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Python
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Python
import os
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import json
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import pandas as pd # 用于将结果保存到Excel
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from zhipuai import ZhipuAI # 假设你已经安装并配置好ZhipuAI
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# 定义保存结果到Excel的函数
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def append_to_excel(results, output_file, column_names):
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df = pd.DataFrame(results, columns=column_names)
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if os.path.exists(output_file):
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# 如果文件已存在，则追加数据
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existing_df = pd.read_excel(output_file)
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df = pd.concat([existing_df, df], ignore_index=True)
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df.to_excel(output_file, index=False)
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print(f"结果已保存到 {output_file}")
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def process_file(api_key, file_path, messages,question_types):
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# 初始化ZhipuAI客户端
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client = ZhipuAI(api_key=api_key)
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try:
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with open(file_path, 'rb') as uploaded_file:
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file_object = client.files.create(file=uploaded_file, purpose="file-extract")
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file_content = json.loads(client.files.content(file_id=file_object.id).content)["content"]
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client.files.delete(file_id=file_object.id)
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# 存储每个message的结果
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results = {}
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for i, message_template in enumerate(messages):
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message_content = message_template.format(file_content=file_content)
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response = client.chat.completions.create(
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model="glm-4-long",
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temperature=0.0,
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messages=[{"role": "user", "content": message_content}],
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)
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answer = response.choices[0].message.content.strip()
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question = question_types[i+1]
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results[question] = answer # 将答案存储到results字典中
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return results # 返回每个分析结果
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except Exception as e:
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print(f"处理文件 {os.path.basename(file_path)} 时出错: {e}")
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return {}
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def main(api_key, file_path_or_folder, output_excel):
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print("===========================开始处理文件===========================")
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# 获取绝对路径
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file_path_or_folder = os.path.abspath(file_path_or_folder)
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output_excel = os.path.abspath(output_excel)
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# 定义每个问题的类型，作为Excel中的列标题
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question_types = [
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"文件名",
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"撰写摘要",
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"摘要",
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"作者",
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"会议/期刊",
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"主要解决的问题",
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"提出的方法",
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"所使用数据集",
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"评估方法的指标",
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"实验的表现",
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"论文所做的工作",
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]
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# 对应的 message_content，分析每篇论文
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messages = [
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"你是人工智能领域的专家，请对\n{file_content}\n的内容进行分析，并撰写一份论文摘要。",
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||
"你是人工智能领域的专家，请对\n{file_content}\n的内容进行分析,提取论文的摘要原文,摘要在Abstract之后,Introduction之前。",
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||
"请对\n{file_content}\n的内容进行分析,告诉我全部作者是谁，按以下格式列出：\n```\n作者1, 作者2, 作者3\n```。",
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||
"请对\n{file_content}\n的内容进行分析,告诉我这篇论文发表在哪个会议/期刊,不需要推理过程,直接回答。",
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||
"你是人工智能领域的专家，请对\n{file_content}\n的内容进行分析,只告诉我主要解决的问题有哪些,其他内容不需要。",
|
||
"你是人工智能领域的专家，请对\n{file_content}\n的内容进行分析,只告诉我提出的方法有哪些,其他内容不需要。",
|
||
"你是人工智能领域的专家，请对\n{file_content}\n的内容进行分析,只告诉我所使用数据集有哪些,其他内容不需要。",
|
||
"你是人工智能领域的专家，请对\n{file_content}\n的内容进行分析,只告诉我评估方法的指标有哪些,其他内容不需要。",
|
||
"你是人工智能领域的专家，请对\n{file_content}\n的内容进行分析,只告诉我实验的表现,其他内容不需要。",
|
||
"你是人工智能领域的专家，请对\n{file_content}\n的内容进行分析,总结论文所做的工作，包括动机、贡献点等,其他内容不需要。",
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||
]
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# 检查或创建 Excel 文件
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if not os.path.exists(output_excel):
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# 如果文件不存在，则创建并写入标题行
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pd.DataFrame(columns=question_types).to_excel(output_excel, index=False)
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if os.path.isfile(file_path_or_folder):
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if file_path_or_folder.lower().endswith(".pdf"): # 确保只处理PDF文件
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# 处理单个文件
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file_path = file_path_or_folder
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print(f"正在处理文件: {os.path.basename(file_path)}")
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try:
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analysis_results = process_file(api_key, file_path, messages,question_types)
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if analysis_results:
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result = {"文件名": os.path.basename(file_path)}
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||
result.update(analysis_results) # 将每个问题的分析结果加入字典
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append_to_excel([result], output_excel, question_types)
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||
except Exception as e:
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print(f"处理文件 {os.path.basename(file_path)} 时出错: {e}")
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else:
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print(f"文件 {os.path.basename(file_path_or_folder)} 不是PDF文件，跳过处理")
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elif os.path.isdir(file_path_or_folder):
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# 遍历源文件夹中的所有文件
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for root, dirs, files in os.walk(file_path_or_folder):
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for filename in files:
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if filename.lower().endswith(".pdf"): # 确保只处理PDF文件
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file_path = os.path.join(root, filename)
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||
print(f"正在处理文件: {filename}")
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try:
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analysis_results = process_file(api_key, file_path, messages,question_types)
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||
if analysis_results:
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result = {"文件名": filename}
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||
result.update(analysis_results) # 将每个问题的分析结果加入字典
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||
append_to_excel([result], output_excel, question_types)
|
||
except Exception as e:
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print(f"处理文件 {filename} 时出错: {e}")
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||
else:
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print(f"文件 {os.path.basename(file_path_or_folder)} 不是PDF文件，跳过处理")
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||
print("===========================处理完成===========================")
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if __name__ == "__main__":
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# API Key, 待解析文件路径, 输出文件路径
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main("API Key", "待解析文件路径", "输出文件路径")
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