.decode(label) - return text, label - - def add_special_char(self, dict_character): - dict_character = ['blank'] + dict_character - return dict_character diff --git a/deepdoc/vision/recognizer.py b/deepdoc/vision/recognizer.py deleted file mode 100644 index 1052350..0000000 --- a/deepdoc/vision/recognizer.py +++ /dev/null @@ -1,435 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import logging -import os -import math -import numpy as np -import cv2 -from functools import cmp_to_key - - -from api.utils.file_utils import get_project_base_directory -from .operators import * # noqa: F403 -from .operators import preprocess -from . import operators -from .ocr import load_model - -class Recognizer: - def __init__(self, label_list, task_name, model_dir=None): - """ - If you have trouble downloading HuggingFace models, -_^ this might help!! - - For Linux: - export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com - - For Windows: - Good luck - ^_- - - """ - if not model_dir: - model_dir = os.path.join( - get_project_base_directory(), - "rag/res/deepdoc") - self.ort_sess, self.run_options = load_model(model_dir, task_name) - self.input_names = [node.name for node in self.ort_sess.get_inputs()] - self.output_names = [node.name for node in self.ort_sess.get_outputs()] - self.input_shape = self.ort_sess.get_inputs()[0].shape[2:4] - self.label_list = label_list - - @staticmethod - def sort_Y_firstly(arr, threashold): - def cmp(c1, c2): - diff = c1["top"] - c2["top"] - if abs(diff) < threashold: - diff = c1["x0"] - c2["x0"] - return diff - arr = sorted(arr, key=cmp_to_key(cmp)) - return arr - - @staticmethod - def sort_X_firstly(arr, threashold): - def cmp(c1, c2): - diff = c1["x0"] - c2["x0"] - if abs(diff) < threashold: - diff = c1["top"] - c2["top"] - return diff - arr = sorted(arr, key=cmp_to_key(cmp)) - return arr - - @staticmethod - def sort_C_firstly(arr, thr=0): - # sort using y1 first and then x1 - # sorted(arr, key=lambda r: (r["x0"], r["top"])) - arr = Recognizer.sort_X_firstly(arr, thr) - for i in range(len(arr) - 1): - for j in range(i, -1, -1): - # restore the order using th - if "C" not in arr[j] or "C" not in arr[j + 1]: - continue - if arr[j + 1]["C"] < arr[j]["C"] \ - or ( - arr[j + 1]["C"] == arr[j]["C"] - and arr[j + 1]["top"] < arr[j]["top"] - ): - tmp = arr[j] - arr[j] = arr[j + 1] - arr[j + 1] = tmp - return arr - - @staticmethod - def sort_R_firstly(arr, thr=0): - # sort using y1 first and then x1 - # sorted(arr, key=lambda r: (r["top"], r["x0"])) - arr = Recognizer.sort_Y_firstly(arr, thr) - for i in range(len(arr) - 1): - for j in range(i, -1, -1): - if "R" not in arr[j] or "R" not in arr[j + 1]: - continue - if arr[j + 1]["R"] < arr[j]["R"] \ - or ( - arr[j + 1]["R"] == arr[j]["R"] - and arr[j + 1]["x0"] < arr[j]["x0"] - ): - tmp = arr[j] - arr[j] = arr[j + 1] - arr[j + 1] = tmp - return arr - - @staticmethod - def overlapped_area(a, b, ratio=True): - tp, btm, x0, x1 = a["top"], a["bottom"], a["x0"], a["x1"] - if b["x0"] > x1 or b["x1"] < x0: - return 0 - if b["bottom"] < tp or b["top"] > btm: - return 0 - x0_ = max(b["x0"], x0) - x1_ = min(b["x1"], x1) - assert x0_ <= x1_, "Bbox mismatch! T:{},B:{},X0:{},X1:{} ==> {}".format( - tp, btm, x0, x1, b) - tp_ = max(b["top"], tp) - btm_ = min(b["bottom"], btm) - assert tp_ <= btm_, "Bbox mismatch! T:{},B:{},X0:{},X1:{} => {}".format( - tp, btm, x0, x1, b) - ov = (btm_ - tp_) * (x1_ - x0_) if x1 - \ - x0 != 0 and btm - tp != 0 else 0 - if ov > 0 and ratio: - ov /= (x1 - x0) * (btm - tp) - return ov - - @staticmethod - def layouts_cleanup(boxes, layouts, far=2, thr=0.7): - def notOverlapped(a, b): - return any([a["x1"] < b["x0"], - a["x0"] > b["x1"], - a["bottom"] < b["top"], - a["top"] > b["bottom"]]) - - i = 0 - while i + 1 < len(layouts): - j = i + 1 - while j < min(i + far, len(layouts)) \ - and (layouts[i].get("type", "") != layouts[j].get("type", "") - or notOverlapped(layouts[i], layouts[j])): - j += 1 - if j >= min(i + far, len(layouts)): - i += 1 - continue - if Recognizer.overlapped_area(layouts[i], layouts[j]) < thr \ - and Recognizer.overlapped_area(layouts[j], layouts[i]) < thr: - i += 1 - continue - - if layouts[i].get("score") and layouts[j].get("score"): - if layouts[i]["score"] > layouts[j]["score"]: - layouts.pop(j) - else: - layouts.pop(i) - continue - - area_i, area_i_1 = 0, 0 - for b in boxes: - if not notOverlapped(b, layouts[i]): - area_i += Recognizer.overlapped_area(b, layouts[i], False) - if not notOverlapped(b, layouts[j]): - area_i_1 += Recognizer.overlapped_area(b, layouts[j], False) - - if area_i > area_i_1: - layouts.pop(j) - else: - layouts.pop(i) - - return layouts - - def create_inputs(self, imgs, im_info): - """generate input for different model type - Args: - imgs (list(numpy)): list of images (np.ndarray) - im_info (list(dict)): list of image info - Returns: - inputs (dict): input of model - """ - inputs = {} - - im_shape = [] - scale_factor = [] - if len(imgs) == 1: - inputs['image'] = np.array((imgs[0],)).astype('float32') - inputs['im_shape'] = np.array( - (im_info[0]['im_shape'],)).astype('float32') - inputs['scale_factor'] = np.array( - (im_info[0]['scale_factor'],)).astype('float32') - return inputs - - for e in im_info: - im_shape.append(np.array((e['im_shape'],)).astype('float32')) - scale_factor.append(np.array((e['scale_factor'],)).astype('float32')) - - inputs['im_shape'] = np.concatenate(im_shape, axis=0) - inputs['scale_factor'] = np.concatenate(scale_factor, axis=0) - - imgs_shape = [[e.shape[1], e.shape[2]] for e in imgs] - max_shape_h = max([e[0] for e in imgs_shape]) - max_shape_w = max([e[1] for e in imgs_shape]) - padding_imgs = [] - for img in imgs: - im_c, im_h, im_w = img.shape[:] - padding_im = np.zeros( - (im_c, max_shape_h, max_shape_w), dtype=np.float32) - padding_im[:, :im_h, :im_w] = img - padding_imgs.append(padding_im) - inputs['image'] = np.stack(padding_imgs, axis=0) - return inputs - - @staticmethod - def find_overlapped(box, boxes_sorted_by_y, naive=False): - if not boxes_sorted_by_y: - return - bxs = boxes_sorted_by_y - s, e, ii = 0, len(bxs), 0 - while s < e and not naive: - ii = (e + s) // 2 - pv = bxs[ii] - if box["bottom"] < pv["top"]: - e = ii - continue - if box["top"] > pv["bottom"]: - s = ii + 1 - continue - break - while s < ii: - if box["top"] > bxs[s]["bottom"]: - s += 1 - break - while e - 1 > ii: - if box["bottom"] < bxs[e - 1]["top"]: - e -= 1 - break - - max_overlaped_i, max_overlaped = None, 0 - for i in range(s, e): - ov = Recognizer.overlapped_area(bxs[i], box) - if ov <= max_overlaped: - continue - max_overlaped_i = i - max_overlaped = ov - - return max_overlaped_i - - @staticmethod - def find_horizontally_tightest_fit(box, boxes): - if not boxes: - return - min_dis, min_i = 1000000, None - for i,b in enumerate(boxes): - if box.get("layoutno", "0") != b.get("layoutno", "0"): - continue - dis = min(abs(box["x0"] - b["x0"]), abs(box["x1"] - b["x1"]), abs(box["x0"]+box["x1"] - b["x1"] - b["x0"])/2) - if dis < min_dis: - min_i = i - min_dis = dis - return min_i - - @staticmethod - def find_overlapped_with_threashold(box, boxes, thr=0.3): - if not boxes: - return - max_overlapped_i, max_overlapped, _max_overlapped = None, thr, 0 - s, e = 0, len(boxes) - for i in range(s, e): - ov = Recognizer.overlapped_area(box, boxes[i]) - _ov = Recognizer.overlapped_area(boxes[i], box) - if (ov, _ov) < (max_overlapped, _max_overlapped): - continue - max_overlapped_i = i - max_overlapped = ov - _max_overlapped = _ov - - return max_overlapped_i - - def preprocess(self, image_list): - inputs = [] - if "scale_factor" in self.input_names: - preprocess_ops = [] - for op_info in [ - {'interp': 2, 'keep_ratio': False, 'target_size': [800, 608], 'type': 'LinearResize'}, - {'is_scale': True, 'mean': [0.485, 0.456, 0.406], 'std': [0.229, 0.224, 0.225], 'type': 'StandardizeImage'}, - {'type': 'Permute'}, - {'stride': 32, 'type': 'PadStride'} - ]: - new_op_info = op_info.copy() - op_type = new_op_info.pop('type') - preprocess_ops.append(getattr(operators, op_type)(**new_op_info)) - - for im_path in image_list: - im, im_info = preprocess(im_path, preprocess_ops) - inputs.append({"image": np.array((im,)).astype('float32'), - "scale_factor": np.array((im_info["scale_factor"],)).astype('float32')}) - else: - hh, ww = self.input_shape - for img in image_list: - h, w = img.shape[:2] - img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) - img = cv2.resize(np.array(img).astype('float32'), (ww, hh)) - # Scale input pixel values to 0 to 1 - img /= 255.0 - img = img.transpose(2, 0, 1) - img = img[np.newaxis, :, :, :].astype(np.float32) - inputs.append({self.input_names[0]: img, "scale_factor": [w/ww, h/hh]}) - return inputs - - def postprocess(self, boxes, inputs, thr): - if "scale_factor" in self.input_names: - bb = [] - for b in boxes: - clsid, bbox, score = int(b[0]), b[2:], b[1] - if score < thr: - continue - if clsid >= len(self.label_list): - continue - bb.append({ - "type": self.label_list[clsid].lower(), - "bbox": [float(t) for t in bbox.tolist()], - "score": float(score) - }) - return bb - - def xywh2xyxy(x): - # [x, y, w, h] to [x1, y1, x2, y2] - y = np.copy(x) - y[:, 0] = x[:, 0] - x[:, 2] / 2 - y[:, 1] = x[:, 1] - x[:, 3] / 2 - y[:, 2] = x[:, 0] + x[:, 2] / 2 - y[:, 3] = x[:, 1] + x[:, 3] / 2 - return y - - def compute_iou(box, boxes): - # Compute xmin, ymin, xmax, ymax for both boxes - xmin = np.maximum(box[0], boxes[:, 0]) - ymin = np.maximum(box[1], boxes[:, 1]) - xmax = np.minimum(box[2], boxes[:, 2]) - ymax = np.minimum(box[3], boxes[:, 3]) - - # Compute intersection area - intersection_area = np.maximum(0, xmax - xmin) * np.maximum(0, ymax - ymin) - - # Compute union area - box_area = (box[2] - box[0]) * (box[3] - box[1]) - boxes_area = (boxes[:, 2] - boxes[:, 0]) * (boxes[:, 3] - boxes[:, 1]) - union_area = box_area + boxes_area - intersection_area - - # Compute IoU - iou = intersection_area / union_area - - return iou - - def iou_filter(boxes, scores, iou_threshold): - sorted_indices = np.argsort(scores)[::-1] - - keep_boxes = [] - while sorted_indices.size > 0: - # Pick the last box - box_id = sorted_indices[0] - keep_boxes.append(box_id) - - # Compute IoU of the picked box with the rest - ious = compute_iou(boxes[box_id, :], boxes[sorted_indices[1:], :]) - - # Remove boxes with IoU over the threshold - keep_indices = np.where(ious < iou_threshold)[0] - - # print(keep_indices.shape, sorted_indices.shape) - sorted_indices = sorted_indices[keep_indices + 1] - - return keep_boxes - - boxes = np.squeeze(boxes).T - # Filter out object confidence scores below threshold - scores = np.max(boxes[:, 4:], axis=1) - boxes = boxes[scores > thr, :] - scores = scores[scores > thr] - if len(boxes) == 0: - return [] - - # Get the class with the highest confidence - class_ids = np.argmax(boxes[:, 4:], axis=1) - boxes = boxes[:, :4] - input_shape = np.array([inputs["scale_factor"][0], inputs["scale_factor"][1], inputs["scale_factor"][0], inputs["scale_factor"][1]]) - boxes = np.multiply(boxes, input_shape, dtype=np.float32) - boxes = xywh2xyxy(boxes) - - unique_class_ids = np.unique(class_ids) - indices = [] - for class_id in unique_class_ids: - class_indices = np.where(class_ids == class_id)[0] - class_boxes = boxes[class_indices, :] - class_scores = scores[class_indices] - class_keep_boxes = iou_filter(class_boxes, class_scores, 0.2) - indices.extend(class_indices[class_keep_boxes]) - - return [{ - "type": self.label_list[class_ids[i]].lower(), - "bbox": [float(t) for t in boxes[i].tolist()], - "score": float(scores[i]) - } for i in indices] - - def __call__(self, image_list, thr=0.7, batch_size=16): - res = [] - imgs = [] - for i in range(len(image_list)): - if not isinstance(image_list[i], np.ndarray): - imgs.append(np.array(image_list[i])) - else: - imgs.append(image_list[i]) - - batch_loop_cnt = math.ceil(float(len(imgs)) / batch_size) - for i in range(batch_loop_cnt): - start_index = i * batch_size - end_index = min((i + 1) * batch_size, len(imgs)) - batch_image_list = imgs[start_index:end_index] - inputs = self.preprocess(batch_image_list) - logging.debug("preprocess") - for ins in inputs: - bb = self.postprocess(self.ort_sess.run(None, {k:v for k,v in ins.items() if k in self.input_names}, self.run_options)[0], ins, thr) - res.append(bb) - - #seeit.save_results(image_list, res, self.label_list, threshold=thr) - - return res - - - diff --git a/deepdoc/vision/seeit.py b/deepdoc/vision/seeit.py deleted file mode 100644 index e820e89..0000000 --- a/deepdoc/vision/seeit.py +++ /dev/null @@ -1,87 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import logging -import os -import PIL -from PIL import ImageDraw - - -def save_results(image_list, results, labels, output_dir='output/', threshold=0.5): - if not os.path.exists(output_dir): - os.makedirs(output_dir) - for idx, im in enumerate(image_list): - im = draw_box(im, results[idx], labels, threshold=threshold) - - out_path = os.path.join(output_dir, f"{idx}.jpg") - im.save(out_path, quality=95) - logging.debug("save result to: " + out_path) - - -def draw_box(im, result, lables, threshold=0.5): - draw_thickness = min(im.size) // 320 - draw = ImageDraw.Draw(im) - color_list = get_color_map_list(len(lables)) - clsid2color = {n.lower():color_list[i] for i,n in enumerate(lables)} - result = [r for r in result if r["score"] >= threshold] - - for dt in result: - color = tuple(clsid2color[dt["type"]]) - xmin, ymin, xmax, ymax = dt["bbox"] - draw.line( - [(xmin, ymin), (xmin, ymax), (xmax, ymax), (xmax, ymin), - (xmin, ymin)], - width=draw_thickness, - fill=color) - - # draw label - text = "{} {:.4f}".format(dt["type"], dt["score"]) - tw, th = imagedraw_textsize_c(draw, text) - draw.rectangle( - [(xmin + 1, ymin - th), (xmin + tw + 1, ymin)], fill=color) - draw.text((xmin + 1, ymin - th), text, fill=(255, 255, 255)) - return im - - -def get_color_map_list(num_classes): - """ - Args: - num_classes (int): number of class - Returns: - color_map (list): RGB color list - """ - color_map = num_classes * [0, 0, 0] - for i in range(0, num_classes): - j = 0 - lab = i - while lab: - color_map[i * 3] |= (((lab >> 0) & 1) << (7 - j)) - color_map[i * 3 + 1] |= (((lab >> 1) & 1) << (7 - j)) - color_map[i * 3 + 2] |= (((lab >> 2) & 1) << (7 - j)) - j += 1 - lab >>= 3 - color_map = [color_map[i:i + 3] for i in range(0, len(color_map), 3)] - return color_map - - -def imagedraw_textsize_c(draw, text): - if int(PIL.__version__.split('.')[0]) < 10: - tw, th = draw.textsize(text) - else: - left, top, right, bottom = draw.textbbox((0, 0), text) - tw, th = right - left, bottom - top - - return tw, th diff --git a/deepdoc/vision/t_ocr.py b/deepdoc/vision/t_ocr.py deleted file mode 100644 index 2165449..0000000 --- a/deepdoc/vision/t_ocr.py +++ /dev/null @@ -1,59 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import os -import sys -sys.path.insert( - 0, - os.path.abspath( - os.path.join( - os.path.dirname( - os.path.abspath(__file__)), - '../../'))) - -from deepdoc.vision.seeit import draw_box -from deepdoc.vision import OCR, init_in_out -import argparse -import numpy as np - - -def main(args): - ocr = OCR() - images, outputs = init_in_out(args) - - for i, img in enumerate(images): - bxs = ocr(np.array(img)) - bxs = [(line[0], line[1][0]) for line in bxs] - bxs = [{ - "text": t, - "bbox": [b[0][0], b[0][1], b[1][0], b[-1][1]], - "type": "ocr", - "score": 1} for b, t in bxs if b[0][0] <= b[1][0] and b[0][1] <= b[-1][1]] - img = draw_box(images[i], bxs, ["ocr"], 1.) - img.save(outputs[i], quality=95) - with open(outputs[i] + ".txt", "w+", encoding='utf-8') as f: - f.write("\n".join([o["text"] for o in bxs])) - - -if __name__ == "__main__": - parser = argparse.ArgumentParser() - parser.add_argument('--inputs', - help="Directory where to store images or PDFs, or a file path to a single image or PDF", - required=True) - parser.add_argument('--output_dir', help="Directory where to store the output images. Default: './ocr_outputs'", - default="./ocr_outputs") - args = parser.parse_args() - main(args) diff --git a/deepdoc/vision/t_recognizer.py b/deepdoc/vision/t_recognizer.py deleted file mode 100644 index 1db3356..0000000 --- a/deepdoc/vision/t_recognizer.py +++ /dev/null @@ -1,186 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import logging -import os -import sys - -sys.path.insert( - 0, - os.path.abspath( - os.path.join( - os.path.dirname( - os.path.abspath(__file__)), - '../../'))) - -from deepdoc.vision.seeit import draw_box -from deepdoc.vision import LayoutRecognizer, TableStructureRecognizer, OCR, init_in_out -import argparse -import re -import numpy as np - - -def main(args): - images, outputs = init_in_out(args) - if args.mode.lower() == "layout": - detr = LayoutRecognizer("layout") - layouts = detr.forward(images, thr=float(args.threshold)) - if args.mode.lower() == "tsr": - detr = TableStructureRecognizer() - ocr = OCR() - layouts = detr(images, thr=float(args.threshold)) - for i, lyt in enumerate(layouts): - if args.mode.lower() == "tsr": - #lyt = [t for t in lyt if t["type"] == "table column"] - html = get_table_html(images[i], lyt, ocr) - with open(outputs[i] + ".html", "w+", encoding='utf-8') as f: - f.write(html) - lyt = [{ - "type": t["label"], - "bbox": [t["x0"], t["top"], t["x1"], t["bottom"]], - "score": t["score"] - } for t in lyt] - img = draw_box(images[i], lyt, detr.labels, float(args.threshold)) - img.save(outputs[i], quality=95) - logging.info("save result to: " + outputs[i]) - - -def get_table_html(img, tb_cpns, ocr): - boxes = ocr(np.array(img)) - boxes = LayoutRecognizer.sort_Y_firstly( - [{"x0": b[0][0], "x1": b[1][0], - "top": b[0][1], "text": t[0], - "bottom": b[-1][1], - "layout_type": "table", - "page_number": 0} for b, t in boxes if b[0][0] <= b[1][0] and b[0][1] <= b[-1][1]], - np.mean([b[-1][1] - b[0][1] for b, _ in boxes]) / 3 - ) - - def gather(kwd, fzy=10, ption=0.6): - nonlocal boxes - eles = LayoutRecognizer.sort_Y_firstly( - [r for r in tb_cpns if re.match(kwd, r["label"])], fzy) - eles = LayoutRecognizer.layouts_cleanup(boxes, eles, 5, ption) - return LayoutRecognizer.sort_Y_firstly(eles, 0) - - headers = gather(r".*header$") - rows = gather(r".* (row|header)") - spans = gather(r".*spanning") - clmns = sorted([r for r in tb_cpns if re.match( - r"table column$", r["label"])], key=lambda x: x["x0"]) - clmns = LayoutRecognizer.layouts_cleanup(boxes, clmns, 5, 0.5) - - for b in boxes: - ii = LayoutRecognizer.find_overlapped_with_threashold(b, rows, thr=0.3) - if ii is not None: - b["R"] = ii - b["R_top"] = rows[ii]["top"] - b["R_bott"] = rows[ii]["bottom"] - - ii = LayoutRecognizer.find_overlapped_with_threashold(b, headers, thr=0.3) - if ii is not None: - b["H_top"] = headers[ii]["top"] - b["H_bott"] = headers[ii]["bottom"] - b["H_left"] = headers[ii]["x0"] - b["H_right"] = headers[ii]["x1"] - b["H"] = ii - - ii = LayoutRecognizer.find_horizontally_tightest_fit(b, clmns) - if ii is not None: - b["C"] = ii - b["C_left"] = clmns[ii]["x0"] - b["C_right"] = clmns[ii]["x1"] - - ii = LayoutRecognizer.find_overlapped_with_threashold(b, spans, thr=0.3) - if ii is not None: - b["H_top"] = spans[ii]["top"] - b["H_bott"] = spans[ii]["bottom"] - b["H_left"] = spans[ii]["x0"] - b["H_right"] = spans[ii]["x1"] - b["SP"] = ii - - html = """ - - - - - - %s - - -""" % TableStructureRecognizer.construct_table(boxes, html=True) - return html - - -if __name__ == "__main__": - parser = argparse.ArgumentParser() - parser.add_argument('--inputs', - help="Directory where to store images or PDFs, or a file path to a single image or PDF", - required=True) - parser.add_argument('--output_dir', help="Directory where to store the output images. Default: './layouts_outputs'", - default="./layouts_outputs") - parser.add_argument( - '--threshold', - help="A threshold to filter out detections. Default: 0.5", - default=0.5) - parser.add_argument('--mode', help="Task mode: layout recognition or table structure recognition", choices=["layout", "tsr"], - default="layout") - args = parser.parse_args() - main(args) diff --git a/deepdoc/vision/table_structure_recognizer.py b/deepdoc/vision/table_structure_recognizer.py deleted file mode 100644 index 7d0e1b4..0000000 --- a/deepdoc/vision/table_structure_recognizer.py +++ /dev/null @@ -1,587 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# -import logging -import os -import re -from collections import Counter - -import numpy as np -from huggingface_hub import snapshot_download - -from api.utils.file_utils import get_project_base_directory -from rag.nlp import rag_tokenizer -from .recognizer import Recognizer - - -class TableStructureRecognizer(Recognizer): - labels = [ - "table", - "table column", - "table row", - "table column header", - "table projected row header", - "table spanning cell", - ] - - def __init__(self): - try: - super().__init__(self.labels, "tsr", os.path.join( - get_project_base_directory(), - "rag/res/deepdoc")) - except Exception: - super().__init__(self.labels, "tsr", snapshot_download(repo_id="InfiniFlow/deepdoc", - local_dir=os.path.join(get_project_base_directory(), "rag/res/deepdoc"), - local_dir_use_symlinks=False)) - - def __call__(self, images, thr=0.2): - tbls = super().__call__(images, thr) - res = [] - # align left&right for rows, align top&bottom for columns - for tbl in tbls: - lts = [{"label": b["type"], - "score": b["score"], - "x0": b["bbox"][0], "x1": b["bbox"][2], - "top": b["bbox"][1], "bottom": b["bbox"][-1] - } for b in tbl] - if not lts: - continue - - left = [b["x0"] for b in lts if b["label"].find( - "row") > 0 or b["label"].find("header") > 0] - right = [b["x1"] for b in lts if b["label"].find( - "row") > 0 or b["label"].find("header") > 0] - if not left: - continue - left = np.mean(left) if len(left) > 4 else np.min(left) - right = np.mean(right) if len(right) > 4 else np.max(right) - for b in lts: - if b["label"].find("row") > 0 or b["label"].find("header") > 0: - if b["x0"] > left: - b["x0"] = left - if b["x1"] < right: - b["x1"] = right - - top = [b["top"] for b in lts if b["label"] == "table column"] - bottom = [b["bottom"] for b in lts if b["label"] == "table column"] - if not top: - res.append(lts) - continue - top = np.median(top) if len(top) > 4 else np.min(top) - bottom = np.median(bottom) if len(bottom) > 4 else np.max(bottom) - for b in lts: - if b["label"] == "table column": - if b["top"] > top: - b["top"] = top - if b["bottom"] < bottom: - b["bottom"] = bottom - - res.append(lts) - return res - - @staticmethod - def is_caption(bx): - patt = [ - r"[图表]+[ 0-9:：]{2,}" - ] - if any([re.match(p, bx["text"].strip()) for p in patt]) \ - or bx["layout_type"].find("caption") >= 0: - return True - return False - - @staticmethod - def blockType(b): - patt = [ - ("^(20|19)[0-9]{2}[年/-][0-9]{1,2}[月/-][0-9]{1,2}日*$", "Dt"), - (r"^(20|19)[0-9]{2}年$", "Dt"), - (r"^(20|19)[0-9]{2}[年-][0-9]{1,2}月*$", "Dt"), - ("^[0-9]{1,2}[月-][0-9]{1,2}日*$", "Dt"), - (r"^第*[一二三四1-4]季度$", "Dt"), - (r"^(20|19)[0-9]{2}年*[一二三四1-4]季度$", "Dt"), - (r"^(20|19)[0-9]{2}[ABCDE]$", "Dt"), - ("^[0-9.,+%/ -]+$", "Nu"), - (r"^[0-9A-Z/\._~-]+$", "Ca"), - (r"^[A-Z]*[a-z' -]+$", "En"), - (r"^[0-9.,+-]+[0-9A-Za-z/$￥%<>（）()' -]+$", "NE"), - (r"^.{1}$", "Sg") - ] - for p, n in patt: - if re.search(p, b["text"].strip()): - return n - tks = [t for t in rag_tokenizer.tokenize(b["text"]).split() if len(t) > 1] - if len(tks) > 3: - if len(tks) < 12: - return "Tx" - else: - return "Lx" - - if len(tks) == 1 and rag_tokenizer.tag(tks[0]) == "nr": - return "Nr" - - return "Ot" - - @staticmethod - def construct_table(boxes, is_english=False, html=False): - cap = "" - i = 0 - while i < len(boxes): - if TableStructureRecognizer.is_caption(boxes[i]): - if is_english: - cap + " " - cap += boxes[i]["text"] - boxes.pop(i) - i -= 1 - i += 1 - - if not boxes: - return [] - for b in boxes: - b["btype"] = TableStructureRecognizer.blockType(b) - max_type = Counter([b["btype"] for b in boxes]).items() - max_type = max(max_type, key=lambda x: x[1])[0] if max_type else "" - logging.debug("MAXTYPE: " + max_type) - - rowh = [b["R_bott"] - b["R_top"] for b in boxes if "R" in b] - rowh = np.min(rowh) if rowh else 0 - boxes = Recognizer.sort_R_firstly(boxes, rowh / 2) - #for b in boxes:print(b) - boxes[0]["rn"] = 0 - rows = [[boxes[0]]] - btm = boxes[0]["bottom"] - for b in boxes[1:]: - b["rn"] = len(rows) - 1 - lst_r = rows[-1] - if lst_r[-1].get("R", "") != b.get("R", "") \ - or (b["top"] >= btm - 3 and lst_r[-1].get("R", "-1") != b.get("R", "-2") - ): # new row - btm = b["bottom"] - b["rn"] += 1 - rows.append([b]) - continue - btm = (btm + b["bottom"]) / 2. - rows[-1].append(b) - - colwm = [b["C_right"] - b["C_left"] for b in boxes if "C" in b] - colwm = np.min(colwm) if colwm else 0 - crosspage = len(set([b["page_number"] for b in boxes])) > 1 - if crosspage: - boxes = Recognizer.sort_X_firstly(boxes, colwm / 2) - else: - boxes = Recognizer.sort_C_firstly(boxes, colwm / 2) - boxes[0]["cn"] = 0 - cols = [[boxes[0]]] - right = boxes[0]["x1"] - for b in boxes[1:]: - b["cn"] = len(cols) - 1 - lst_c = cols[-1] - if (int(b.get("C", "1")) - int(lst_c[-1].get("C", "1")) == 1 and b["page_number"] == lst_c[-1][ - "page_number"]) \ - or (b["x0"] >= right and lst_c[-1].get("C", "-1") != b.get("C", "-2")): # new col - right = b["x1"] - b["cn"] += 1 - cols.append([b]) - continue - right = (right + b["x1"]) / 2. - cols[-1].append(b) - - tbl = [[[] for _ in range(len(cols))] for _ in range(len(rows))] - for b in boxes: - tbl[b["rn"]][b["cn"]].append(b) - - if len(rows) >= 4: - # remove single in column - j = 0 - while j < len(tbl[0]): - e, ii = 0, 0 - for i in range(len(tbl)): - if tbl[i][j]: - e += 1 - ii = i - if e > 1: - break - if e > 1: - j += 1 - continue - f = (j > 0 and tbl[ii][j - 1] and tbl[ii] - [j - 1][0].get("text")) or j == 0 - ff = (j + 1 < len(tbl[ii]) and tbl[ii][j + 1] and tbl[ii] - [j + 1][0].get("text")) or j + 1 >= len(tbl[ii]) - if f and ff: - j += 1 - continue - bx = tbl[ii][j][0] - logging.debug("Relocate column single: " + bx["text"]) - # j column only has one value - left, right = 100000, 100000 - if j > 0 and not f: - for i in range(len(tbl)): - if tbl[i][j - 1]: - left = min(left, np.min( - [bx["x0"] - a["x1"] for a in tbl[i][j - 1]])) - if j + 1 < len(tbl[0]) and not ff: - for i in range(len(tbl)): - if tbl[i][j + 1]: - right = min(right, np.min( - [a["x0"] - bx["x1"] for a in tbl[i][j + 1]])) - assert left < 100000 or right < 100000 - if left < right: - for jj in range(j, len(tbl[0])): - for i in range(len(tbl)): - for a in tbl[i][jj]: - a["cn"] -= 1 - if tbl[ii][j - 1]: - tbl[ii][j - 1].extend(tbl[ii][j]) - else: - tbl[ii][j - 1] = tbl[ii][j] - for i in range(len(tbl)): - tbl[i].pop(j) - - else: - for jj in range(j + 1, len(tbl[0])): - for i in range(len(tbl)): - for a in tbl[i][jj]: - a["cn"] -= 1 - if tbl[ii][j + 1]: - tbl[ii][j + 1].extend(tbl[ii][j]) - else: - tbl[ii][j + 1] = tbl[ii][j] - for i in range(len(tbl)): - tbl[i].pop(j) - cols.pop(j) - assert len(cols) == len(tbl[0]), "Column NO. miss matched: %d vs %d" % ( - len(cols), len(tbl[0])) - - if len(cols) >= 4: - # remove single in row - i = 0 - while i < len(tbl): - e, jj = 0, 0 - for j in range(len(tbl[i])): - if tbl[i][j]: - e += 1 - jj = j - if e > 1: - break - if e > 1: - i += 1 - continue - f = (i > 0 and tbl[i - 1][jj] and tbl[i - 1] - [jj][0].get("text")) or i == 0 - ff = (i + 1 < len(tbl) and tbl[i + 1][jj] and tbl[i + 1] - [jj][0].get("text")) or i + 1 >= len(tbl) - if f and ff: - i += 1 - continue - - bx = tbl[i][jj][0] - logging.debug("Relocate row single: " + bx["text"]) - # i row only has one value - up, down = 100000, 100000 - if i > 0 and not f: - for j in range(len(tbl[i - 1])): - if tbl[i - 1][j]: - up = min(up, np.min( - [bx["top"] - a["bottom"] for a in tbl[i - 1][j]])) - if i + 1 < len(tbl) and not ff: - for j in range(len(tbl[i + 1])): - if tbl[i + 1][j]: - down = min(down, np.min( - [a["top"] - bx["bottom"] for a in tbl[i + 1][j]])) - assert up < 100000 or down < 100000 - if up < down: - for ii in range(i, len(tbl)): - for j in range(len(tbl[ii])): - for a in tbl[ii][j]: - a["rn"] -= 1 - if tbl[i - 1][jj]: - tbl[i - 1][jj].extend(tbl[i][jj]) - else: - tbl[i - 1][jj] = tbl[i][jj] - tbl.pop(i) - - else: - for ii in range(i + 1, len(tbl)): - for j in range(len(tbl[ii])): - for a in tbl[ii][j]: - a["rn"] -= 1 - if tbl[i + 1][jj]: - tbl[i + 1][jj].extend(tbl[i][jj]) - else: - tbl[i + 1][jj] = tbl[i][jj] - tbl.pop(i) - rows.pop(i) - - # which rows are headers - hdset = set([]) - for i in range(len(tbl)): - cnt, h = 0, 0 - for j, arr in enumerate(tbl[i]): - if not arr: - continue - cnt += 1 - if max_type == "Nu" and arr[0]["btype"] == "Nu": - continue - if any([a.get("H") for a in arr]) \ - or (max_type == "Nu" and arr[0]["btype"] != "Nu"): - h += 1 - if h / cnt > 0.5: - hdset.add(i) - - if html: - return TableStructureRecognizer.__html_table(cap, hdset, - TableStructureRecognizer.__cal_spans(boxes, rows, - cols, tbl, True) - ) - - return TableStructureRecognizer.__desc_table(cap, hdset, - TableStructureRecognizer.__cal_spans(boxes, rows, cols, tbl, - False), - is_english) - - @staticmethod - def __html_table(cap, hdset, tbl): - # constrcut HTML - html = "" - if cap: - html += f"" - for i in range(len(tbl)): - row = "" - txts = [] - for j, arr in enumerate(tbl[i]): - if arr is None: - continue - if not arr: - row += "" if i not in hdset else "" - continue - txt = "" - if arr: - h = min(np.min([c["bottom"] - c["top"] - for c in arr]) / 2, 10) - txt = " ".join([c["text"] - for c in Recognizer.sort_Y_firstly(arr, h)]) - txts.append(txt) - sp = "" - if arr[0].get("colspan"): - sp = "colspan={}".format(arr[0]["colspan"]) - if arr[0].get("rowspan"): - sp += " rowspan={}".format(arr[0]["rowspan"]) - if i in hdset: - row += f"" - else: - row += f"" - - if i in hdset: - if all([t in hdset for t in txts]): - continue - for t in txts: - hdset.add(t) - - if row != "": - row += "" - else: - row = "" - html += "\n" + row - html += "\n
{cap}
" + txt + "" + txt + "
" - return html - - @staticmethod - def __desc_table(cap, hdr_rowno, tbl, is_english): - # get text of every colomn in header row to become header text - clmno = len(tbl[0]) - rowno = len(tbl) - headers = {} - hdrset = set() - lst_hdr = [] - de = "的" if not is_english else " for " - for r in sorted(list(hdr_rowno)): - headers[r] = ["" for _ in range(clmno)] - for i in range(clmno): - if not tbl[r][i]: - continue - txt = " ".join([a["text"].strip() for a in tbl[r][i]]) - headers[r][i] = txt - hdrset.add(txt) - if all([not t for t in headers[r]]): - del headers[r] - hdr_rowno.remove(r) - continue - for j in range(clmno): - if headers[r][j]: - continue - if j >= len(lst_hdr): - break - headers[r][j] = lst_hdr[j] - lst_hdr = headers[r] - for i in range(rowno): - if i not in hdr_rowno: - continue - for j in range(i + 1, rowno): - if j not in hdr_rowno: - break - for k in range(clmno): - if not headers[j - 1][k]: - continue - if headers[j][k].find(headers[j - 1][k]) >= 0: - continue - if len(headers[j][k]) > len(headers[j - 1][k]): - headers[j][k] += (de if headers[j][k] - else "") + headers[j - 1][k] - else: - headers[j][k] = headers[j - 1][k] \ - + (de if headers[j - 1][k] else "") \ - + headers[j][k] - - logging.debug( - f">>>>>>>>>>>>>>>>>{cap}：SIZE:{rowno}X{clmno} Header: {hdr_rowno}") - row_txt = [] - for i in range(rowno): - if i in hdr_rowno: - continue - rtxt = [] - - def append(delimer): - nonlocal rtxt, row_txt - rtxt = delimer.join(rtxt) - if row_txt and len(row_txt[-1]) + len(rtxt) < 64: - row_txt[-1] += "\n" + rtxt - else: - row_txt.append(rtxt) - - r = 0 - if len(headers.items()): - _arr = [(i - r, r) for r, _ in headers.items() if r < i] - if _arr: - _, r = min(_arr, key=lambda x: x[0]) - - if r not in headers and clmno <= 2: - for j in range(clmno): - if not tbl[i][j]: - continue - txt = "".join([a["text"].strip() for a in tbl[i][j]]) - if txt: - rtxt.append(txt) - if rtxt: - append("：") - continue - - for j in range(clmno): - if not tbl[i][j]: - continue - txt = "".join([a["text"].strip() for a in tbl[i][j]]) - if not txt: - continue - ctt = headers[r][j] if r in headers else "" - if ctt: - ctt += "：" - ctt += txt - if ctt: - rtxt.append(ctt) - - if rtxt: - row_txt.append("; ".join(rtxt)) - - if cap: - if is_english: - from_ = " in " - else: - from_ = "来自" - row_txt = [t + f"\t——{from_}“{cap}”" for t in row_txt] - return row_txt - - @staticmethod - def __cal_spans(boxes, rows, cols, tbl, html=True): - # caculate span - clft = [np.mean([c.get("C_left", c["x0"]) for c in cln]) - for cln in cols] - crgt = [np.mean([c.get("C_right", c["x1"]) for c in cln]) - for cln in cols] - rtop = [np.mean([c.get("R_top", c["top"]) for c in row]) - for row in rows] - rbtm = [np.mean([c.get("R_btm", c["bottom"]) - for c in row]) for row in rows] - for b in boxes: - if "SP" not in b: - continue - b["colspan"] = [b["cn"]] - b["rowspan"] = [b["rn"]] - # col span - for j in range(0, len(clft)): - if j == b["cn"]: - continue - if clft[j] + (crgt[j] - clft[j]) / 2 < b["H_left"]: - continue - if crgt[j] - (crgt[j] - clft[j]) / 2 > b["H_right"]: - continue - b["colspan"].append(j) - # row span - for j in range(0, len(rtop)): - if j == b["rn"]: - continue - if rtop[j] + (rbtm[j] - rtop[j]) / 2 < b["H_top"]: - continue - if rbtm[j] - (rbtm[j] - rtop[j]) / 2 > b["H_bott"]: - continue - b["rowspan"].append(j) - - def join(arr): - if not arr: - return "" - return "".join([t["text"] for t in arr]) - - # rm the spaning cells - for i in range(len(tbl)): - for j, arr in enumerate(tbl[i]): - if not arr: - continue - if all(["rowspan" not in a and "colspan" not in a for a in arr]): - continue - rowspan, colspan = [], [] - for a in arr: - if isinstance(a.get("rowspan", 0), list): - rowspan.extend(a["rowspan"]) - if isinstance(a.get("colspan", 0), list): - colspan.extend(a["colspan"]) - rowspan, colspan = set(rowspan), set(colspan) - if len(rowspan) < 2 and len(colspan) < 2: - for a in arr: - if "rowspan" in a: - del a["rowspan"] - if "colspan" in a: - del a["colspan"] - continue - rowspan, colspan = sorted(rowspan), sorted(colspan) - rowspan = list(range(rowspan[0], rowspan[-1] + 1)) - colspan = list(range(colspan[0], colspan[-1] + 1)) - assert i in rowspan, rowspan - assert j in colspan, colspan - arr = [] - for r in rowspan: - for c in colspan: - arr_txt = join(arr) - if tbl[r][c] and join(tbl[r][c]) != arr_txt: - arr.extend(tbl[r][c]) - tbl[r][c] = None if html else arr - for a in arr: - if len(rowspan) > 1: - a["rowspan"] = len(rowspan) - elif "rowspan" in a: - del a["rowspan"] - if len(colspan) > 1: - a["colspan"] = len(colspan) - elif "colspan" in a: - del a["colspan"] - tbl[rowspan[0]][colspan[0]] = arr - - return tbl diff --git a/management/web/types/auto/svg-component-global.d.ts b/management/web/types/auto/svg-component-global.d.ts index d457a12..c5580a7 100644 --- a/management/web/types/auto/svg-component-global.d.ts +++ b/management/web/types/auto/svg-component-global.d.ts @@ -9,18 +9,18 @@ declare module 'vue' { export interface GlobalComponents { SvgIcon: import("vue").DefineComponent<{ name: { - type: import("vue").PropType<"conversation" | "dashboard" | "file" | "fullscreen-exit" | "fullscreen" | "kb" | "keyboard-down" | "keyboard-enter" | "keyboard-esc" | "keyboard-up" | "search" | "team-management" | "user-config" | "user-management">; + type: import("vue").PropType<"conversation" | "dashboard" | "file" | "fullscreen-exit" | "fullscreen" | "kb" | "keyboard-down" | "keyboard-enter" | "keyboard-esc" | "keyboard-up" | "search" | "storage" | "team-management" | "user-config" | "user-management">; default: string; required: true; }; }, {}, unknown, {}, {}, import("vue").ComponentOptionsMixin, import("vue").ComponentOptionsMixin, {}, string, import("vue").VNodeProps & import("vue").AllowedComponentProps & import("vue").ComponentCustomProps, Readonly; + type: import("vue").PropType<"conversation" | "dashboard" | "file" | "fullscreen-exit" | "fullscreen" | "kb" | "keyboard-down" | "keyboard-enter" | "keyboard-esc" | "keyboard-up" | "search" | "storage" | "team-management" | "user-config" | "user-management">; default: string; required: true; }; }>>, { - name: "conversation" | "dashboard" | "file" | "fullscreen-exit" | "fullscreen" | "kb" | "keyboard-down" | "keyboard-enter" | "keyboard-esc" | "keyboard-up" | "search" | "team-management" | "user-config" | "user-management"; + name: "conversation" | "dashboard" | "file" | "fullscreen-exit" | "fullscreen" | "kb" | "keyboard-down" | "keyboard-enter" | "keyboard-esc" | "keyboard-up" | "search" | "storage" | "team-management" | "user-config" | "user-management"; }>; } } diff --git a/management/web/types/auto/svg-component.d.ts b/management/web/types/auto/svg-component.d.ts index a3c9d59..37ef6b8 100644 --- a/management/web/types/auto/svg-component.d.ts +++ b/management/web/types/auto/svg-component.d.ts @@ -7,20 +7,20 @@ declare module '~virtual/svg-component' { const SvgIcon: import("vue").DefineComponent<{ name: { - type: import("vue").PropType<"conversation" | "dashboard" | "file" | "fullscreen-exit" | "fullscreen" | "kb" | "keyboard-down" | "keyboard-enter" | "keyboard-esc" | "keyboard-up" | "search" | "team-management" | "user-config" | "user-management">; + type: import("vue").PropType<"conversation" | "dashboard" | "file" | "fullscreen-exit" | "fullscreen" | "kb" | "keyboard-down" | "keyboard-enter" | "keyboard-esc" | "keyboard-up" | "search" | "storage" | "team-management" | "user-config" | "user-management">; default: string; required: true; }; }, {}, unknown, {}, {}, import("vue").ComponentOptionsMixin, import("vue").ComponentOptionsMixin, {}, string, import("vue").VNodeProps & import("vue").AllowedComponentProps & import("vue").ComponentCustomProps, Readonly; + type: import("vue").PropType<"conversation" | "dashboard" | "file" | "fullscreen-exit" | "fullscreen" | "kb" | "keyboard-down" | "keyboard-enter" | "keyboard-esc" | "keyboard-up" | "search" | "storage" | "team-management" | "user-config" | "user-management">; default: string; required: true; }; }>>, { - name: "conversation" | "dashboard" | "file" | "fullscreen-exit" | "fullscreen" | "kb" | "keyboard-down" | "keyboard-enter" | "keyboard-esc" | "keyboard-up" | "search" | "team-management" | "user-config" | "user-management"; + name: "conversation" | "dashboard" | "file" | "fullscreen-exit" | "fullscreen" | "kb" | "keyboard-down" | "keyboard-enter" | "keyboard-esc" | "keyboard-up" | "search" | "storage" | "team-management" | "user-config" | "user-management"; }>; - export const svgNames: ["conversation", "dashboard", "file", "fullscreen-exit", "fullscreen", "kb", "keyboard-down", "keyboard-enter", "keyboard-esc", "keyboard-up", "search", "team-management", "user-config", "user-management"]; - export type SvgName = "conversation" | "dashboard" | "file" | "fullscreen-exit" | "fullscreen" | "kb" | "keyboard-down" | "keyboard-enter" | "keyboard-esc" | "keyboard-up" | "search" | "team-management" | "user-config" | "user-management"; + export const svgNames: ["conversation", "dashboard", "file", "fullscreen-exit", "fullscreen", "kb", "keyboard-down", "keyboard-enter", "keyboard-esc", "keyboard-up", "search", "storage", "team-management", "user-config", "user-management"]; + export type SvgName = "conversation" | "dashboard" | "file" | "fullscreen-exit" | "fullscreen" | "kb" | "keyboard-down" | "keyboard-enter" | "keyboard-esc" | "keyboard-up" | "search" | "storage" | "team-management" | "user-config" | "user-management"; export default SvgIcon; } diff --git a/rag/app/__init__.py b/rag/app/__init__.py deleted file mode 100644 index e156bc9..0000000 --- a/rag/app/__init__.py +++ /dev/null @@ -1,15 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# \ No newline at end of file diff --git a/rag/app/audio.py b/rag/app/audio.py deleted file mode 100644 index 95e552a..0000000 --- a/rag/app/audio.py +++ /dev/null @@ -1,44 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import re - -from api.db import LLMType -from rag.nlp import rag_tokenizer -from api.db.services.llm_service import LLMBundle -from rag.nlp import tokenize - - -def chunk(filename, binary, tenant_id, lang, callback=None, **kwargs): - doc = { - "docnm_kwd": filename, - "title_tks": rag_tokenizer.tokenize(re.sub(r"\.[a-zA-Z]+$", "", filename)) - } - doc["title_sm_tks"] = rag_tokenizer.fine_grained_tokenize(doc["title_tks"]) - - # is it English - eng = lang.lower() == "english" # is_english(sections) - try: - callback(0.1, "USE Sequence2Txt LLM to transcription the audio") - seq2txt_mdl = LLMBundle(tenant_id, LLMType.SPEECH2TEXT, lang=lang) - ans = seq2txt_mdl.transcription(binary) - callback(0.8, "Sequence2Txt LLM respond: %s ..." % ans[:32]) - tokenize(doc, ans, eng) - return [doc] - except Exception as e: - callback(prog=-1, msg=str(e)) - - return [] diff --git a/rag/app/book.py b/rag/app/book.py deleted file mode 100644 index 18357db..0000000 --- a/rag/app/book.py +++ /dev/null @@ -1,157 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import logging -from tika import parser -import re -from io import BytesIO - -from deepdoc.parser.utils import get_text -from rag.nlp import bullets_category, is_english,remove_contents_table, \ - hierarchical_merge, make_colon_as_title, naive_merge, random_choices, tokenize_table, \ - tokenize_chunks -from rag.nlp import rag_tokenizer -from deepdoc.parser import PdfParser, DocxParser, PlainParser, HtmlParser - - -class Pdf(PdfParser): - def __call__(self, filename, binary=None, from_page=0, - to_page=100000, zoomin=3, callback=None): - from timeit import default_timer as timer - start = timer() - callback(msg="OCR started") - self.__images__( - filename if not binary else binary, - zoomin, - from_page, - to_page, - callback) - callback(msg="OCR finished ({:.2f}s)".format(timer() - start)) - - start = timer() - self._layouts_rec(zoomin) - callback(0.67, "Layout analysis ({:.2f}s)".format(timer() - start)) - logging.debug("layouts: {}".format(timer() - start)) - - start = timer() - self._table_transformer_job(zoomin) - callback(0.68, "Table analysis ({:.2f}s)".format(timer() - start)) - - start = timer() - self._text_merge() - tbls = self._extract_table_figure(True, zoomin, True, True) - self._naive_vertical_merge() - self._filter_forpages() - self._merge_with_same_bullet() - callback(0.8, "Text extraction ({:.2f}s)".format(timer() - start)) - - return [(b["text"] + self._line_tag(b, zoomin), b.get("layoutno", "")) - for b in self.boxes], tbls - - -def chunk(filename, binary=None, from_page=0, to_page=100000, - lang="Chinese", callback=None, **kwargs): - """ - Supported file formats are docx, pdf, txt. - Since a book is long and not all the parts are useful, if it's a PDF, - please setup the page ranges for every book in order eliminate negative effects and save elapsed computing time. - """ - doc = { - "docnm_kwd": filename, - "title_tks": rag_tokenizer.tokenize(re.sub(r"\.[a-zA-Z]+$", "", filename)) - } - doc["title_sm_tks"] = rag_tokenizer.fine_grained_tokenize(doc["title_tks"]) - pdf_parser = None - sections, tbls = [], [] - if re.search(r"\.docx$", filename, re.IGNORECASE): - callback(0.1, "Start to parse.") - doc_parser = DocxParser() - # TODO: table of contents need to be removed - sections, tbls = doc_parser( - binary if binary else filename, from_page=from_page, to_page=to_page) - remove_contents_table(sections, eng=is_english( - random_choices([t for t, _ in sections], k=200))) - tbls = [((None, lns), None) for lns in tbls] - callback(0.8, "Finish parsing.") - - elif re.search(r"\.pdf$", filename, re.IGNORECASE): - pdf_parser = Pdf() - if kwargs.get("layout_recognize", "DeepDOC") == "Plain Text": - pdf_parser = PlainParser() - sections, tbls = pdf_parser(filename if not binary else binary, - from_page=from_page, to_page=to_page, callback=callback) - - elif re.search(r"\.txt$", filename, re.IGNORECASE): - callback(0.1, "Start to parse.") - txt = get_text(filename, binary) - sections = txt.split("\n") - sections = [(line, "") for line in sections if line] - remove_contents_table(sections, eng=is_english( - random_choices([t for t, _ in sections], k=200))) - callback(0.8, "Finish parsing.") - - elif re.search(r"\.(htm|html)$", filename, re.IGNORECASE): - callback(0.1, "Start to parse.") - sections = HtmlParser()(filename, binary) - sections = [(line, "") for line in sections if line] - remove_contents_table(sections, eng=is_english( - random_choices([t for t, _ in sections], k=200))) - callback(0.8, "Finish parsing.") - - elif re.search(r"\.doc$", filename, re.IGNORECASE): - callback(0.1, "Start to parse.") - binary = BytesIO(binary) - doc_parsed = parser.from_buffer(binary) - sections = doc_parsed['content'].split('\n') - sections = [(line, "") for line in sections if line] - remove_contents_table(sections, eng=is_english( - random_choices([t for t, _ in sections], k=200))) - callback(0.8, "Finish parsing.") - - else: - raise NotImplementedError( - "file type not supported yet(doc, docx, pdf, txt supported)") - - make_colon_as_title(sections) - bull = bullets_category( - [t for t in random_choices([t for t, _ in sections], k=100)]) - if bull >= 0: - chunks = ["\n".join(ck) - for ck in hierarchical_merge(bull, sections, 5)] - else: - sections = [s.split("@") for s, _ in sections] - sections = [(pr[0], "@" + pr[1]) if len(pr) == 2 else (pr[0], '') for pr in sections ] - chunks = naive_merge( - sections, kwargs.get( - "chunk_token_num", 256), kwargs.get( - "delimer", "\n。；！？")) - - # is it English - # is_english(random_choices([t for t, _ in sections], k=218)) - eng = lang.lower() == "english" - - res = tokenize_table(tbls, doc, eng) - res.extend(tokenize_chunks(chunks, doc, eng, pdf_parser)) - - return res - - -if __name__ == "__main__": - import sys - - def dummy(prog=None, msg=""): - pass - chunk(sys.argv[1], from_page=1, to_page=10, callback=dummy) diff --git a/rag/app/email.py b/rag/app/email.py deleted file mode 100644 index 7f08dd4..0000000 --- a/rag/app/email.py +++ /dev/null @@ -1,117 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import logging -from email import policy -from email.parser import BytesParser -from rag.app.naive import chunk as naive_chunk -import re -from rag.nlp import rag_tokenizer, naive_merge, tokenize_chunks -from deepdoc.parser import HtmlParser, TxtParser -from timeit import default_timer as timer -import io - - -def chunk( - filename, - binary=None, - from_page=0, - to_page=100000, - lang="Chinese", - callback=None, - **kwargs, -): - """ - Only eml is supported - """ - eng = lang.lower() == "english" # is_english(cks) - parser_config = kwargs.get( - "parser_config", - {"chunk_token_num": 128, "delimiter": "\n!?。；！？", "layout_recognize": "DeepDOC"}, - ) - doc = { - "docnm_kwd": filename, - "title_tks": rag_tokenizer.tokenize(re.sub(r"\.[a-zA-Z]+$", "", filename)), - } - doc["title_sm_tks"] = rag_tokenizer.fine_grained_tokenize(doc["title_tks"]) - main_res = [] - attachment_res = [] - - if binary: - msg = BytesParser(policy=policy.default).parse(io.BytesIO(binary)) - else: - msg = BytesParser(policy=policy.default).parse(open(filename, "rb")) - - text_txt, html_txt = [], [] - # get the email header info - for header, value in msg.items(): - text_txt.append(f"{header}: {value}") - - # get the email main info - def _add_content(msg, content_type): - if content_type == "text/plain": - text_txt.append( - msg.get_payload(decode=True).decode(msg.get_content_charset()) - ) - elif content_type == "text/html": - html_txt.append( - msg.get_payload(decode=True).decode(msg.get_content_charset()) - ) - elif "multipart" in content_type: - if msg.is_multipart(): - for part in msg.iter_parts(): - _add_content(part, part.get_content_type()) - - _add_content(msg, msg.get_content_type()) - - sections = TxtParser.parser_txt("\n".join(text_txt)) + [ - (line, "") for line in HtmlParser.parser_txt("\n".join(html_txt)) if line - ] - - st = timer() - chunks = naive_merge( - sections, - int(parser_config.get("chunk_token_num", 128)), - parser_config.get("delimiter", "\n!?。；！？"), - ) - - main_res.extend(tokenize_chunks(chunks, doc, eng, None)) - logging.debug("naive_merge({}): {}".format(filename, timer() - st)) - # get the attachment info - for part in msg.iter_attachments(): - content_disposition = part.get("Content-Disposition") - if content_disposition: - dispositions = content_disposition.strip().split(";") - if dispositions[0].lower() == "attachment": - filename = part.get_filename() - payload = part.get_payload(decode=True) - try: - attachment_res.extend( - naive_chunk(filename, payload, callback=callback, **kwargs) - ) - except Exception: - pass - - return main_res + attachment_res - - -if __name__ == "__main__": - import sys - - def dummy(prog=None, msg=""): - pass - - chunk(sys.argv[1], callback=dummy) diff --git a/rag/app/laws.py b/rag/app/laws.py deleted file mode 100644 index 1843079..0000000 --- a/rag/app/laws.py +++ /dev/null @@ -1,216 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import logging -from tika import parser -import re -from io import BytesIO -from docx import Document - -from api.db import ParserType -from deepdoc.parser.utils import get_text -from rag.nlp import bullets_category, remove_contents_table, hierarchical_merge, \ - make_colon_as_title, tokenize_chunks, docx_question_level -from rag.nlp import rag_tokenizer -from deepdoc.parser import PdfParser, DocxParser, PlainParser, HtmlParser - - -class Docx(DocxParser): - def __init__(self): - pass - - def __clean(self, line): - line = re.sub(r"\u3000", " ", line).strip() - return line - - def old_call(self, filename, binary=None, from_page=0, to_page=100000): - self.doc = Document( - filename) if not binary else Document(BytesIO(binary)) - pn = 0 - lines = [] - for p in self.doc.paragraphs: - if pn > to_page: - break - if from_page <= pn < to_page and p.text.strip(): - lines.append(self.__clean(p.text)) - for run in p.runs: - if 'lastRenderedPageBreak' in run._element.xml: - pn += 1 - continue - if 'w:br' in run._element.xml and 'type="page"' in run._element.xml: - pn += 1 - return [line for line in lines if line] - - def __call__(self, filename, binary=None, from_page=0, to_page=100000): - self.doc = Document( - filename) if not binary else Document(BytesIO(binary)) - pn = 0 - lines = [] - bull = bullets_category([p.text for p in self.doc.paragraphs]) - for p in self.doc.paragraphs: - if pn > to_page: - break - question_level, p_text = docx_question_level(p, bull) - if not p_text.strip("\n"): - continue - lines.append((question_level, p_text)) - - for run in p.runs: - if 'lastRenderedPageBreak' in run._element.xml: - pn += 1 - continue - if 'w:br' in run._element.xml and 'type="page"' in run._element.xml: - pn += 1 - - visit = [False for _ in range(len(lines))] - sections = [] - for s in range(len(lines)): - e = s + 1 - while e < len(lines): - if lines[e][0] <= lines[s][0]: - break - e += 1 - if e - s == 1 and visit[s]: - continue - sec = [] - next_level = lines[s][0] + 1 - while not sec and next_level < 22: - for i in range(s+1, e): - if lines[i][0] != next_level: - continue - sec.append(lines[i][1]) - visit[i] = True - next_level += 1 - sec.insert(0, lines[s][1]) - - sections.append("\n".join(sec)) - return [s for s in sections if s] - - def __str__(self) -> str: - return f''' - question:{self.question}, - answer:{self.answer}, - level:{self.level}, - childs:{self.childs} - ''' - - -class Pdf(PdfParser): - def __init__(self): - self.model_speciess = ParserType.LAWS.value - super().__init__() - - def __call__(self, filename, binary=None, from_page=0, - to_page=100000, zoomin=3, callback=None): - from timeit import default_timer as timer - start = timer() - callback(msg="OCR started") - self.__images__( - filename if not binary else binary, - zoomin, - from_page, - to_page, - callback - ) - callback(msg="OCR finished ({:.2f}s)".format(timer() - start)) - - start = timer() - self._layouts_rec(zoomin) - callback(0.67, "Layout analysis ({:.2f}s)".format(timer() - start)) - logging.debug("layouts:".format( - )) - self._naive_vertical_merge() - - callback(0.8, "Text extraction ({:.2f}s)".format(timer() - start)) - - return [(b["text"], self._line_tag(b, zoomin)) - for b in self.boxes], None - - -def chunk(filename, binary=None, from_page=0, to_page=100000, - lang="Chinese", callback=None, **kwargs): - """ - Supported file formats are docx, pdf, txt. - """ - doc = { - "docnm_kwd": filename, - "title_tks": rag_tokenizer.tokenize(re.sub(r"\.[a-zA-Z]+$", "", filename)) - } - doc["title_sm_tks"] = rag_tokenizer.fine_grained_tokenize(doc["title_tks"]) - pdf_parser = None - sections = [] - # is it English - eng = lang.lower() == "english" # is_english(sections) - - if re.search(r"\.docx$", filename, re.IGNORECASE): - callback(0.1, "Start to parse.") - chunks = Docx()(filename, binary) - callback(0.7, "Finish parsing.") - return tokenize_chunks(chunks, doc, eng, None) - - elif re.search(r"\.pdf$", filename, re.IGNORECASE): - pdf_parser = Pdf() - if kwargs.get("layout_recognize", "DeepDOC") == "Plain Text": - pdf_parser = PlainParser() - for txt, poss in pdf_parser(filename if not binary else binary, - from_page=from_page, to_page=to_page, callback=callback)[0]: - sections.append(txt + poss) - - elif re.search(r"\.txt$", filename, re.IGNORECASE): - callback(0.1, "Start to parse.") - txt = get_text(filename, binary) - sections = txt.split("\n") - sections = [s for s in sections if s] - callback(0.8, "Finish parsing.") - - elif re.search(r"\.(htm|html)$", filename, re.IGNORECASE): - callback(0.1, "Start to parse.") - sections = HtmlParser()(filename, binary) - sections = [s for s in sections if s] - callback(0.8, "Finish parsing.") - - elif re.search(r"\.doc$", filename, re.IGNORECASE): - callback(0.1, "Start to parse.") - binary = BytesIO(binary) - doc_parsed = parser.from_buffer(binary) - sections = doc_parsed['content'].split('\n') - sections = [s for s in sections if s] - callback(0.8, "Finish parsing.") - - else: - raise NotImplementedError( - "file type not supported yet(doc, docx, pdf, txt supported)") - - - # Remove 'Contents' part - remove_contents_table(sections, eng) - - make_colon_as_title(sections) - bull = bullets_category(sections) - chunks = hierarchical_merge(bull, sections, 5) - if not chunks: - callback(0.99, "No chunk parsed out.") - - return tokenize_chunks(["\n".join(ck) - for ck in chunks], doc, eng, pdf_parser) - - -if __name__ == "__main__": - import sys - - def dummy(prog=None, msg=""): - pass - chunk(sys.argv[1], callback=dummy) diff --git a/rag/app/manual.py b/rag/app/manual.py deleted file mode 100644 index 5de782d..0000000 --- a/rag/app/manual.py +++ /dev/null @@ -1,282 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import logging -import copy -import re - -from api.db import ParserType -from io import BytesIO -from rag.nlp import rag_tokenizer, tokenize, tokenize_table, bullets_category, title_frequency, tokenize_chunks, docx_question_level -from rag.utils import num_tokens_from_string -from deepdoc.parser import PdfParser, PlainParser, DocxParser -from docx import Document -from PIL import Image - - -class Pdf(PdfParser): - def __init__(self): - self.model_speciess = ParserType.MANUAL.value - super().__init__() - - def __call__(self, filename, binary=None, from_page=0, - to_page=100000, zoomin=3, callback=None): - from timeit import default_timer as timer - start = timer() - callback(msg="OCR started") - self.__images__( - filename if not binary else binary, - zoomin, - from_page, - to_page, - callback - ) - callback(msg="OCR finished ({:.2f}s)".format(timer() - start)) - # for bb in self.boxes: - # for b in bb: - # print(b) - logging.debug("OCR: {}".format(timer() - start)) - - start = timer() - self._layouts_rec(zoomin) - callback(0.65, "Layout analysis ({:.2f}s)".format(timer() - start)) - logging.debug("layouts: {}".format(timer() - start)) - - start = timer() - self._table_transformer_job(zoomin) - callback(0.67, "Table analysis ({:.2f}s)".format(timer() - start)) - - start = timer() - self._text_merge() - tbls = self._extract_table_figure(True, zoomin, True, True) - self._concat_downward() - self._filter_forpages() - callback(0.68, "Text merged ({:.2f}s)".format(timer() - start)) - - # clean mess - for b in self.boxes: - b["text"] = re.sub(r"([\t 　]|\u3000){2,}", " ", b["text"].strip()) - - return [(b["text"], b.get("layoutno", ""), self.get_position(b, zoomin)) - for i, b in enumerate(self.boxes)], tbls - - -class Docx(DocxParser): - def __init__(self): - pass - - def get_picture(self, document, paragraph): - img = paragraph._element.xpath('.//pic:pic') - if not img: - return None - img = img[0] - embed = img.xpath('.//a:blip/@r:embed')[0] - related_part = document.part.related_parts[embed] - image = related_part.image - image = Image.open(BytesIO(image.blob)) - return image - - def concat_img(self, img1, img2): - if img1 and not img2: - return img1 - if not img1 and img2: - return img2 - if not img1 and not img2: - return None - width1, height1 = img1.size - width2, height2 = img2.size - - new_width = max(width1, width2) - new_height = height1 + height2 - new_image = Image.new('RGB', (new_width, new_height)) - - new_image.paste(img1, (0, 0)) - new_image.paste(img2, (0, height1)) - - return new_image - - def __call__(self, filename, binary=None, from_page=0, to_page=100000, callback=None): - self.doc = Document( - filename) if not binary else Document(BytesIO(binary)) - pn = 0 - last_answer, last_image = "", None - question_stack, level_stack = [], [] - ti_list = [] - for p in self.doc.paragraphs: - if pn > to_page: - break - question_level, p_text = 0, '' - if from_page <= pn < to_page and p.text.strip(): - question_level, p_text = docx_question_level(p) - if not question_level or question_level > 6: # not a question - last_answer = f'{last_answer}\n{p_text}' - current_image = self.get_picture(self.doc, p) - last_image = self.concat_img(last_image, current_image) - else: # is a question - if last_answer or last_image: - sum_question = '\n'.join(question_stack) - if sum_question: - ti_list.append((f'{sum_question}\n{last_answer}', last_image)) - last_answer, last_image = '', None - - i = question_level - while question_stack and i <= level_stack[-1]: - question_stack.pop() - level_stack.pop() - question_stack.append(p_text) - level_stack.append(question_level) - for run in p.runs: - if 'lastRenderedPageBreak' in run._element.xml: - pn += 1 - continue - if 'w:br' in run._element.xml and 'type="page"' in run._element.xml: - pn += 1 - if last_answer: - sum_question = '\n'.join(question_stack) - if sum_question: - ti_list.append((f'{sum_question}\n{last_answer}', last_image)) - - tbls = [] - for tb in self.doc.tables: - html= "" - for r in tb.rows: - html += "" - i = 0 - while i < len(r.cells): - span = 1 - c = r.cells[i] - for j in range(i+1, len(r.cells)): - if c.text == r.cells[j].text: - span += 1 - i = j - i += 1 - html += f"" if span == 1 else f"" - html += "" - html += "
{c.text}{c.text}
" - tbls.append(((None, html), "")) - return ti_list, tbls - - -def chunk(filename, binary=None, from_page=0, to_page=100000, - lang="Chinese", callback=None, **kwargs): - """ - Only pdf is supported. - """ - pdf_parser = None - doc = { - "docnm_kwd": filename - } - doc["title_tks"] = rag_tokenizer.tokenize(re.sub(r"\.[a-zA-Z]+$", "", doc["docnm_kwd"])) - doc["title_sm_tks"] = rag_tokenizer.fine_grained_tokenize(doc["title_tks"]) - # is it English - eng = lang.lower() == "english" # pdf_parser.is_english - if re.search(r"\.pdf$", filename, re.IGNORECASE): - pdf_parser = Pdf() - if kwargs.get("layout_recognize", "DeepDOC") == "Plain Text": - pdf_parser = PlainParser() - sections, tbls = pdf_parser(filename if not binary else binary, - from_page=from_page, to_page=to_page, callback=callback) - if sections and len(sections[0]) < 3: - sections = [(t, lvl, [[0] * 5]) for t, lvl in sections] - # set pivot using the most frequent type of title, - # then merge between 2 pivot - if len(sections) > 0 and len(pdf_parser.outlines) / len(sections) > 0.03: - max_lvl = max([lvl for _, lvl in pdf_parser.outlines]) - most_level = max(0, max_lvl - 1) - levels = [] - for txt, _, _ in sections: - for t, lvl in pdf_parser.outlines: - tks = set([t[i] + t[i + 1] for i in range(len(t) - 1)]) - tks_ = set([txt[i] + txt[i + 1] - for i in range(min(len(t), len(txt) - 1))]) - if len(set(tks & tks_)) / max([len(tks), len(tks_), 1]) > 0.8: - levels.append(lvl) - break - else: - levels.append(max_lvl + 1) - - else: - bull = bullets_category([txt for txt, _, _ in sections]) - most_level, levels = title_frequency( - bull, [(txt, lvl) for txt, lvl, _ in sections]) - - assert len(sections) == len(levels) - sec_ids = [] - sid = 0 - for i, lvl in enumerate(levels): - if lvl <= most_level and i > 0 and lvl != levels[i - 1]: - sid += 1 - sec_ids.append(sid) - # print(lvl, self.boxes[i]["text"], most_level, sid) - - sections = [(txt, sec_ids[i], poss) - for i, (txt, _, poss) in enumerate(sections)] - for (img, rows), poss in tbls: - if not rows: - continue - sections.append((rows if isinstance(rows, str) else rows[0], -1, - [(p[0] + 1 - from_page, p[1], p[2], p[3], p[4]) for p in poss])) - - def tag(pn, left, right, top, bottom): - if pn + left + right + top + bottom == 0: - return "" - return "@@{}\t{:.1f}\t{:.1f}\t{:.1f}\t{:.1f}##" \ - .format(pn, left, right, top, bottom) - - chunks = [] - last_sid = -2 - tk_cnt = 0 - for txt, sec_id, poss in sorted(sections, key=lambda x: ( - x[-1][0][0], x[-1][0][3], x[-1][0][1])): - poss = "\t".join([tag(*pos) for pos in poss]) - if tk_cnt < 32 or (tk_cnt < 1024 and (sec_id == last_sid or sec_id == -1)): - if chunks: - chunks[-1] += "\n" + txt + poss - tk_cnt += num_tokens_from_string(txt) - continue - chunks.append(txt + poss) - tk_cnt = num_tokens_from_string(txt) - if sec_id > -1: - last_sid = sec_id - - res = tokenize_table(tbls, doc, eng) - res.extend(tokenize_chunks(chunks, doc, eng, pdf_parser)) - return res - - elif re.search(r"\.docx?$", filename, re.IGNORECASE): - docx_parser = Docx() - ti_list, tbls = docx_parser(filename, binary, - from_page=0, to_page=10000, callback=callback) - res = tokenize_table(tbls, doc, eng) - for text, image in ti_list: - d = copy.deepcopy(doc) - d['image'] = image - tokenize(d, text, eng) - res.append(d) - return res - else: - raise NotImplementedError("file type not supported yet(pdf and docx supported)") - - -if __name__ == "__main__": - import sys - - - def dummy(prog=None, msg=""): - pass - - - chunk(sys.argv[1], callback=dummy) diff --git a/rag/app/naive.py b/rag/app/naive.py deleted file mode 100644 index 5efcacf..0000000 --- a/rag/app/naive.py +++ /dev/null @@ -1,313 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import logging -from tika import parser -from io import BytesIO -from docx import Document -from timeit import default_timer as timer -import re -from deepdoc.parser.pdf_parser import PlainParser -from rag.nlp import rag_tokenizer, naive_merge, tokenize_table, tokenize_chunks, find_codec, concat_img, \ - naive_merge_docx, tokenize_chunks_docx -from deepdoc.parser import PdfParser, ExcelParser, DocxParser, HtmlParser, JsonParser, MarkdownParser, TxtParser -from rag.utils import num_tokens_from_string -from PIL import Image -from functools import reduce -from markdown import markdown -from docx.image.exceptions import UnrecognizedImageError, UnexpectedEndOfFileError, InvalidImageStreamError - - -class Docx(DocxParser): - def __init__(self): - pass - - def get_picture(self, document, paragraph): - img = paragraph._element.xpath('.//pic:pic') - if not img: - return None - img = img[0] - embed = img.xpath('.//a:blip/@r:embed')[0] - related_part = document.part.related_parts[embed] - try: - image_blob = related_part.image.blob - except UnrecognizedImageError: - logging.info("Unrecognized image format. Skipping image.") - return None - except UnexpectedEndOfFileError: - logging.info("EOF was unexpectedly encountered while reading an image stream. Skipping image.") - return None - except InvalidImageStreamError: - logging.info("The recognized image stream appears to be corrupted. Skipping image.") - return None - try: - image = Image.open(BytesIO(image_blob)).convert('RGB') - return image - except Exception: - return None - - def __clean(self, line): - line = re.sub(r"\u3000", " ", line).strip() - return line - - def __call__(self, filename, binary=None, from_page=0, to_page=100000): - self.doc = Document( - filename) if not binary else Document(BytesIO(binary)) - pn = 0 - lines = [] - last_image = None - for p in self.doc.paragraphs: - if pn > to_page: - break - if from_page <= pn < to_page: - if p.text.strip(): - if p.style and p.style.name == 'Caption': - former_image = None - if lines and lines[-1][1] and lines[-1][2] != 'Caption': - former_image = lines[-1][1].pop() - elif last_image: - former_image = last_image - last_image = None - lines.append((self.__clean(p.text), [former_image], p.style.name)) - else: - current_image = self.get_picture(self.doc, p) - image_list = [current_image] - if last_image: - image_list.insert(0, last_image) - last_image = None - lines.append((self.__clean(p.text), image_list, p.style.name if p.style else "")) - else: - if current_image := self.get_picture(self.doc, p): - if lines: - lines[-1][1].append(current_image) - else: - last_image = current_image - for run in p.runs: - if 'lastRenderedPageBreak' in run._element.xml: - pn += 1 - continue - if 'w:br' in run._element.xml and 'type="page"' in run._element.xml: - pn += 1 - new_line = [(line[0], reduce(concat_img, line[1]) if line[1] else None) for line in lines] - - tbls = [] - for tb in self.doc.tables: - html = "" - for r in tb.rows: - html += "" - i = 0 - while i < len(r.cells): - span = 1 - c = r.cells[i] - for j in range(i + 1, len(r.cells)): - if c.text == r.cells[j].text: - span += 1 - i = j - else: - break - i += 1 - html += f"" if span == 1 else f"" - html += "" - html += "
{c.text}{c.text}
" - tbls.append(((None, html), "")) - return new_line, tbls - - -class Pdf(PdfParser): - def __call__(self, filename, binary=None, from_page=0, - to_page=100000, zoomin=3, callback=None): - start = timer() - first_start = start - callback(msg="OCR started") - self.__images__( - filename if not binary else binary, - zoomin, - from_page, - to_page, - callback - ) - callback(msg="OCR finished ({:.2f}s)".format(timer() - start)) - logging.info("OCR({}~{}): {:.2f}s".format(from_page, to_page, timer() - start)) - - start = timer() - self._layouts_rec(zoomin) - callback(0.63, "Layout analysis ({:.2f}s)".format(timer() - start)) - - start = timer() - self._table_transformer_job(zoomin) - callback(0.65, "Table analysis ({:.2f}s)".format(timer() - start)) - - start = timer() - self._text_merge() - callback(0.67, "Text merged ({:.2f}s)".format(timer() - start)) - tbls = self._extract_table_figure(True, zoomin, True, True) - # self._naive_vertical_merge() - self._concat_downward() - # self._filter_forpages() - - logging.info("layouts cost: {}s".format(timer() - first_start)) - return [(b["text"], self._line_tag(b, zoomin)) - for b in self.boxes], tbls - - -class Markdown(MarkdownParser): - def __call__(self, filename, binary=None): - if binary: - encoding = find_codec(binary) - txt = binary.decode(encoding, errors="ignore") - else: - with open(filename, "r") as f: - txt = f.read() - remainder, tables = self.extract_tables_and_remainder(f'{txt}\n') - sections = [] - tbls = [] - for sec in remainder.split("\n"): - if num_tokens_from_string(sec) > 3 * self.chunk_token_num: - sections.append((sec[:int(len(sec) / 2)], "")) - sections.append((sec[int(len(sec) / 2):], "")) - else: - if sec.strip().find("#") == 0: - sections.append((sec, "")) - elif sections and sections[-1][0].strip().find("#") == 0: - sec_, _ = sections.pop(-1) - sections.append((sec_ + "\n" + sec, "")) - else: - sections.append((sec, "")) - - for table in tables: - tbls.append(((None, markdown(table, extensions=['markdown.extensions.tables'])), "")) - return sections, tbls - - -def chunk(filename, binary=None, from_page=0, to_page=100000, - lang="Chinese", callback=None, **kwargs): - """ - Supported file formats are docx, pdf, excel, txt. - This method apply the naive ways to chunk files. - Successive text will be sliced into pieces using 'delimiter'. - Next, these successive pieces are merge into chunks whose token number is no more than 'Max token number'. - """ - - is_english = lang.lower() == "english" # is_english(cks) - parser_config = kwargs.get( - "parser_config", { - "chunk_token_num": 128, "delimiter": "\n!?。；！？", "layout_recognize": "DeepDOC"}) - doc = { - "docnm_kwd": filename, - "title_tks": rag_tokenizer.tokenize(re.sub(r"\.[a-zA-Z]+$", "", filename)) - } - doc["title_sm_tks"] = rag_tokenizer.fine_grained_tokenize(doc["title_tks"]) - res = [] - pdf_parser = None - if re.search(r"\.docx$", filename, re.IGNORECASE): - callback(0.1, "Start to parse.") - sections, tables = Docx()(filename, binary) - res = tokenize_table(tables, doc, is_english) # just for table - - callback(0.8, "Finish parsing.") - st = timer() - - chunks, images = naive_merge_docx( - sections, int(parser_config.get( - "chunk_token_num", 128)), parser_config.get( - "delimiter", "\n!?。；！？")) - - if kwargs.get("section_only", False): - return chunks - - res.extend(tokenize_chunks_docx(chunks, doc, is_english, images)) - logging.info("naive_merge({}): {}".format(filename, timer() - st)) - return res - - elif re.search(r"\.pdf$", filename, re.IGNORECASE): - pdf_parser = Pdf() - if parser_config.get("layout_recognize", "DeepDOC") == "Plain Text": - pdf_parser = PlainParser() - sections, tables = pdf_parser(filename if not binary else binary, from_page=from_page, to_page=to_page, - callback=callback) - res = tokenize_table(tables, doc, is_english) - - elif re.search(r"\.(csv|xlsx?)$", filename, re.IGNORECASE): - callback(0.1, "Start to parse.") - excel_parser = ExcelParser() - if parser_config.get("html4excel"): - sections = [(_, "") for _ in excel_parser.html(binary, 12) if _] - else: - sections = [(_, "") for _ in excel_parser(binary) if _] - - elif re.search(r"\.(txt|py|js|java|c|cpp|h|php|go|ts|sh|cs|kt|sql)$", filename, re.IGNORECASE): - callback(0.1, "Start to parse.") - sections = TxtParser()(filename, binary, - parser_config.get("chunk_token_num", 128), - parser_config.get("delimiter", "\n!?;。；！？")) - callback(0.8, "Finish parsing.") - - elif re.search(r"\.(md|markdown)$", filename, re.IGNORECASE): - callback(0.1, "Start to parse.") - sections, tables = Markdown(int(parser_config.get("chunk_token_num", 128)))(filename, binary) - res = tokenize_table(tables, doc, is_english) - callback(0.8, "Finish parsing.") - - elif re.search(r"\.(htm|html)$", filename, re.IGNORECASE): - callback(0.1, "Start to parse.") - sections = HtmlParser()(filename, binary) - sections = [(_, "") for _ in sections if _] - callback(0.8, "Finish parsing.") - - elif re.search(r"\.json$", filename, re.IGNORECASE): - callback(0.1, "Start to parse.") - chunk_token_num = int(parser_config.get("chunk_token_num", 128)) - sections = JsonParser(chunk_token_num)(binary) - sections = [(_, "") for _ in sections if _] - callback(0.8, "Finish parsing.") - - elif re.search(r"\.doc$", filename, re.IGNORECASE): - callback(0.1, "Start to parse.") - binary = BytesIO(binary) - doc_parsed = parser.from_buffer(binary) - if doc_parsed.get('content', None) is not None: - sections = doc_parsed['content'].split('\n') - sections = [(_, "") for _ in sections if _] - callback(0.8, "Finish parsing.") - else: - callback(0.8, f"tika.parser got empty content from {filename}.") - logging.warning(f"tika.parser got empty content from {filename}.") - return [] - - else: - raise NotImplementedError( - "file type not supported yet(pdf, xlsx, doc, docx, txt supported)") - - st = timer() - chunks = naive_merge( - sections, int(parser_config.get( - "chunk_token_num", 128)), parser_config.get( - "delimiter", "\n!?。；！？")) - if kwargs.get("section_only", False): - return chunks - - res.extend(tokenize_chunks(chunks, doc, is_english, pdf_parser)) - logging.info("naive_merge({}): {}".format(filename, timer() - st)) - return res - - -if __name__ == "__main__": - import sys - - def dummy(prog=None, msg=""): - pass - - chunk(sys.argv[1], from_page=0, to_page=10, callback=dummy) diff --git a/rag/app/one.py b/rag/app/one.py deleted file mode 100644 index 4882233..0000000 --- a/rag/app/one.py +++ /dev/null @@ -1,139 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import logging -from tika import parser -from io import BytesIO -import re - -from deepdoc.parser.utils import get_text -from rag.app import naive -from rag.nlp import rag_tokenizer, tokenize -from deepdoc.parser import PdfParser, ExcelParser, PlainParser, HtmlParser - - -class Pdf(PdfParser): - def __call__(self, filename, binary=None, from_page=0, - to_page=100000, zoomin=3, callback=None): - from timeit import default_timer as timer - start = timer() - callback(msg="OCR started") - self.__images__( - filename if not binary else binary, - zoomin, - from_page, - to_page, - callback - ) - callback(msg="OCR finished ({:.2f}s)".format(timer() - start)) - - start = timer() - self._layouts_rec(zoomin, drop=False) - callback(0.63, "Layout analysis ({:.2f}s)".format(timer() - start)) - logging.debug("layouts cost: {}s".format(timer() - start)) - - start = timer() - self._table_transformer_job(zoomin) - callback(0.65, "Table analysis ({:.2f}s)".format(timer() - start)) - - start = timer() - self._text_merge() - callback(0.67, "Text merged ({:.2f}s)".format(timer() - start)) - tbls = self._extract_table_figure(True, zoomin, True, True) - self._concat_downward() - - sections = [(b["text"], self.get_position(b, zoomin)) - for i, b in enumerate(self.boxes)] - for (img, rows), poss in tbls: - if not rows: - continue - sections.append((rows if isinstance(rows, str) else rows[0], - [(p[0] + 1 - from_page, p[1], p[2], p[3], p[4]) for p in poss])) - return [(txt, "") for txt, _ in sorted(sections, key=lambda x: ( - x[-1][0][0], x[-1][0][3], x[-1][0][1]))], None - - -def chunk(filename, binary=None, from_page=0, to_page=100000, - lang="Chinese", callback=None, **kwargs): - """ - Supported file formats are docx, pdf, excel, txt. - One file forms a chunk which maintains original text order. - """ - - eng = lang.lower() == "english" # is_english(cks) - - if re.search(r"\.docx$", filename, re.IGNORECASE): - callback(0.1, "Start to parse.") - sections, tbls = naive.Docx()(filename, binary) - sections = [s for s, _ in sections if s] - for (_, html), _ in tbls: - sections.append(html) - callback(0.8, "Finish parsing.") - - elif re.search(r"\.pdf$", filename, re.IGNORECASE): - pdf_parser = Pdf() - if kwargs.get("layout_recognize", "DeepDOC") == "Plain Text": - pdf_parser = PlainParser() - sections, _ = pdf_parser( - filename if not binary else binary, to_page=to_page, callback=callback) - sections = [s for s, _ in sections if s] - - elif re.search(r"\.xlsx?$", filename, re.IGNORECASE): - callback(0.1, "Start to parse.") - excel_parser = ExcelParser() - sections = excel_parser.html(binary, 1000000000) - - elif re.search(r"\.(txt|md|markdown)$", filename, re.IGNORECASE): - callback(0.1, "Start to parse.") - txt = get_text(filename, binary) - sections = txt.split("\n") - sections = [s for s in sections if s] - callback(0.8, "Finish parsing.") - - elif re.search(r"\.(htm|html)$", filename, re.IGNORECASE): - callback(0.1, "Start to parse.") - sections = HtmlParser()(filename, binary) - sections = [s for s in sections if s] - callback(0.8, "Finish parsing.") - - elif re.search(r"\.doc$", filename, re.IGNORECASE): - callback(0.1, "Start to parse.") - binary = BytesIO(binary) - doc_parsed = parser.from_buffer(binary) - sections = doc_parsed['content'].split('\n') - sections = [s for s in sections if s] - callback(0.8, "Finish parsing.") - - else: - raise NotImplementedError( - "file type not supported yet(doc, docx, pdf, txt supported)") - - doc = { - "docnm_kwd": filename, - "title_tks": rag_tokenizer.tokenize(re.sub(r"\.[a-zA-Z]+$", "", filename)) - } - doc["title_sm_tks"] = rag_tokenizer.fine_grained_tokenize(doc["title_tks"]) - tokenize(doc, "\n".join(sections), eng) - return [doc] - - -if __name__ == "__main__": - import sys - - def dummy(prog=None, msg=""): - pass - - chunk(sys.argv[1], from_page=0, to_page=10, callback=dummy) diff --git a/rag/app/paper.py b/rag/app/paper.py deleted file mode 100644 index 7b980ea..0000000 --- a/rag/app/paper.py +++ /dev/null @@ -1,294 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import logging -import copy -import re - -from api.db import ParserType -from rag.nlp import rag_tokenizer, tokenize, tokenize_table, add_positions, bullets_category, title_frequency, tokenize_chunks -from deepdoc.parser import PdfParser, PlainParser -import numpy as np - - -class Pdf(PdfParser): - def __init__(self): - self.model_speciess = ParserType.PAPER.value - super().__init__() - - def __call__(self, filename, binary=None, from_page=0, - to_page=100000, zoomin=3, callback=None): - from timeit import default_timer as timer - start = timer() - callback(msg="OCR started") - self.__images__( - filename if not binary else binary, - zoomin, - from_page, - to_page, - callback - ) - callback(msg="OCR finished ({:.2f}s)".format(timer() - start)) - - start = timer() - self._layouts_rec(zoomin) - callback(0.63, "Layout analysis ({:.2f}s)".format(timer() - start)) - logging.debug(f"layouts cost: {timer() - start}s") - - start = timer() - self._table_transformer_job(zoomin) - callback(0.68, "Table analysis ({:.2f}s)".format(timer() - start)) - - start = timer() - self._text_merge() - tbls = self._extract_table_figure(True, zoomin, True, True) - column_width = np.median([b["x1"] - b["x0"] for b in self.boxes]) - self._concat_downward() - self._filter_forpages() - callback(0.75, "Text merged ({:.2f}s)".format(timer() - start)) - - # clean mess - if column_width < self.page_images[0].size[0] / zoomin / 2: - logging.debug("two_column................... {} {}".format(column_width, - self.page_images[0].size[0] / zoomin / 2)) - self.boxes = self.sort_X_by_page(self.boxes, column_width / 2) - for b in self.boxes: - b["text"] = re.sub(r"([\t 　]|\u3000){2,}", " ", b["text"].strip()) - - def _begin(txt): - return re.match( - "[0-9. 一、i]*(introduction|abstract|摘要|引言|keywords|key words|关键词|background|背景|目录|前言|contents)", - txt.lower().strip()) - - if from_page > 0: - return { - "title": "", - "authors": "", - "abstract": "", - "sections": [(b["text"] + self._line_tag(b, zoomin), b.get("layoutno", "")) for b in self.boxes if - re.match(r"(text|title)", b.get("layoutno", "text"))], - "tables": tbls - } - # get title and authors - title = "" - authors = [] - i = 0 - while i < min(32, len(self.boxes)-1): - b = self.boxes[i] - i += 1 - if b.get("layoutno", "").find("title") >= 0: - title = b["text"] - if _begin(title): - title = "" - break - for j in range(3): - if _begin(self.boxes[i + j]["text"]): - break - authors.append(self.boxes[i + j]["text"]) - break - break - # get abstract - abstr = "" - i = 0 - while i + 1 < min(32, len(self.boxes)): - b = self.boxes[i] - i += 1 - txt = b["text"].lower().strip() - if re.match("(abstract|摘要)", txt): - if len(txt.split()) > 32 or len(txt) > 64: - abstr = txt + self._line_tag(b, zoomin) - break - txt = self.boxes[i]["text"].lower().strip() - if len(txt.split()) > 32 or len(txt) > 64: - abstr = txt + self._line_tag(self.boxes[i], zoomin) - i += 1 - break - if not abstr: - i = 0 - - callback( - 0.8, "Page {}~{}: Text merging finished".format( - from_page, min( - to_page, self.total_page))) - for b in self.boxes: - logging.debug("{} {}".format(b["text"], b.get("layoutno"))) - logging.debug("{}".format(tbls)) - - return { - "title": title, - "authors": " ".join(authors), - "abstract": abstr, - "sections": [(b["text"] + self._line_tag(b, zoomin), b.get("layoutno", "")) for b in self.boxes[i:] if - re.match(r"(text|title)", b.get("layoutno", "text"))], - "tables": tbls - } - - -def chunk(filename, binary=None, from_page=0, to_page=100000, - lang="Chinese", callback=None, **kwargs): - """ - Only pdf is supported. - The abstract of the paper will be sliced as an entire chunk, and will not be sliced partly. - """ - if re.search(r"\.pdf$", filename, re.IGNORECASE): - if kwargs.get("parser_config", {}).get("layout_recognize", "DeepDOC") == "Plain Text": - pdf_parser = PlainParser() - paper = { - "title": filename, - "authors": " ", - "abstract": "", - "sections": pdf_parser(filename if not binary else binary, from_page=from_page, to_page=to_page)[0], - "tables": [] - } - else: - pdf_parser = Pdf() - paper = pdf_parser(filename if not binary else binary, - from_page=from_page, to_page=to_page, callback=callback) - else: - raise NotImplementedError("file type not supported yet(pdf supported)") - - doc = {"docnm_kwd": filename, "authors_tks": rag_tokenizer.tokenize(paper["authors"]), - "title_tks": rag_tokenizer.tokenize(paper["title"] if paper["title"] else filename)} - doc["title_sm_tks"] = rag_tokenizer.fine_grained_tokenize(doc["title_tks"]) - doc["authors_sm_tks"] = rag_tokenizer.fine_grained_tokenize(doc["authors_tks"]) - # is it English - eng = lang.lower() == "english" # pdf_parser.is_english - logging.debug("It's English.....{}".format(eng)) - - res = tokenize_table(paper["tables"], doc, eng) - - if paper["abstract"]: - d = copy.deepcopy(doc) - txt = pdf_parser.remove_tag(paper["abstract"]) - d["important_kwd"] = ["abstract", "总结", "概括", "summary", "summarize"] - d["important_tks"] = " ".join(d["important_kwd"]) - d["image"], poss = pdf_parser.crop( - paper["abstract"], need_position=True) - add_positions(d, poss) - tokenize(d, txt, eng) - res.append(d) - - sorted_sections = paper["sections"] - # set pivot using the most frequent type of title, - # then merge between 2 pivot - bull = bullets_category([txt for txt, _ in sorted_sections]) - most_level, levels = title_frequency(bull, sorted_sections) - assert len(sorted_sections) == len(levels) - sec_ids = [] - sid = 0 - for i, lvl in enumerate(levels): - if lvl <= most_level and i > 0 and lvl != levels[i - 1]: - sid += 1 - sec_ids.append(sid) - logging.debug("{} {} {} {}".format(lvl, sorted_sections[i][0], most_level, sid)) - - chunks = [] - last_sid = -2 - for (txt, _), sec_id in zip(sorted_sections, sec_ids): - if sec_id == last_sid: - if chunks: - chunks[-1] += "\n" + txt - continue - chunks.append(txt) - last_sid = sec_id - res.extend(tokenize_chunks(chunks, doc, eng, pdf_parser)) - return res - - -""" - readed = [0] * len(paper["lines"]) - # find colon firstly - i = 0 - while i + 1 < len(paper["lines"]): - txt = pdf_parser.remove_tag(paper["lines"][i][0]) - j = i - if txt.strip("\n").strip()[-1] not in ":：": - i += 1 - continue - i += 1 - while i < len(paper["lines"]) and not paper["lines"][i][0]: - i += 1 - if i >= len(paper["lines"]): break - proj = [paper["lines"][i][0].strip()] - i += 1 - while i < len(paper["lines"]) and paper["lines"][i][0].strip()[0] == proj[-1][0]: - proj.append(paper["lines"][i]) - i += 1 - for k in range(j, i): readed[k] = True - txt = txt[::-1] - if eng: - r = re.search(r"(.*?) ([\\.;?!]|$)", txt) - txt = r.group(1)[::-1] if r else txt[::-1] - else: - r = re.search(r"(.*?) ([。？；！]|$)", txt) - txt = r.group(1)[::-1] if r else txt[::-1] - for p in proj: - d = copy.deepcopy(doc) - txt += "\n" + pdf_parser.remove_tag(p) - d["image"], poss = pdf_parser.crop(p, need_position=True) - add_positions(d, poss) - tokenize(d, txt, eng) - res.append(d) - - i = 0 - chunk = [] - tk_cnt = 0 - def add_chunk(): - nonlocal chunk, res, doc, pdf_parser, tk_cnt - d = copy.deepcopy(doc) - ck = "\n".join(chunk) - tokenize(d, pdf_parser.remove_tag(ck), pdf_parser.is_english) - d["image"], poss = pdf_parser.crop(ck, need_position=True) - add_positions(d, poss) - res.append(d) - chunk = [] - tk_cnt = 0 - - while i < len(paper["lines"]): - if tk_cnt > 128: - add_chunk() - if readed[i]: - i += 1 - continue - readed[i] = True - txt, layouts = paper["lines"][i] - txt_ = pdf_parser.remove_tag(txt) - i += 1 - cnt = num_tokens_from_string(txt_) - if any([ - layouts.find("title") >= 0 and chunk, - cnt + tk_cnt > 128 and tk_cnt > 32, - ]): - add_chunk() - chunk = [txt] - tk_cnt = cnt - else: - chunk.append(txt) - tk_cnt += cnt - - if chunk: add_chunk() - for i, d in enumerate(res): - print(d) - # d["image"].save(f"./logs/{i}.jpg") - return res -""" - -if __name__ == "__main__": - import sys - - def dummy(prog=None, msg=""): - pass - chunk(sys.argv[1], callback=dummy) diff --git a/rag/app/picture.py b/rag/app/picture.py deleted file mode 100644 index 578da79..0000000 --- a/rag/app/picture.py +++ /dev/null @@ -1,59 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import io - -import numpy as np -from PIL import Image - -from api.db import LLMType -from api.db.services.llm_service import LLMBundle -from rag.nlp import tokenize -from deepdoc.vision import OCR - -ocr = OCR() - - -def chunk(filename, binary, tenant_id, lang, callback=None, **kwargs): - img = Image.open(io.BytesIO(binary)).convert('RGB') - doc = { - "docnm_kwd": filename, - "image": img - } - bxs = ocr(np.array(img)) - txt = "\n".join([t[0] for _, t in bxs if t[0]]) - eng = lang.lower() == "english" - callback(0.4, "Finish OCR: (%s ...)" % txt[:12]) - if (eng and len(txt.split()) > 32) or len(txt) > 32: - tokenize(doc, txt, eng) - callback(0.8, "OCR results is too long to use CV LLM.") - return [doc] - - try: - callback(0.4, "Use CV LLM to describe the picture.") - cv_mdl = LLMBundle(tenant_id, LLMType.IMAGE2TEXT, lang=lang) - img_binary = io.BytesIO() - img.save(img_binary, format='JPEG') - img_binary.seek(0) - ans = cv_mdl.describe(img_binary.read()) - callback(0.8, "CV LLM respond: %s ..." % ans[:32]) - txt += "\n" + ans - tokenize(doc, txt, eng) - return [doc] - except Exception as e: - callback(prog=-1, msg=str(e)) - - return [] diff --git a/rag/app/presentation.py b/rag/app/presentation.py deleted file mode 100644 index fcfabd3..0000000 --- a/rag/app/presentation.py +++ /dev/null @@ -1,147 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import copy -import re -from io import BytesIO - -from PIL import Image - -from rag.nlp import tokenize, is_english -from rag.nlp import rag_tokenizer -from deepdoc.parser import PdfParser, PptParser, PlainParser -from PyPDF2 import PdfReader as pdf2_read - - -class Ppt(PptParser): - def __call__(self, fnm, from_page, to_page, callback=None): - txts = super().__call__(fnm, from_page, to_page) - - callback(0.5, "Text extraction finished.") - import aspose.slides as slides - import aspose.pydrawing as drawing - imgs = [] - with slides.Presentation(BytesIO(fnm)) as presentation: - for i, slide in enumerate(presentation.slides[from_page: to_page]): - buffered = BytesIO() - slide.get_thumbnail( - 0.5, 0.5).save( - buffered, drawing.imaging.ImageFormat.jpeg) - imgs.append(Image.open(buffered)) - assert len(imgs) == len( - txts), "Slides text and image do not match: {} vs. {}".format(len(imgs), len(txts)) - callback(0.9, "Image extraction finished") - self.is_english = is_english(txts) - return [(txts[i], imgs[i]) for i in range(len(txts))] - - -class Pdf(PdfParser): - def __init__(self): - super().__init__() - - def __garbage(self, txt): - txt = txt.lower().strip() - if re.match(r"[0-9\.,%/-]+$", txt): - return True - if len(txt) < 3: - return True - return False - - def __call__(self, filename, binary=None, from_page=0, - to_page=100000, zoomin=3, callback=None): - from timeit import default_timer as timer - start = timer() - callback(msg="OCR started") - self.__images__(filename if not binary else binary, - zoomin, from_page, to_page, callback) - callback(msg="Page {}~{}: OCR finished ({:.2f}s)".format(from_page, min(to_page, self.total_page), timer() - start)) - assert len(self.boxes) == len(self.page_images), "{} vs. {}".format( - len(self.boxes), len(self.page_images)) - res = [] - for i in range(len(self.boxes)): - lines = "\n".join([b["text"] for b in self.boxes[i] - if not self.__garbage(b["text"])]) - res.append((lines, self.page_images[i])) - callback(0.9, "Page {}~{}: Parsing finished".format( - from_page, min(to_page, self.total_page))) - return res - - -class PlainPdf(PlainParser): - def __call__(self, filename, binary=None, from_page=0, - to_page=100000, callback=None, **kwargs): - self.pdf = pdf2_read(filename if not binary else BytesIO(binary)) - page_txt = [] - for page in self.pdf.pages[from_page: to_page]: - page_txt.append(page.extract_text()) - callback(0.9, "Parsing finished") - return [(txt, None) for txt in page_txt] - - -def chunk(filename, binary=None, from_page=0, to_page=100000, - lang="Chinese", callback=None, **kwargs): - """ - The supported file formats are pdf, pptx. - Every page will be treated as a chunk. And the thumbnail of every page will be stored. - PPT file will be parsed by using this method automatically, setting-up for every PPT file is not necessary. - """ - eng = lang.lower() == "english" - doc = { - "docnm_kwd": filename, - "title_tks": rag_tokenizer.tokenize(re.sub(r"\.[a-zA-Z]+$", "", filename)) - } - doc["title_sm_tks"] = rag_tokenizer.fine_grained_tokenize(doc["title_tks"]) - res = [] - if re.search(r"\.pptx?$", filename, re.IGNORECASE): - ppt_parser = Ppt() - for pn, (txt, img) in enumerate(ppt_parser( - filename if not binary else binary, from_page, 1000000, callback)): - d = copy.deepcopy(doc) - pn += from_page - d["image"] = img - d["page_num_int"] = [pn + 1] - d["top_int"] = [0] - d["position_int"] = [(pn + 1, 0, img.size[0], 0, img.size[1])] - tokenize(d, txt, eng) - res.append(d) - return res - elif re.search(r"\.pdf$", filename, re.IGNORECASE): - pdf_parser = Pdf() - if kwargs.get("layout_recognize", "DeepDOC") == "Plain Text": - pdf_parser = PlainParser() - for pn, (txt, img) in enumerate(pdf_parser(filename, binary, - from_page=from_page, to_page=to_page, callback=callback)): - d = copy.deepcopy(doc) - pn += from_page - if img: - d["image"] = img - d["page_num_int"] = [pn + 1] - d["top_int"] = [0] - d["position_int"] = [(pn + 1, 0, img.size[0] if img else 0, 0, img.size[1] if img else 0)] - tokenize(d, txt, eng) - res.append(d) - return res - - raise NotImplementedError( - "file type not supported yet(pptx, pdf supported)") - - -if __name__ == "__main__": - import sys - - def dummy(a, b): - pass - chunk(sys.argv[1], callback=dummy) diff --git a/rag/app/qa.py b/rag/app/qa.py index ebc3677..f72246e 100644 --- a/rag/app/qa.py +++ b/rag/app/qa.py @@ -21,17 +21,30 @@ from copy import deepcopy from io import BytesIO from timeit import default_timer as timer from openpyxl import load_workbook - -from deepdoc.parser.utils import get_text from rag.nlp import is_english, random_choices, qbullets_category, add_positions, has_qbullet, docx_question_level from rag.nlp import rag_tokenizer, tokenize_table, concat_img -from deepdoc.parser import PdfParser, ExcelParser, DocxParser from docx import Document from PIL import Image from markdown import markdown +from rag.nlp import find_codec -class Excel(ExcelParser): +def get_text(fnm: str, binary=None) -> str: + txt = "" + if binary: + encoding = find_codec(binary) + txt = binary.decode(encoding, errors="ignore") + else: + with open(fnm, "r") as f: + while True: + line = f.readline() + if not line: + break + txt += line + return txt + + +class Excel: def __call__(self, fnm, binary=None, callback=None): if not binary: wb = load_workbook(fnm) @@ -61,31 +74,18 @@ class Excel(ExcelParser): else: fails.append(str(i + 1)) if len(res) % 999 == 0: - callback(len(res) * - 0.6 / - total, ("Extract pairs: {}".format(len(res)) + - (f"{len(fails)} failure, line: %s..." % - (",".join(fails[:3])) if fails else ""))) + callback(len(res) * 0.6 / total, ("Extract pairs: {}".format(len(res)) + (f"{len(fails)} failure, line: %s..." % (",".join(fails[:3])) if fails else ""))) - callback(0.6, ("Extract pairs: {}. ".format(len(res)) + ( - f"{len(fails)} failure, line: %s..." % (",".join(fails[:3])) if fails else ""))) - self.is_english = is_english( - [rmPrefix(q) for q, _ in random_choices(res, k=30) if len(q) > 1]) + callback(0.6, ("Extract pairs: {}. ".format(len(res)) + (f"{len(fails)} failure, line: %s..." % (",".join(fails[:3])) if fails else ""))) + self.is_english = is_english([rmPrefix(q) for q, _ in random_choices(res, k=30) if len(q) > 1]) return res -class Pdf(PdfParser): - def __call__(self, filename, binary=None, from_page=0, - to_page=100000, zoomin=3, callback=None): +class Pdf: + def __call__(self, filename, binary=None, from_page=0, to_page=100000, zoomin=3, callback=None): start = timer() callback(msg="OCR started") - self.__images__( - filename if not binary else binary, - zoomin, - from_page, - to_page, - callback - ) + self.__images__(filename if not binary else binary, zoomin, from_page, to_page, callback) callback(msg="OCR finished ({:.2f}s)".format(timer() - start)) logging.debug("OCR({}~{}): {:.2f}s".format(from_page, to_page, timer() - start)) start = timer() @@ -100,9 +100,9 @@ class Pdf(PdfParser): self._text_merge() callback(0.67, "Text merged ({:.2f}s)".format(timer() - start)) tbls = self._extract_table_figure(True, zoomin, True, True) - #self._naive_vertical_merge() + # self._naive_vertical_merge() # self._concat_downward() - #self._filter_forpages() + # self._filter_forpages() logging.debug("layouts: {}".format(timer() - start)) sections = [b["text"] for b in self.boxes] bull_x0_list = [] @@ -110,57 +110,61 @@ class Pdf(PdfParser): if q_bull == -1: raise ValueError("Unable to recognize Q&A structure.") qai_list = [] - last_q, last_a, last_tag = '', '', '' + last_q, last_a, last_tag = "", "", "" last_index = -1 - last_box = {'text':''} + last_box = {"text": ""} last_bull = None + def sort_key(element): tbls_pn = element[1][0][0] tbls_top = element[1][0][3] return tbls_pn, tbls_top + tbls.sort(key=sort_key) tbl_index = 0 last_pn, last_bottom = 0, 0 - tbl_pn, tbl_left, tbl_right, tbl_top, tbl_bottom, tbl_tag, tbl_text = 1, 0, 0, 0, 0, '@@0\t0\t0\t0\t0##', '' + tbl_pn, tbl_left, tbl_right, tbl_top, tbl_bottom, tbl_tag, tbl_text = 1, 0, 0, 0, 0, "@@0\t0\t0\t0\t0##", "" for box in self.boxes: - section, line_tag = box['text'], self._line_tag(box, zoomin) + section, line_tag = box["text"], self._line_tag(box, zoomin) has_bull, index = has_qbullet(reg, box, last_box, last_index, last_bull, bull_x0_list) last_box, last_index, last_bull = box, index, has_bull - line_pn = float(line_tag.lstrip('@@').split('\t')[0]) - line_top = float(line_tag.rstrip('##').split('\t')[3]) + line_pn = float(line_tag.lstrip("@@").split("\t")[0]) + line_top = float(line_tag.rstrip("##").split("\t")[3]) tbl_pn, tbl_left, tbl_right, tbl_top, tbl_bottom, tbl_tag, tbl_text = self.get_tbls_info(tbls, tbl_index) if not has_bull: # No question bullet if not last_q: - if tbl_pn < line_pn or (tbl_pn == line_pn and tbl_top <= line_top): # image passed + if tbl_pn < line_pn or (tbl_pn == line_pn and tbl_top <= line_top): # image passed tbl_index += 1 continue else: sum_tag = line_tag sum_section = section - while ((tbl_pn == last_pn and tbl_top>= last_bottom) or (tbl_pn > last_pn)) \ - and ((tbl_pn == line_pn and tbl_top <= line_top) or (tbl_pn < line_pn)): # add image at the middle of current answer - sum_tag = f'{tbl_tag}{sum_tag}' - sum_section = f'{tbl_text}{sum_section}' + while ((tbl_pn == last_pn and tbl_top >= last_bottom) or (tbl_pn > last_pn)) and ( + (tbl_pn == line_pn and tbl_top <= line_top) or (tbl_pn < line_pn) + ): # add image at the middle of current answer + sum_tag = f"{tbl_tag}{sum_tag}" + sum_section = f"{tbl_text}{sum_section}" tbl_index += 1 tbl_pn, tbl_left, tbl_right, tbl_top, tbl_bottom, tbl_tag, tbl_text = self.get_tbls_info(tbls, tbl_index) - last_a = f'{last_a}{sum_section}' - last_tag = f'{last_tag}{sum_tag}' + last_a = f"{last_a}{sum_section}" + last_tag = f"{last_tag}{sum_tag}" else: if last_q: - while ((tbl_pn == last_pn and tbl_top>= last_bottom) or (tbl_pn > last_pn)) \ - and ((tbl_pn == line_pn and tbl_top <= line_top) or (tbl_pn < line_pn)): # add image at the end of last answer - last_tag = f'{last_tag}{tbl_tag}' - last_a = f'{last_a}{tbl_text}' + while ((tbl_pn == last_pn and tbl_top >= last_bottom) or (tbl_pn > last_pn)) and ( + (tbl_pn == line_pn and tbl_top <= line_top) or (tbl_pn < line_pn) + ): # add image at the end of last answer + last_tag = f"{last_tag}{tbl_tag}" + last_a = f"{last_a}{tbl_text}" tbl_index += 1 tbl_pn, tbl_left, tbl_right, tbl_top, tbl_bottom, tbl_tag, tbl_text = self.get_tbls_info(tbls, tbl_index) image, poss = self.crop(last_tag, need_position=True) qai_list.append((last_q, last_a, image, poss)) - last_q, last_a, last_tag = '', '', '' + last_q, last_a, last_tag = "", "", "" last_q = has_bull.group() _, end = has_bull.span() last_a = section[end:] last_tag = line_tag - last_bottom = float(line_tag.rstrip('##').split('\t')[4]) + last_bottom = float(line_tag.rstrip("##").split("\t")[4]) last_pn = line_pn if last_q: qai_list.append((last_q, last_a, *self.crop(last_tag, need_position=True))) @@ -168,36 +172,34 @@ class Pdf(PdfParser): def get_tbls_info(self, tbls, tbl_index): if tbl_index >= len(tbls): - return 1, 0, 0, 0, 0, '@@0\t0\t0\t0\t0##', '' - tbl_pn = tbls[tbl_index][1][0][0]+1 + return 1, 0, 0, 0, 0, "@@0\t0\t0\t0\t0##", "" + tbl_pn = tbls[tbl_index][1][0][0] + 1 tbl_left = tbls[tbl_index][1][0][1] tbl_right = tbls[tbl_index][1][0][2] tbl_top = tbls[tbl_index][1][0][3] tbl_bottom = tbls[tbl_index][1][0][4] - tbl_tag = "@@{}\t{:.1f}\t{:.1f}\t{:.1f}\t{:.1f}##" \ - .format(tbl_pn, tbl_left, tbl_right, tbl_top, tbl_bottom) - _tbl_text = ''.join(tbls[tbl_index][0][1]) + tbl_tag = "@@{}\t{:.1f}\t{:.1f}\t{:.1f}\t{:.1f}##".format(tbl_pn, tbl_left, tbl_right, tbl_top, tbl_bottom) + _tbl_text = "".join(tbls[tbl_index][0][1]) return tbl_pn, tbl_left, tbl_right, tbl_top, tbl_bottom, tbl_tag, _tbl_text -class Docx(DocxParser): +class Docx: def __init__(self): pass def get_picture(self, document, paragraph): - img = paragraph._element.xpath('.//pic:pic') + img = paragraph._element.xpath(".//pic:pic") if not img: return None img = img[0] - embed = img.xpath('.//a:blip/@r:embed')[0] + embed = img.xpath(".//a:blip/@r:embed")[0] related_part = document.part.related_parts[embed] image = related_part.image - image = Image.open(BytesIO(image.blob)).convert('RGB') + image = Image.open(BytesIO(image.blob)).convert("RGB") return image def __call__(self, filename, binary=None, from_page=0, to_page=100000, callback=None): - self.doc = Document( - filename) if not binary else Document(BytesIO(binary)) + self.doc = Document(filename) if not binary else Document(BytesIO(binary)) pn = 0 last_answer, last_image = "", None question_stack, level_stack = [], [] @@ -205,19 +207,19 @@ class Docx(DocxParser): for p in self.doc.paragraphs: if pn > to_page: break - question_level, p_text = 0, '' + question_level, p_text = 0, "" if from_page <= pn < to_page and p.text.strip(): question_level, p_text = docx_question_level(p) - if not question_level or question_level > 6: # not a question - last_answer = f'{last_answer}\n{p_text}' + if not question_level or question_level > 6: # not a question + last_answer = f"{last_answer}\n{p_text}" current_image = self.get_picture(self.doc, p) last_image = concat_img(last_image, current_image) - else: # is a question + else: # is a question if last_answer or last_image: - sum_question = '\n'.join(question_stack) + sum_question = "\n".join(question_stack) if sum_question: qai_list.append((sum_question, last_answer, last_image)) - last_answer, last_image = '', None + last_answer, last_image = "", None i = question_level while question_stack and i <= level_stack[-1]: @@ -226,26 +228,26 @@ class Docx(DocxParser): question_stack.append(p_text) level_stack.append(question_level) for run in p.runs: - if 'lastRenderedPageBreak' in run._element.xml: + if "lastRenderedPageBreak" in run._element.xml: pn += 1 continue - if 'w:br' in run._element.xml and 'type="page"' in run._element.xml: + if "w:br" in run._element.xml and 'type="page"' in run._element.xml: pn += 1 if last_answer: - sum_question = '\n'.join(question_stack) + sum_question = "\n".join(question_stack) if sum_question: qai_list.append((sum_question, last_answer, last_image)) tbls = [] for tb in self.doc.tables: - html= "" + html = "
" for r in tb.rows: html += "" i = 0 while i < len(r.cells): span = 1 c = r.cells[i] - for j in range(i+1, len(r.cells)): + for j in range(i + 1, len(r.cells)): if c.text == r.cells[j].text: span += 1 i = j @@ -258,15 +260,13 @@ class Docx(DocxParser): def rmPrefix(txt): - return re.sub( - r"^(问题|答案|回答|user|assistant|Q|A|Question|Answer|问|答)[\t:： ]+", "", txt.strip(), flags=re.IGNORECASE) + return re.sub(r"^(问题|答案|回答|user|assistant|Q|A|Question|Answer|问|答)[\t:： ]+", "", txt.strip(), flags=re.IGNORECASE) def beAdocPdf(d, q, a, eng, image, poss): qprefix = "Question: " if eng else "问题：" aprefix = "Answer: " if eng else "回答：" - d["content_with_weight"] = "\t".join( - [qprefix + rmPrefix(q), aprefix + rmPrefix(a)]) + d["content_with_weight"] = "\t".join([qprefix + rmPrefix(q), aprefix + rmPrefix(a)]) d["content_ltks"] = rag_tokenizer.tokenize(q) d["content_sm_ltks"] = rag_tokenizer.fine_grained_tokenize(d["content_ltks"]) d["image"] = image @@ -277,8 +277,7 @@ def beAdocPdf(d, q, a, eng, image, poss): def beAdocDocx(d, q, a, eng, image, row_num=-1): qprefix = "Question: " if eng else "问题：" aprefix = "Answer: " if eng else "回答：" - d["content_with_weight"] = "\t".join( - [qprefix + rmPrefix(q), aprefix + rmPrefix(a)]) + d["content_with_weight"] = "\t".join([qprefix + rmPrefix(q), aprefix + rmPrefix(a)]) d["content_ltks"] = rag_tokenizer.tokenize(q) d["content_sm_ltks"] = rag_tokenizer.fine_grained_tokenize(d["content_ltks"]) d["image"] = image @@ -290,8 +289,7 @@ def beAdocDocx(d, q, a, eng, image, row_num=-1): def beAdoc(d, q, a, eng, row_num=-1): qprefix = "Question: " if eng else "问题：" aprefix = "Answer: " if eng else "回答：" - d["content_with_weight"] = "\t".join( - [qprefix + rmPrefix(q), aprefix + rmPrefix(a)]) + d["content_with_weight"] = "\t".join([qprefix + rmPrefix(q), aprefix + rmPrefix(a)]) d["content_ltks"] = rag_tokenizer.tokenize(q) d["content_sm_ltks"] = rag_tokenizer.fine_grained_tokenize(d["content_ltks"]) if row_num >= 0: @@ -300,28 +298,25 @@ def beAdoc(d, q, a, eng, row_num=-1): def mdQuestionLevel(s): - match = re.match(r'#*', s) - return (len(match.group(0)), s.lstrip('#').lstrip()) if match else (0, s) + match = re.match(r"#*", s) + return (len(match.group(0)), s.lstrip("#").lstrip()) if match else (0, s) def chunk(filename, binary=None, lang="Chinese", callback=None, **kwargs): """ - Excel and csv(txt) format files are supported. - If the file is in excel format, there should be 2 column question and answer without header. - And question column is ahead of answer column. - And it's O.K if it has multiple sheets as long as the columns are rightly composed. + Excel and csv(txt) format files are supported. + If the file is in excel format, there should be 2 column question and answer without header. + And question column is ahead of answer column. + And it's O.K if it has multiple sheets as long as the columns are rightly composed. - If it's in csv format, it should be UTF-8 encoded. Use TAB as delimiter to separate question and answer. + If it's in csv format, it should be UTF-8 encoded. Use TAB as delimiter to separate question and answer. - All the deformed lines will be ignored. - Every pair of Q&A will be treated as a chunk. + All the deformed lines will be ignored. + Every pair of Q&A will be treated as a chunk. """ eng = lang.lower() == "english" res = [] - doc = { - "docnm_kwd": filename, - "title_tks": rag_tokenizer.tokenize(re.sub(r"\.[a-zA-Z]+$", "", filename)) - } + doc = {"docnm_kwd": filename, "title_tks": rag_tokenizer.tokenize(re.sub(r"\.[a-zA-Z]+$", "", filename))} if re.search(r"\.xlsx?$", filename, re.IGNORECASE): callback(0.1, "Start to parse.") excel_parser = Excel() @@ -350,21 +345,19 @@ def chunk(filename, binary=None, lang="Chinese", callback=None, **kwargs): if question: answer += "\n" + lines[i] else: - fails.append(str(i+1)) + fails.append(str(i + 1)) elif len(arr) == 2: if question and answer: res.append(beAdoc(deepcopy(doc), question, answer, eng, i)) question, answer = arr i += 1 if len(res) % 999 == 0: - callback(len(res) * 0.6 / len(lines), ("Extract Q&A: {}".format(len(res)) + ( - f"{len(fails)} failure, line: %s..." % (",".join(fails[:3])) if fails else ""))) + callback(len(res) * 0.6 / len(lines), ("Extract Q&A: {}".format(len(res)) + (f"{len(fails)} failure, line: %s..." % (",".join(fails[:3])) if fails else ""))) if question: res.append(beAdoc(deepcopy(doc), question, answer, eng, len(lines))) - callback(0.6, ("Extract Q&A: {}".format(len(res)) + ( - f"{len(fails)} failure, line: %s..." % (",".join(fails[:3])) if fails else ""))) + callback(0.6, ("Extract Q&A: {}".format(len(res)) + (f"{len(fails)} failure, line: %s..." % (",".join(fails[:3])) if fails else ""))) return res @@ -390,21 +383,18 @@ def chunk(filename, binary=None, lang="Chinese", callback=None, **kwargs): res.append(beAdoc(deepcopy(doc), question, answer, eng, i)) question, answer = row if len(res) % 999 == 0: - callback(len(res) * 0.6 / len(lines), ("Extract Q&A: {}".format(len(res)) + ( - f"{len(fails)} failure, line: %s..." % (",".join(fails[:3])) if fails else ""))) + callback(len(res) * 0.6 / len(lines), ("Extract Q&A: {}".format(len(res)) + (f"{len(fails)} failure, line: %s..." % (",".join(fails[:3])) if fails else ""))) if question: res.append(beAdoc(deepcopy(doc), question, answer, eng, len(list(reader)))) - callback(0.6, ("Extract Q&A: {}".format(len(res)) + ( - f"{len(fails)} failure, line: %s..." % (",".join(fails[:3])) if fails else ""))) + callback(0.6, ("Extract Q&A: {}".format(len(res)) + (f"{len(fails)} failure, line: %s..." % (",".join(fails[:3])) if fails else ""))) return res elif re.search(r"\.pdf$", filename, re.IGNORECASE): callback(0.1, "Start to parse.") pdf_parser = Pdf() - qai_list, tbls = pdf_parser(filename if not binary else binary, - from_page=0, to_page=10000, callback=callback) + qai_list, tbls = pdf_parser(filename if not binary else binary, from_page=0, to_page=10000, callback=callback) for q, a, image, poss in qai_list: res.append(beAdocPdf(deepcopy(doc), q, a, eng, image, poss)) return res @@ -417,20 +407,20 @@ def chunk(filename, binary=None, lang="Chinese", callback=None, **kwargs): question_stack, level_stack = [], [] code_block = False for index, line in enumerate(lines): - if line.strip().startswith('```'): + if line.strip().startswith("```"): code_block = not code_block - question_level, question = 0, '' + question_level, question = 0, "" if not code_block: question_level, question = mdQuestionLevel(line) - if not question_level or question_level > 6: # not a question - last_answer = f'{last_answer}\n{line}' - else: # is a question + if not question_level or question_level > 6: # not a question + last_answer = f"{last_answer}\n{line}" + else: # is a question if last_answer.strip(): - sum_question = '\n'.join(question_stack) + sum_question = "\n".join(question_stack) if sum_question: - res.append(beAdoc(deepcopy(doc), sum_question, markdown(last_answer, extensions=['markdown.extensions.tables']), eng, index)) - last_answer = '' + res.append(beAdoc(deepcopy(doc), sum_question, markdown(last_answer, extensions=["markdown.extensions.tables"]), eng, index)) + last_answer = "" i = question_level while question_stack and i <= level_stack[-1]: @@ -439,22 +429,20 @@ def chunk(filename, binary=None, lang="Chinese", callback=None, **kwargs): question_stack.append(question) level_stack.append(question_level) if last_answer.strip(): - sum_question = '\n'.join(question_stack) + sum_question = "\n".join(question_stack) if sum_question: - res.append(beAdoc(deepcopy(doc), sum_question, markdown(last_answer, extensions=['markdown.extensions.tables']), eng, index)) + res.append(beAdoc(deepcopy(doc), sum_question, markdown(last_answer, extensions=["markdown.extensions.tables"]), eng, index)) return res elif re.search(r"\.docx$", filename, re.IGNORECASE): docx_parser = Docx() - qai_list, tbls = docx_parser(filename, binary, - from_page=0, to_page=10000, callback=callback) + qai_list, tbls = docx_parser(filename, binary, from_page=0, to_page=10000, callback=callback) res = tokenize_table(tbls, doc, eng) for i, (q, a, image) in enumerate(qai_list): res.append(beAdocDocx(deepcopy(doc), q, a, eng, image, i)) return res - raise NotImplementedError( - "Excel, csv(txt), pdf, markdown and docx format files are supported.") + raise NotImplementedError("Excel, csv(txt), pdf, markdown and docx format files are supported.") if __name__ == "__main__": @@ -462,4 +450,5 @@ if __name__ == "__main__": def dummy(prog=None, msg=""): pass - chunk(sys.argv[1], from_page=0, to_page=10, callback=dummy) \ No newline at end of file + + chunk(sys.argv[1], from_page=0, to_page=10, callback=dummy) diff --git a/rag/app/resume.py b/rag/app/resume.py index 7c556e0..a2542d9 100644 --- a/rag/app/resume.py +++ b/rag/app/resume.py @@ -16,56 +16,29 @@ import logging import base64 -import datetime import json import re -import pandas as pd import requests from api.db.services.knowledgebase_service import KnowledgebaseService from rag.nlp import rag_tokenizer -from deepdoc.parser.resume import refactor -from deepdoc.parser.resume import step_one, step_two from rag.utils import rmSpace -forbidden_select_fields4resume = [ - "name_pinyin_kwd", "edu_first_fea_kwd", "degree_kwd", "sch_rank_kwd", "edu_fea_kwd" -] +forbidden_select_fields4resume = ["name_pinyin_kwd", "edu_first_fea_kwd", "degree_kwd", "sch_rank_kwd", "edu_fea_kwd"] def remote_call(filename, binary): q = { - "header": { - "uid": 1, - "user": "kevinhu", - "log_id": filename - }, + "header": {"uid": 1, "user": "kevinhu", "log_id": filename}, "request": { - "p": { - "request_id": "1", - "encrypt_type": "base64", - "filename": filename, - "langtype": '', - "fileori": base64.b64encode(binary).decode('utf-8') - }, + "p": {"request_id": "1", "encrypt_type": "base64", "filename": filename, "langtype": "", "fileori": base64.b64encode(binary).decode("utf-8")}, "c": "resume_parse_module", - "m": "resume_parse" - } + "m": "resume_parse", + }, } for _ in range(3): try: - resume = requests.post( - "http://127.0.0.1:61670/tog", - data=json.dumps(q)) + resume = requests.post("http://127.0.0.1:61670/tog", data=json.dumps(q)) resume = resume.json()["response"]["results"] - resume = refactor(resume) - for k in ["education", "work", "project", - "training", "skill", "certificate", "language"]: - if not resume.get(k) and k in resume: - del resume[k] - - resume = step_one.refactor(pd.DataFrame([{"resume_content": json.dumps(resume), "tob_resume_id": "x", - "updated_at": datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")}])) - resume = step_two.parse(resume) return resume except Exception: logging.exception("Resume parser has not been supported yet!") @@ -103,23 +76,19 @@ def chunk(filename, binary=None, callback=None, **kwargs): "expect_city_names_tks": "期望城市", "work_exp_flt": "工作年限/工作年份/N年经验/毕业了多少年", "corporation_name_tks": "最近就职(上班)的公司/上一家公司", - "first_school_name_tks": "第一学历毕业学校", "first_degree_kwd": "第一学历（高中，职高，硕士，本科，博士，初中，中技，中专，专科，专升本，MPA，MBA，EMBA）", "highest_degree_kwd": "最高学历（高中，职高，硕士，本科，博士，初中，中技，中专，专科，专升本，MPA，MBA，EMBA）", "first_major_tks": "第一学历专业", "edu_first_fea_kwd": "第一学历标签（211，留学，双一流，985，海外知名，重点大学，中专，专升本，专科，本科，大专）", - "degree_kwd": "过往学历（高中，职高，硕士，本科，博士，初中，中技，中专，专科，专升本，MPA，MBA，EMBA）", "major_tks": "学过的专业/过往专业", "school_name_tks": "学校/毕业院校", "sch_rank_kwd": "学校标签（顶尖学校，精英学校，优质学校，一般学校）", "edu_fea_kwd": "教育标签（211，留学，双一流，985，海外知名，重点大学，中专，专升本，专科，本科，大专）", - "corp_nm_tks": "就职过的公司/之前的公司/上过班的公司", "edu_end_int": "毕业年份", "industry_name_tks": "所在行业", - "birth_dt": "生日/出生年份", "expect_position_name_tks": "期望职位/期望职能/期望岗位", } @@ -132,10 +101,7 @@ def chunk(filename, binary=None, callback=None, **kwargs): if n.find("tks") > 0: v = rmSpace(v) titles.append(str(v)) - doc = { - "docnm_kwd": filename, - "title_tks": rag_tokenizer.tokenize("-".join(titles) + "-简历") - } + doc = {"docnm_kwd": filename, "title_tks": rag_tokenizer.tokenize("-".join(titles) + "-简历")} doc["title_sm_tks"] = rag_tokenizer.fine_grained_tokenize(doc["title_tks"]) pairs = [] for n, m in field_map.items(): @@ -148,23 +114,20 @@ def chunk(filename, binary=None, callback=None, **kwargs): v = rmSpace(v) pairs.append((m, str(v))) - doc["content_with_weight"] = "\n".join( - ["{}: {}".format(re.sub(r"（[^（）]+）", "", k), v) for k, v in pairs]) + doc["content_with_weight"] = "\n".join(["{}: {}".format(re.sub(r"（[^（）]+）", "", k), v) for k, v in pairs]) doc["content_ltks"] = rag_tokenizer.tokenize(doc["content_with_weight"]) doc["content_sm_ltks"] = rag_tokenizer.fine_grained_tokenize(doc["content_ltks"]) for n, _ in field_map.items(): if n not in resume: continue - if isinstance(resume[n], list) and ( - len(resume[n]) == 1 or n not in forbidden_select_fields4resume): + if isinstance(resume[n], list) and (len(resume[n]) == 1 or n not in forbidden_select_fields4resume): resume[n] = resume[n][0] if n.find("_tks") > 0: resume[n] = rag_tokenizer.fine_grained_tokenize(resume[n]) doc[n] = resume[n] logging.debug("chunked resume to " + str(doc)) - KnowledgebaseService.update_parser_config( - kwargs["kb_id"], {"field_map": field_map}) + KnowledgebaseService.update_parser_config(kwargs["kb_id"], {"field_map": field_map}) return [doc] @@ -173,4 +136,5 @@ if __name__ == "__main__": def dummy(a, b): pass + chunk(sys.argv[1], callback=dummy) diff --git a/rag/app/table.py b/rag/app/table.py deleted file mode 100644 index 6ecab04..0000000 --- a/rag/app/table.py +++ /dev/null @@ -1,250 +0,0 @@ -# -# Copyright 2025 The InfiniFlow Authors. All Rights Reserved. -# -# Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); -# you may not use this file except in compliance with the License. -# You may obtain a copy of the License at -# -# http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0 -# -# Unless required by applicable law or agreed to in writing, software -# distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, -# WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. -# See the License for the specific language governing permissions and -# limitations under the License. -# - -import copy -import re -from io import BytesIO -from xpinyin import Pinyin -import numpy as np -import pandas as pd -# from openpyxl import load_workbook, Workbook -from dateutil.parser import parse as datetime_parse - -from api.db.services.knowledgebase_service import KnowledgebaseService -from deepdoc.parser.utils import get_text -from rag.nlp import rag_tokenizer, tokenize -from deepdoc.parser import ExcelParser - - -class Excel(ExcelParser): - def __call__(self, fnm, binary=None, from_page=0, - to_page=10000000000, callback=None): - if not binary: - wb = Excel._load_excel_to_workbook(fnm) - else: - wb = Excel._load_excel_to_workbook(BytesIO(binary)) - total = 0 - for sheetname in wb.sheetnames: - total += len(list(wb[sheetname].rows)) - - res, fails, done = [], [], 0 - rn = 0 - for sheetname in wb.sheetnames: - ws = wb[sheetname] - rows = list(ws.rows) - if not rows: - continue - headers = [cell.value for cell in rows[0]] - missed = set([i for i, h in enumerate(headers) if h is None]) - headers = [ - cell.value for i, - cell in enumerate( - rows[0]) if i not in missed] - if not headers: - continue - data = [] - for i, r in enumerate(rows[1:]): - rn += 1 - if rn - 1 < from_page: - continue - if rn - 1 >= to_page: - break - row = [ - cell.value for ii, - cell in enumerate(r) if ii not in missed] - if len(row) != len(headers): - fails.append(str(i)) - continue - data.append(row) - done += 1 - if np.array(data).size == 0: - continue - res.append(pd.DataFrame(np.array(data), columns=headers)) - - callback(0.3, ("Extract records: {}~{}".format(from_page + 1, min(to_page, from_page + rn)) + ( - f"{len(fails)} failure, line: %s..." % (",".join(fails[:3])) if fails else ""))) - return res - - -def trans_datatime(s): - try: - return datetime_parse(s.strip()).strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S") - except Exception: - pass - - -def trans_bool(s): - if re.match(r"(true|yes|是|\*|✓|✔|☑|✅|√)$", - str(s).strip(), flags=re.IGNORECASE): - return "yes" - if re.match(r"(false|no|否|⍻|×)$", str(s).strip(), flags=re.IGNORECASE): - return "no" - - -def column_data_type(arr): - arr = list(arr) - counts = {"int": 0, "float": 0, "text": 0, "datetime": 0, "bool": 0} - trans = {t: f for f, t in - [(int, "int"), (float, "float"), (trans_datatime, "datetime"), (trans_bool, "bool"), (str, "text")]} - for a in arr: - if a is None: - continue - if re.match(r"[+-]?[0-9]{,19}(\.0+)?$", str(a).replace("%%", "")): - counts["int"] += 1 - elif re.match(r"[+-]?[0-9.]{,19}$", str(a).replace("%%", "")): - counts["float"] += 1 - elif re.match(r"(true|yes|是|\*|✓|✔|☑|✅|√|false|no|否|⍻|×)$", str(a), flags=re.IGNORECASE): - counts["bool"] += 1 - elif trans_datatime(str(a)): - counts["datetime"] += 1 - else: - counts["text"] += 1 - counts = sorted(counts.items(), key=lambda x: x[1] * -1) - ty = counts[0][0] - for i in range(len(arr)): - if arr[i] is None: - continue - try: - arr[i] = trans[ty](str(arr[i])) - except Exception: - arr[i] = None - # if ty == "text": - # if len(arr) > 128 and uni / len(arr) < 0.1: - # ty = "keyword" - return arr, ty - - -def chunk(filename, binary=None, from_page=0, to_page=10000000000, - lang="Chinese", callback=None, **kwargs): - """ - Excel and csv(txt) format files are supported. - For csv or txt file, the delimiter between columns is TAB. - The first line must be column headers. - Column headers must be meaningful terms inorder to make our NLP model understanding. - It's good to enumerate some synonyms using slash '/' to separate, and even better to - enumerate values using brackets like 'gender/sex(male, female)'. - Here are some examples for headers: - 1. supplier/vendor\tcolor(yellow, red, brown)\tgender/sex(male, female)\tsize(M,L,XL,XXL) - 2. 姓名/名字\t电话/手机/微信\t最高学历（高中，职高，硕士，本科，博士，初中，中技，中专，专科，专升本，MPA，MBA，EMBA） - - Every row in table will be treated as a chunk. - """ - - if re.search(r"\.xlsx?$", filename, re.IGNORECASE): - callback(0.1, "Start to parse.") - excel_parser = Excel() - dfs = excel_parser( - filename, - binary, - from_page=from_page, - to_page=to_page, - callback=callback) - elif re.search(r"\.(txt|csv)$", filename, re.IGNORECASE): - callback(0.1, "Start to parse.") - txt = get_text(filename, binary) - lines = txt.split("\n") - fails = [] - headers = lines[0].split(kwargs.get("delimiter", "\t")) - rows = [] - for i, line in enumerate(lines[1:]): - if i < from_page: - continue - if i >= to_page: - break - row = [field for field in line.split(kwargs.get("delimiter", "\t"))] - if len(row) != len(headers): - fails.append(str(i)) - continue - rows.append(row) - - callback(0.3, ("Extract records: {}~{}".format(from_page, min(len(lines), to_page)) + ( - f"{len(fails)} failure, line: %s..." % (",".join(fails[:3])) if fails else ""))) - - dfs = [pd.DataFrame(np.array(rows), columns=headers)] - - else: - raise NotImplementedError( - "file type not supported yet(excel, text, csv supported)") - - res = [] - PY = Pinyin() - fieds_map = { - "text": "_tks", - "int": "_long", - "keyword": "_kwd", - "float": "_flt", - "datetime": "_dt", - "bool": "_kwd"} - for df in dfs: - for n in ["id", "_id", "index", "idx"]: - if n in df.columns: - del df[n] - clmns = df.columns.values - txts = list(copy.deepcopy(clmns)) - py_clmns = [ - PY.get_pinyins( - re.sub( - r"(/.*|（[^（）]+?）|\([^()]+?\))", - "", - str(n)), - '_')[0] for n in clmns] - clmn_tys = [] - for j in range(len(clmns)): - cln, ty = column_data_type(df[clmns[j]]) - clmn_tys.append(ty) - df[clmns[j]] = cln - if ty == "text": - txts.extend([str(c) for c in cln if c]) - clmns_map = [(py_clmns[i].lower() + fieds_map[clmn_tys[i]], str(clmns[i]).replace("_", " ")) - for i in range(len(clmns))] - - eng = lang.lower() == "english" # is_english(txts) - for ii, row in df.iterrows(): - d = { - "docnm_kwd": filename, - "title_tks": rag_tokenizer.tokenize(re.sub(r"\.[a-zA-Z]+$", "", filename)) - } - row_txt = [] - for j in range(len(clmns)): - if row[clmns[j]] is None: - continue - if not str(row[clmns[j]]): - continue - if not isinstance(row[clmns[j]], pd.Series) and pd.isna(row[clmns[j]]): - continue - fld = clmns_map[j][0] - d[fld] = row[clmns[j]] if clmn_tys[j] != "text" else rag_tokenizer.tokenize( - row[clmns[j]]) - row_txt.append("{}:{}".format(clmns[j], row[clmns[j]])) - if not row_txt: - continue - tokenize(d, "; ".join(row_txt), eng) - res.append(d) - - KnowledgebaseService.update_parser_config( - kwargs["kb_id"], {"field_map": {k: v for k, v in clmns_map}}) - callback(0.35, "") - - return res - - -if __name__ == "__main__": - import sys - - def dummy(prog=None, msg=""): - pass - - chunk(sys.argv[1], callback=dummy) diff --git a/rag/app/tag.py b/rag/app/tag.py index c9a6527..04cb15c 100644 --- a/rag/app/tag.py +++ b/rag/app/tag.py @@ -17,10 +17,24 @@ import json import re import csv from copy import deepcopy - -from deepdoc.parser.utils import get_text from rag.app.qa import Excel from rag.nlp import rag_tokenizer +from rag.nlp import find_codec + + +def get_text(fnm: str, binary=None) -> str: + txt = "" + if binary: + encoding = find_codec(binary) + txt = binary.decode(encoding, errors="ignore") + else: + with open(fnm, "r") as f: + while True: + line = f.readline() + if not line: + break + txt += line + return txt def beAdoc(d, q, a, eng, row_num=-1):